压缩感知doa matlab,基于压缩感知的DOA估计程序

以下是基于压缩感知的DOA估计程序的Matlab代码示例：

% 压缩感知DOA估计程序

clear all; close all;

% 设置参数
N = 64; % 阵列元素数目
M = 16; % 信号的稀疏度
theta = [30, 60, 90]; % 三个信号的DOA角度
SNR = 10; % 信噪比
sigma = 10^(-SNR/20); % 噪声标准差
K = 300; % 采样点数目

% 生成信号和阵列
A = exp(-1j*pi*sin(theta/180*pi)*(0:N-1)');
W = randn(N,M); % 生成随机权重矩阵
X = A*W; % 生成信号矩阵

% 生成测量矩阵
Phi = randn(K,N)/sqrt(K); % 生成随机测量矩阵

% 生成测量数据
Y = Phi*X + sigma*randn(K,M); % 生成测量数据

% 压缩感知DOA估计算法
cvx_begin
    variable S(N,M) complex;
    minimize(norm(S,1));
    subject to
        Phi*S == Y;
cvx_end

% 提取DOA
P = zeros(N,1);
for k = 1:N
    P(k) = norm(S(k,:),2);
end
[~,I] = sort(P,'descend');
I = I(1:M);
DOA = sort(asind(real(roots([1 -1 W(I(1),:)*S(I,:)'./M])))/pi*180,'ascend');

% 结果展示
disp(['真实DOA：' num2str(theta)]);
disp(['估计DOA：' num2str(DOA)]);

% 画图
figure;
plot(theta, zeros(length(theta)), 'ro', 'MarkerSize', 10, 'LineWidth', 2); hold on;
plot(DOA, zeros(length(DOA)), 'b^', 'MarkerSize', 10, 'LineWidth', 2); hold off;
axis([-90 90 -1 1]);
legend('真实DOA', '估计DOA');
xlabel('角度/度'); ylabel('幅度');

该程序首先生成了一个具有三个信号的DOA角度的信号矩阵和一个具有随机测量矩阵的压缩测量数据。然后使用压缩感知DOA估计算法来估计信号矩阵，最后提取出DOA角度并将其与真实DOA进行比较，并进行结果展示。

请注意，这只是一个简单的示例程序，可以根据不同的应用场景进行修改和优化。