資源簡(jiǎn)介
利用L1-SVD算法對(duì)信號(hào)進(jìn)行稀疏重構(gòu),并且得到DOA估計(jì),在信噪比低及信號(hào)相距很近時(shí)同樣具有很好的效果
代碼片段和文件信息
clear;?clc;?close?all;
%%?Parameter?defination
j?=?sqrt(-1);
C?=?3e8;
Fc?=?300e6;???????????%載波頻率為100MHz
lamda?=?C/Fc;?????????%波長(zhǎng)為1
Nsensor?=?8;?????????%陣元數(shù)目
Nsample?=?200;??????%信號(hào)采樣長(zhǎng)度
Nsnapshot?=?Nsample;%快拍數(shù)
Nsource?=?2;??????????%假設(shè)信源數(shù)已知
d?=?lamda/2;??????????%陣元間距為半波長(zhǎng)
source_doa=[10?60];%兩個(gè)信號(hào)的入射角度相差10度
Rxx?=?zeros(NsensorNsnapshot);
w?=?[0.10.1];????????????????????%來(lái)波信號(hào)的頻率?
SNR?=[10?10];
for?i=1:Nsnapshot;?????%信號(hào)的幅度隨機(jī)產(chǎn)生,保證信號(hào)之間是不相關(guān)的
????signal0=sqrt(10.^(SNR(1)/10))*randn(1)*exp(j*w(1)*(i-1));??%信噪比是15dB
????signal1=sqrt(10.^(SNR(2)/10))*randn(1)*exp(j*w(2)*(i-1));??%信噪比是30dB
????noise=1/sqrt(2);???????????????????????%噪聲功率為0dB
????x(:i)=signal0*exp(j*2*pi*1/2*sin(source_doa(1)*pi/180)*[0:Nsensor-1]‘)+...
???????????signal1*exp(j*2*pi*1/2*sin(source_doa(2)*pi/180)*[0:Nsensor-1]‘)+...
???????????noise*(randn(Nsensor1)+j*randn(Nsensor1));
??%表示接收信號(hào),且噪聲的幅度和相位隨機(jī)產(chǎn)生,保證噪聲與信號(hào)之間是不相關(guān)的
end
%%------用L1-SVD準(zhǔn)則恢復(fù)原始信號(hào)?xx為恢復(fù)得到的信號(hào)-------
%%稀疏基矩陣為:角度估計(jì)精度為0.1度
Searching_doa?=?-90:1:90;
theta_len?=?length(Searching_doa);?????????????????%角度參量搜索長(zhǎng)度
A?=?zeros(Nsensortheta_len);??%初始化稀疏基矩陣
for?m
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