阵元间隔为半波长的均匀分布16元线阵

Posted 2022-01-03 fpga&matlab

% %阵元间隔为半波长的均匀分布16元线阵，预成指向士arcsin（(2i-1)/16）(i=l，2，…，16)的16个均匀加权常规波束,远场有5个互
% 不相关的目标源发射信号，每个源相对于基阵的方位为30和33，且每个信号源到达基阵的信噪比相同，均为10DB，快拍数为1000.进行波
%束域方法和阵元域方法的比较。
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C=340;                                      %%声速
num=16;                                     %% 阵元数
k=1000;                                     %% 快拍数
Bearings=[-5];                           %入射信号方位角
d=length(Bearings);                         %%声源数
D=0.1;                                      %阵元间距
fc=1000;                                    %信号频率
fs=2*fc;                                    %采样频率
snr=10;                                      %信噪比
e_position=[0:num-1]';
s_position=[0:d-1]';

%%波束形成
as=-1/16:1/8:3/16;                          %波束指向角
as=asin(as);
vs=exp(j*2*pi*fc*e_position*D*sin(as)/C);
w=1/num*vs';                                %波束形成矩阵

%%入射信号
aa=90*[-1:0.002:1];                         %从-90到90采样1001个点
s=exp(j*pi*[1:d].'*sin(aa/180*pi));  
% % s=exp(j*pi*sin(aa/180*pi)); 
% % s=repmat(s,[d 1]);                          %声源信号

%%方向向量
Bearings=Bearings*pi/180;
TimeDelay=D*[0:num-1].'*sin(Bearings)/C;    %线阵的延迟
A=exp(sqrt(-1)*2*pi*fc*TimeDelay);          %方向向量

%%基阵接收信号
X=A*s;                                      %阵列输出信号
X=awgn(X,snr);                              %加噪声

%%阵元域MUSIC算法
Rxx=(X*X')/k;                               %协方差矩阵  
[EigenVectors,EigenValues]=eig(Rxx);
Lemda=diag(EigenValues);                    %计算矩阵特征值
[SortedLemda,Index]=sort(Lemda);
Index=flipud(Index);                        %将特征值降序排列
NoiseSubspace_Z(1:num,1:num-d)=EigenVectors(1:num,Index(d+1:num));%把噪声空间分成两部分，分别为加入信号空间的一部分和噪声

%%在-150到150之间进行搜索
for  i=-900:900
     az=exp(sqrt(-1)*2*pi*fc*D*[0:num-1]'*sin(i/10*pi/180)/C);
     MUSIC_Spec_Z(i+901)=az'*az/(az'*NoiseSubspace_Z*NoiseSubspace_Z'*az);
end

%波束输出
Y=w*X;                                      %方位估计

%%波束域MUSIC算法
B=3;                                        %波束数
Ryy=(Y*Y')/k;                               %协方差矩阵
[EigenVectors,EigenValues]=eig(Ryy);
Lemda=diag(EigenValues);                    %计算矩阵特征值
[SortedLemda,Index]=sort(Lemda);
Index=flipud(Index);                        %将特征值降序排列
NoiseSubspace(1:B,1:B-d)=EigenVectors(1:B,Index(d+1:B));%把噪声空间分成两部分，分别为加入信号空间的一部分和噪声

%%在20到50之间进行搜索
for i=-150:1:50
    a=exp(sqrt(-1)*2*pi*fc*D*[0:num-1]'*sin((i/10)*pi/180)/C);

    MUSIC_Spec_B(i+151)=a'*w'*w*a/(a'*w'*NoiseSubspace*(w'*NoiseSubspace)'*a);

end

figure(1);
MUSIC_B=abs(MUSIC_Spec_B)/max(abs(MUSIC_Spec_B));
Delta1=[-15:0.1:5];
plot(Delta1,10*log10(MUSIC_B),'r'); %NonNormative  Spatial Spectrum
xlabel('角度（度）'),ylabel('空间方位谱(DB)');
hold on
Delta=[-90:0.1:90];
MUSIC_Z=abs(MUSIC_Spec_Z)/max(abs(MUSIC_Spec_Z));
plot(Delta,10*log10(MUSIC_Z));
axis([-15 5 -60 0]);
grid on

%%画波束
% figure(2);
% ss=exp(j*pi*e_position*sin(aa/180*pi));  %%  入射信号
% plot(aa,20*log10(abs(w*ss))),xlabel('角度（度）'),ylabel('波束(DB)');
% axis([-90 90 -40 0]);