计算两个信号的二维DOA估计的均方差误根的matlab代码

二维DOA估计的均方差误根（RMSE）是评估DOA估计器性能的常用指标之一。下面是一份计算两个信号二维DOA估计的均方差误根的MATLAB代码示例。

% 生成两个信号
fc = 800e6; % 信号频率
fs = 4*fc; % 采样率
t = 0:1/fs:1-1/fs; % 时间序列
s1 = exp(1j*2*pi*fc*t); % 信号1
s2 = exp(1j*2*pi*fc*t+pi/4); % 信号2

% 生成均匀圆阵
M = 8; % 阵元数
d = 0.5*fc; % 阵元间距
theta1 = 30; % 信号1方向
theta2 = 45; % 信号2方向
A = zeros(M,2); % 阵列几何
for ii = 1:M
    A(ii,:) = [cos((ii-1)*d*2*pi/fc), sin((ii-1)*d*2*pi/fc)];
end

% 生成接收信号
N = 100; % 快拍数
X = zeros(M,N); % 接收信号矩阵
for ii = 1:N
    X(:,ii) = A*[s1(ii);s2(ii)]; % 各个阵元的接收信号
end

% MUSIC算法估计DOA
Rxx = X*X'/N; % 接收信号协方差矩阵
[eigvec,eigval] = eig(Rxx); % 计算协方差矩阵的特征值和特征向量
[~,idx] = sort(diag(eigval),'descend'); % 对特征值进行排序
Pn = eigvec(:,idx(M+1:end))*eigvec(:,idx(M+1:end))'; % 噪声子空间
theta = -90:0.5:90; % DOA搜索范围
Pmusic = zeros(size(theta)); % MUSIC谱
for ii = 1:length(theta)
    a = zeros(M,1); % 阵列流形
    for jj = 1:M
        a(jj) = exp(-1j*2*pi*d*sin(theta(ii)*pi/180)*fc*(jj-1));
    end
    Pmusic(ii) = 1/(a'*(Pn*a)); % MUSIC谱
end

% 找到峰值对应的DOA估计值
[Pmusic_max,idx] = max(Pmusic);
theta_hat = theta(idx);

% 计算RMSE
theta_true = [theta1 theta2]; % 实际DOA值
rmse = sqrt(sum((theta_hat-theta_true).^2)/2);

% 绘制结果
figure;
subplot(211);
plot(t,real(s1),'b',t,real(s2),'r--');
xlabel('时间/s');
ylabel('幅度');
title('发射信号');
legend('信号1','信号2');
subplot(212);
plot(theta,Pmusic,'b');
hold on;
plot(theta_hat,Pmusic_max,'ro');
xlabel('DOA/°');
ylabel('MUSIC谱');
title(['RMSE=' num2str(rmse) '°']);
legend('MUSIC谱','DOA估计');

这份代码中使用了MUSIC算法对接收信号进行DOA估计，并计算了RMSE。请注意，阵列几何和信号参数需要根据实际情况进行修改。