基于被动时反的 ac-MVDR 水下声源定位matlab代码

时间: 2023-08-01 13:10:44 浏览: 55
以下是基于被动时反的 ac-MVDR 水下声源定位的 Matlab 代码,仅供参考: ```matlab clear all; close all; % 读取数据 load('data.mat'); % 声源位置 s_pos = [1500, 1000]; % 传感器位置 r1_pos = [0, 0]; r2_pos = [0, 3000]; r3_pos = [4000, 3000]; r4_pos = [4000, 0]; % 采样频率 fs = 8000; % 音速 c = 1500; % 信号长度 N = length(data); % 声源到各传感器的距离 d1 = norm(s_pos - r1_pos); d2 = norm(s_pos - r2_pos); d3 = norm(s_pos - r3_pos); d4 = norm(s_pos - r4_pos); % 接收信号 r1 = data(:, 1); r2 = data(:, 2); r3 = data(:, 3); r4 = data(:, 4); % 平移对齐 r1 = r1(1: end - round(d1 / c * fs)); r2 = r2(round(d2 / c * fs) + 1: end); r3 = r3(round(d3 / c * fs) + 1: end); r4 = r4(round(d4 / c * fs) + 1: end - round(d1 / c * fs)); % 信号长度 N = length(r1); % STFT参数 L = 256; M = round(L / 4); K = L - M; NFFT = L; nframes = floor((N - L) / M) + 1; % STFT X1 = zeros(NFFT, nframes); X2 = zeros(NFFT, nframes); X3 = zeros(NFFT, nframes); X4 = zeros(NFFT, nframes); for i = 1: nframes n1 = (i - 1) * M + 1; n2 = n1 + L - 1; X1(:, i) = fft(r1(n1: n2), NFFT); X2(:, i) = fft(r2(n1: n2), NFFT); X3(:, i) = fft(r3(n1: n2), NFFT); X4(:, i) = fft(r4(n1: n2), NFFT); end % 平均谱密度 S11 = mean(abs(X1) .^ 2, 2); S22 = mean(abs(X2) .^ 2, 2); S33 = mean(abs(X3) .^ 2, 2); S44 = mean(abs(X4) .^ 2, 2); % 协方差矩阵 R = zeros(4, 4, NFFT); for k = 1: NFFT R(:,:,k) = [X1(k, :); X2(k, :); X3(k, :); X4(k, :)] * ... [X1(k, :); X2(k, :); X3(k, :); X4(k, :)]' / nframes; end % ac-MVDR theta = -90: 1: 90; p = zeros(length(theta), 1); for i = 1: length(theta) a1 = exp(-1i * 2 * pi * fs * (0: NFFT - 1)' * d1 / c * sin(theta(i) / 180 * pi)); a2 = exp(-1i * 2 * pi * fs * (0: NFFT - 1)' * d2 / c * sin(theta(i) / 180 * pi)); a3 = exp(-1i * 2 * pi * fs * (0: NFFT - 1)' * d3 / c * sin(theta(i) / 180 * pi)); a4 = exp(-1i * 2 * pi * fs * (0: NFFT - 1)' * d4 / c * sin(theta(i) / 180 * pi)); a = [a1, a2, a3, a4]; p(i) = 1 / (a' * inv(R(:,:,1) + R(:,:,2) + R(:,:,3) + R(:,:,4)) * a); end % 绘制谱图 figure; plot(theta, 10 * log10(p / max(p)), 'linewidth', 2); xlabel('角度/°'); ylabel('幅度/dB'); grid on; ``` 需要注意的是,以上代码仅提供了一个基本的实现框架,实际应用中还需要根据具体情况进行一些参数调整和优化。

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