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1、實(shí)驗(yàn)報(bào)告三 實(shí)驗(yàn)?zāi)康模?實(shí)現(xiàn)常規(guī)波束形成及基于MUSIC方法的方位估計(jì)。實(shí)驗(yàn)內(nèi)容: 1)若干陣元的接收陣,信號(hào)頻率為10KHz,波束主軸12度,仿真給出常規(guī)波束形成的波束圖。 2)16個(gè)陣元的均勻線列陣,信號(hào)頻率為10KHz,信號(hào)方位為12度,用MUSIC方法完成目標(biāo)定向,信噪比-5dB,0dB,5dB。 i) 波束形成時(shí)的陣型設(shè)計(jì)為兩種,一種是均勻線列陣,陣元16個(gè);一種是均勻圓陣,陣元數(shù)為16個(gè),比較這兩種陣型的波束圖。ii)比較不同信噪比下MUSIC方法估計(jì)的性能(統(tǒng)計(jì)100次)。實(shí)驗(yàn)原理: i)常規(guī)波束形成: 圖 1 波束形成器基本原理圖 如圖所示,基陣的輸出。 采用向量符號(hào)則有, 式
2、中,x(t)和w(q )分別為觀測(cè)數(shù)據(jù)向量和加權(quán)系數(shù)向量,基陣輸出端的空間功率譜表示為:式中,R為觀測(cè)數(shù)據(jù)的協(xié)方差矩陣。 ii)基于MUSIC方法的方位估計(jì): 假設(shè): (1 ) 信號(hào)源的數(shù)目d 是已知的, 且d < M; (2 ) 各信號(hào)的方向矢量是相互獨(dú)立的, 即是一個(gè)列滿秩矩陣; (3 ) 噪聲是空間平穩(wěn)隨機(jī)過(guò)程, 為具有各態(tài)歷經(jīng)性的均值為零、方差為2n 的高斯過(guò)程; (4 ) 噪聲各取樣間是統(tǒng)計(jì)獨(dú)立的。 在上述假設(shè)條件下, 基陣輸出的協(xié)方差矩陣可表示為: 其中, Rs 為信號(hào)的協(xié)方差矩陣;I 為單位矩陣。對(duì)R 進(jìn)行特征分解, 并以特征值降值排列可得 信號(hào)子空間與噪聲子空間正交。 若
3、噪聲子空間記為EN , 即 則有:因此,對(duì)矩陣R 進(jìn)行特征分解后, 取噪聲特征矢量, 就可得到信號(hào)源的到達(dá)角。 定義多重信號(hào)分類法的空間譜函數(shù)為:實(shí)驗(yàn)過(guò)程及結(jié)論:1.常規(guī)波束形成,陣列為均勻線列陣: 2.常規(guī)波束形成,陣列為均勻圓陣: 結(jié)論:由上面兩個(gè)仿真結(jié)果可以看出,采用均勻線列陣和均勻圓陣都可以完成波束形成,都可以獲得陣處理增益。3. MUSIC算法方位估計(jì): 結(jié)論:從上圖得出,信噪比越高,MUSIC方位估計(jì)越準(zhǔn)確。附錄:MATLAB仿真程序代碼1.常規(guī)波束形成%clear all;close all;clc%常規(guī)波束形成 %信號(hào)參數(shù)f0=10e3;fs=10*f0;T=2e-3;t=1:
4、1/fs:T-1/fs; %均勻線列陣陣列參數(shù)c=1500;lamda=c/f0;d=lamda/2;M=16;direct=12;%波束指向 %陣列流行theta=-90:90;for i_theta=1:length(theta) fai=2*pi*d*sin(theta(i_theta)*pi/180)/lamda; for i_M=1:M A(i_M,i_theta)=exp(-sqrt(-1)*(i_M-1)*fai); endend %加權(quán)向量wfai_direct=2*pi*f0*d*sin(direct*pi/180)/c;for i_M=1:M w(i_M)=exp(sqrt
5、(-1)*(i_M-1)*fai_direct); endw=w' %無(wú)噪聲輸出P=w'*A;P=20*log10(abs(P)/max(abs(P);figure(1)plot(theta,P);title('均勻線列陣 12度主軸');xlabel('方位角/度');ylabel('歸一化功率/dB');grid hold on clear all;clc%常規(guī)波束形成 %信號(hào)參數(shù)f0=10e3;fs=10*f0;T=2e-3;t=1:1/fs:T-1/fs; %元陣陣列參數(shù)c=1500;lamda=c/f0;d=lamda/
6、2;M=16;i_M=0:M-1;fai=2*pi/M.*i_M;B=d*cos(fai);d*sin(fai);d*zeros(1,M);direct=12;%波束指向 %陣列流行theta=-180:180;theta=theta*pi/180;for i_theta=1:length(theta) e=cos(theta(i_theta);sin(theta(i_theta);0; tao=-e.'*B./c; for i_M=1:M A(i_M,i_theta)=exp(sqrt(-1)*2*pi*f0*tao(i_M); endend %加權(quán)向量wfai_direct=2*p
