signal_rx = signal_rx + exp(-1j*2*pi*fc*tau(i))*signal_tx_delayed.*exp(1j*2*pi*fc*2*v(i)/lambda*(t-tau(i)));矩阵维度不一致怎么改
时间: 2023-07-24 11:12:00 浏览: 53
根据你提供的代码,signal_tx_delayed 是一个向量,而 exp(-1j*2*pi*fc*tau(i)) 和 exp(1j*2*pi*fc*2*v(i)/lambda*(t-tau(i))) 分别是一个标量和一个与 signal_tx_delayed 维度相同的向量。因此,这些向量之间的乘积需要进行逐元素相乘,可以使用点乘运算符 .*。
如果矩阵 signal_tx_delayed 的维度与 exp(-1j*2*pi*fc*tau(i)) 和 exp(1j*2*pi*fc*2*v(i)/lambda*(t-tau(i))) 的维度不一致,可以使用 repmat 函数将标量扩展为与向量 signal_tx_delayed 维度相同的矩阵,例如:
```
signal_rx = signal_rx + repmat(exp(-1j*2*pi*fc*tau(i)), size(signal_tx_delayed)) .* signal_tx_delayed .* repmat(exp(1j*2*pi*fc*2*v(i)/lambda*(t-tau(i))), size(signal_tx_delayed));
```
相关问题
又出现一个新的错误 矩阵维度必须一致。 出错 tempgpt (line 37) fake_signal(j,:) = fake_signal(j,:) .* exp(-1j*4*pi*fc*(tau+j/Fs)); % 生成虚假信号
这个错误可能是因为 `fake_signal` 和 `exp(-1j*4*pi*fc*(tau+j/Fs))` 的维度不匹配导致的。你可以将 `fake_signal` 的维度改为 `[N_samples, length(t)]`,以匹配 `exp(-1j*4*pi*fc*(tau+j/Fs))` 的维度,如下所示:
```matlab
% 添加虚假目标信息
for i = 1:num_fake_targets
r = sqrt((fake_targets_pos(i,:)-R_max).^2 + (fake_targets_pos(i,:)*2).^2); % 目标距离
tau = 2*r/physconst('LightSpeed'); % 往返时间
fake_signal = repmat(sweep, N_samples, 1); % 修改此处
for j = 1:N_samples
fake_signal(j,:) = fake_signal(j,:) .* exp(-1j*4*pi*fc*(tau+j/Fs)); % 生成虚假信号
end
rx_signal = rx_signal + fake_targets_rcs(i)*fake_signal; % 添加虚假信号
end
```
这里使用 `repmat` 函数将 `sweep` 重复生成为一个大小为 `[N_samples, length(t)]` 的矩阵,以便于后续的运算。同时,修改了内层的循环,将 `fake_signal(j,:)` 替换为 `fake_signal(j,:)`,以保证维度一致。
解释下这串代码:R=zeros(2*max_tau+1,L); for tau=-max_tau:max_tau x1=x; x2=wshift(1, x, tau); R(tau+1+max_tau,:)=exp(-1i*pi*((0:L-1)/L)*tau).*fft(para.*exp(-(x1-x2).^2/(2*kernelsize^2))/L);%
这段代码用于计算自相关矩阵 `R`,其中 `R` 是一个大小为 `(2*max_tau+1)×L` 的矩阵。代码通过循环遍历不同的时间延迟 `tau`,并在每个时间延迟下生成两个信号 `x1` 和 `x2`,然后计算自相关矩阵的每一行。
首先,初始化自相关矩阵 `R` 为全零矩阵。
接下来,通过一个循环遍历不同的时间延迟 `tau`,从 `-max_tau` 到 `max_tau`。
在每个时间延迟下,首先将输入信号 `x` 复制给 `x1`。
然后,使用函数 `wshift(1, x, tau)` 对输入信号 `x` 进行循环移位操作,得到移位后的信号 `x2`。函数 `wshift` 可以将向量循环移位指定的步长。
接下来,计算自相关矩阵的当前行。具体地,代码通过以下步骤进行计算:
- 首先,计算一个权重向量,其中每个元素是一个复数指数项,用于将时间延迟施加在频率域上。这个指数项是由 `exp(-1i*pi*((0:L-1)/L)*tau)` 计算得到的,其中 `tau` 是当前时间延迟。
- 然后,计算一个高斯加权的差异函数,用于衡量 `x1` 和 `x2` 之间的差异。这个差异函数由 `para.*exp(-(x1-x2).^2/(2*kernelsize^2))/L` 计算得到,其中 `para` 是一个权重参数,`kernelsize` 是一个高斯核大小。
- 最后,将权重向量与差异函数逐元素相乘,并执行快速傅里叶变换(FFT),得到自相关矩阵的当前行。这个操作由 `exp(-1i*pi*((0:L-1)/L)*tau).*fft(para.*exp(-(x1-x2).^2/(2*kernelsize^2))/L)` 完成。
循环结束后,自相关矩阵 `R` 将包含不同时间延迟下的自相关结果。每一行对应一个时间延迟,从 `-max_tau` 到 `max_tau`。