一维ESPRIT算法做DOA估计matlab程序

以下是一维ESPRIT算法实现DOA估计的Matlab程序示例：

% 输入参数：
% X：接收信号矩阵，大小为M*N，M为接收阵元数量，N为接收信号长度；
% d：阵元间距离；
% K：信号源数量；
% 输出参数：
% theta_hat：信号源DOA估计值，大小为K*1。

function theta_hat = DOA_ESPRIT_1D(X, d, K)
    [M, N] = size(X);
    R = X * X' / N; % 径向信号相关矩阵
    [U, S, V] = svd(R);
    E = U(:, 1:K);
    F = U(:, 2:K+1);
    P = F * E' * inv(E * E');
    Phi = diag(exp(-1j * 2 * pi * d * (0:M-1)' * sin(0:pi/180:179*pi/180))); % 接收信号的旋转矩阵
    S_hat = P * Phi * X;
    [U_hat, S_hat, V_hat] = svd(S_hat);
    V1 = U_hat(:, 1:K);
    V2 = U_hat(:, K+1:end);
    theta_hat = angle(diag(V2' * V1)) / pi * 180;
end

其中，输入参数`X`为接收信号矩阵，大小为`M*N`，`M`为接收阵元数量，`N`为接收信号长度；`d`为阵元间距离；`K`为信号源数量。输出参数`theta_hat`为信号源DOA估计值，大小为`K*1`。

该程序实现了ESPRIT算法的一维版本，主要包括以下步骤：

1. 计算接收信号的径向信号相关矩阵`R`，并对其进行奇异值分解，得到信号子空间矩阵`E`和其余空间矩阵`F`；
2. 计算信号子空间矩阵`E`的伪逆`P`，并利用接收信号的旋转矩阵`Phi`将接收信号进行旋转；
3. 对旋转后的接收信号进行奇异值分解，得到信号子空间矩阵`V1`和其余空间矩阵`V2`；
4. 计算信号源的DOA估计值`theta_hat`。

需要注意的是，该程序中的旋转矩阵`Phi`是在`0`到`180`度间以`1`度为步长生成的，可根据实际情况进行调整。另外，在计算`theta_hat`时，需要将弧度转换为角度。