基于经典MUSIC的DOA估计Matlab仿真.docVIP

. .. 信息与通信工程学院 阵列信号处理实验报告 （基于经典MUSIC的DOA估计Matlab仿真） 学 号：XXXXXX 专 业：XXXXXX 学生姓名：XXX 任课教师：XXX 2015年X月 题目：基于经典MUSIC的DOA估计Matlab仿真 算法简述： 基于天线阵列协方差矩阵的特征分解类DOA估计算法中，多重信号分类（MUSIC）算法具有普遍适用性，只要已知天线阵的分布形式，无论直线阵还是圆阵，不管阵元是否等间隔分布，都可以得到高分辨率的估计结果。阵列协方差矩阵R可以划分为两个空间，即。因导向矩阵的各矢量与噪声子空间正交，可得到阵列 空间谱函数使变化，按照来有哪些信誉好的足球投注网站峰值来达到波达方向的估计值。 实验内容与结果： 实验使用8阵元均匀线阵，阵元间距为信号波长的一半，输入信号为1个BPSK信号，1个非相干的单频干扰，设置载波频率10MHz、采样频率30MHz、快拍数30、信干比0dB、信号方位角、干扰方位角，分析信噪比从1到20dB估计均方误差。实验结果见下图。 图1信噪比 15dB情况下的波束图 图2不同信噪比测得的均方误差 仿真分析 由仿真结果可知，在实验前提条件下，经典music算法的DOA估计可有效估计出信号的来向。当信噪比较小时，估计得均方误差较大；随着信噪比的提高，估计均方误差逐渐减小；当信噪比大于10dB以后，角度估计成功率100%。MUSIC算法在DOA估计中属于高精度算法，而算法的估计精度仍受阵元数量、信号角度、信号数量、信号间距、信噪比等影响，本实验仿真分析了一定情况下估计精度与信噪比的关系，得到了预期的实验结果。 程序 clear all; close all; clc; %--------------------------------- %线阵 music DOA %--------------------------------- %参数设置 Signal_No = 1; Interference_No = 1; S_No = Signal_No + Interference_No; sensor_No = 8; azimuth = [0*pi/180 5*pi/180]; Fs = 30e6; Fc = 10e6; F1 = [8e6]; %干扰功率 theta = [10 45 52 93 43]*pi/180; RB = 2e6; M = 2; %二进制 wavelength = 3e8/Fc; d = wavelength/2; K = 300; %快拍数 %--------------- %dB Ps = -30; SNR = 10; SIR = 00; M_No = 40; %码速率等于信息速率 Data_No = M_No*Fs/RB; t = 1/Fs:1/Fs:Data_No/Fs; %--------------------------------- % for xunhuan=1:1 % mean1 = 0; % mean2 = 0; % for SNR =1:20 %--------------------------------- %功率转换 Ps_l = 10^(Ps/10); Pi_l = 10^((Ps-SIR)/10); Pn_l = 10^((Ps-SNR)/10); %--------------------------------- %信号生成 bit = randint(1,M_No); %产生信息序列 bitstream = []; for i = 1:M_No if bit(i) == 1 bitstream = [bitstream, ones(1, Fs/RB)]; else bitstream = [bitstream, -ones(1, Fs/RB)]; end end Carrier_R = cos(2*pi*Fc*t); S_R = Carrier_R .* bitstream; Carrier_I = sin(2*pi*Fc*t); S_I = Carrier_I .* bitstream; Signal_R = sqrt(Ps_l)*S_R/sqrt((S_R*S_R/length(S_R))); Signal_I = sqrt(Ps_l)*S_I/sqrt((S_I*S_I/length(S_I))); %生成BPSK复信号 Signal