ac-MVDR的matlab算法

以下是ac-MVDR（自适应圆阵列最小方差失真响应）的matlab算法示例：

clc;
clear all;
close all;
 
%% 信号生成
N = 1024; % 采样点数
f0 = 1000; % 信号频率
fs = 8000; % 采样频率
t = (0:N-1)/fs; % 时间序列
s = sin(2*pi*f0*t); % 信号
 
%% 圆阵列参数设置
R = 0.1; % 圆阵列半径
M = 8; % 圆阵列阵元数
theta = (0:M-1)*2*pi/M; % 阵元位置角度
 
%% 信号传输
X = zeros(M, N);
for n = 1:N
    for m = 1:M
        d = sqrt(R^2+(m-1)^2*R^2/M^2); % 阵列到信号源的距离
        X(m, n) = s(n)*exp(-j*2*pi*f0*d*sin(theta(m))/340);
    end
end
 
%% 空间谱估计
Rxx = X*X'/N; % 信号相关矩阵
[p, w] = ac_mvdr(Rxx, R, M, theta); % ac-MVDR谱估计
 
%% 结果绘图
figure;
subplot(1, 2, 1);
plot(t, s);
title('原始信号');
xlabel('时间（秒）');
ylabel('幅度');
subplot(1, 2, 2);
plot(w, 10*log10(abs(p)));
title('空间谱密度');
xlabel('角度（弧度）');
ylabel('功率谱密度（dB）');

其中ac_mvdr函数的代码如下：

function [p, w] = ac_mvdr(Rxx, R, M, theta)
% 自适应圆阵列最小方差失真响应谱估计
% Rxx：信号相关矩阵
% R：圆阵列半径
% M：圆阵列阵元数
% theta：阵元位置角度
% p：空间谱密度
% w：角度序列
c = 340; % 声速
K = 512; % 角度分辨率
w = linspace(-pi, pi, K); % 角度序列
p = zeros(1, K); % 空间谱密度
for k = 1:K
    a = exp(-j*2*pi*f0*R*sin(w(k))/c*[0:M-1]'); % 数组流形向量
    p(k) = 1/(a'*inv(Rxx)*a); % MVDR谱估计
end
p = p/max(p); % 归一化处理

这是一个简单的示例，可以根据自己的需求进行修改和扩展。