稀疏重构doa估计算法代码

稀疏重构DOA估计的算法涉及到较多的数学知识和阵列信号处理基础，需要进行一定的数学推导和计算。下面提供一个MATLAB代码示例，以帮助您理解该算法的实现过程。

% 阵列几何参数
N = 8; % 阵列元素数量
d = 0.1; % 阵列元素间距
lambda = 0.5; % 信号波长
k = 2*pi/lambda; % 波数

% 信号参数设置
M = 3; % 信号数量
theta = [20, 40, 60]; % 信号方向
A = ones(M, 1); % 信号幅度
SNR = 10; % 信噪比

% 生成阵列数据
noise = sqrt(0.5/SNR)*(randn(N, 1)+1i*randn(N, 1)); % 生成噪声
s = zeros(N, 1);
for i = 1:M
    s = s + A(i)*exp(1i*k*d*(0:N-1)'*sind(theta(i))); % 生成信号
end
x = s + noise; % 生成阵列接收信号

% 稀疏重构DOA估计
Rxx = x*x'/N; % 计算协方差矩阵
[~, idx] = sort(abs(Rxx), 'descend'); % 按协方差矩阵元素大小排序
K = 3; % 选择前K个元素
I = idx(1:K); % 选择前K个元素的下标
R = Rxx(I, I); % 选择前K个元素组成的子矩阵
w = ones(K, 1)/sqrt(K); % 初始化权重向量
for iter = 1:10 % 迭代次数
    a = exp(1i*k*d*(0:N-1)'*sind(theta(I))); % 构建基向量矩阵
    f = R*a*inv(a'*R*a)*w; % 计算稀疏系数
    w = 1./abs(f); % 更新权重向量
end
[~, idx] = sort(abs(f), 'descend'); % 按系数大小排序
theta_hat = asind(theta(I(idx))); % 估计信号方向

注意，这仅仅是一个简单的示例代码，实际应用中需要根据具体的问题进行调整和优化。