7、i*f0*d*sin(direct*pi*180)/c;for i_M=1:M w(i_M)=exp(sprt(-1)*2*pi*f0*d*cos(fai(i_M)-direct/180*pi)/c);endw=w'%無(wú)噪聲輸出P=w'*A;P=20*log10(abs(P)/max(abs(P);figure(2)plot(theta./pi*180,P);title('均勻圓陣 12度主軸');xlabel('方位角/度');ylabel('歸一化功率/dB');grid 2.MUSIC方位估計(jì)% clc; clear; cl
8、ose all;M=16;c=1500;f0=10e3;lamda=c/f0;d=lamda/2;fs=10*f0;T=2;t=0:1/fs:T;N=fs*T;signalnum=1;%信噪比SNR=-5; theta1=12;num=100;theta1=theta1*pi/180;tau0=d*sin(theta1)/c;for i_M=1:M S(i_M,:)=exp(sqrt(-1)*2*pi*f0*t)*exp(-sqrt(-1)*2*pi*f0*(i_M-1)*tau0);endP=zeros(1,181); %length(theta)for i=1:num X=awgn(S,S
9、NR);R=X*X'/N; %協(xié)方差矩陣V,I=eig(R); Order Index=sort(diag(I),'descend'); %特征值降值排列VS=; %向量子空間P_music=;for i_M=1:M VS=VS,V(:,Index(i_M); %排序后的特征向量endE=VS(:,signalnum+1:M); %后M-signalnum向量構(gòu)成向量子空間En=E*E' %噪聲子空間theta=-90:1:90; fai=2*pi*f0*d*sin(theta*pi/180)/c;for i_theta=1:length(theta) for
10、i_M=1:M w(i_theta,i_M)=exp(sqrt(-1)*(i_M-1)*fai(i_theta);%方向矢量 end P_music(i,i_theta)=1./(w(i_theta,:)*En*En'*w(i_theta,:)'); endendP=abs(P)/num;P=P+P_music(i,:);figure(3)plot(theta,10*log10(P/max(P),'r');xlabel('方位角 / 度');ylabel('歸一化功率 / dB');grid title('不同信噪比下MU
11、SIC方法估計(jì)的性能(統(tǒng)計(jì)100次)')hold on %信噪比SNR=0; theta1=12;num=100;theta1=theta1*pi/180;tau0=d*sin(theta1)/c;for i_M=1:M S(i_M,:)=exp(sqrt(-1)*2*pi*f0*t)*exp(-sqrt(-1)*2*pi*f0*(i_M-1)*tau0);endP=zeros(1,181); %length(theta)for i=1:num X=awgn(S,SNR);R=X*X'/N; %協(xié)方差矩陣V,I=eig(R); Order Index=sort(diag(I),
12、'descend'); %特征值降值排列VS=; %向量子空間P_music=;for i_M=1:M VS=VS,V(:,Index(i_M); %排序后的特征向量endE=VS(:,signalnum+1:M); %后M-signalnum向量構(gòu)成向量子空間En=E*E' %噪聲子空間theta=-90:1:90; fai=2*pi*f0*d*sin(theta*pi/180)/c;for i_theta=1:length(theta) for i_M=1:M w(i_theta,i_M)=exp(sqrt(-1)*(i_M-1)*fai(i_theta);%方向矢
13、量 end P_music(i,i_theta)=1./(w(i_theta,:)*En*En'*w(i_theta,:)'); endendP=abs(P)/num;P=P+P_music(i,:);figure(3)plot(theta,10*log10(P/max(P),'*');xlabel('方位角 / 度');ylabel('歸一化功率 / dB');grid title('不同信噪比下MUSIC方法估計(jì)的性能(統(tǒng)計(jì)100次)')hold on %信噪比SNR=5; theta1=12;num=100;
14、theta1=theta1*pi/180;tau0=d*sin(theta1)/c;for i_M=1:M S(i_M,:)=exp(sqrt(-1)*2*pi*f0*t)*exp(-sqrt(-1)*2*pi*f0*(i_M-1)*tau0);endP=zeros(1,181); %length(theta)for i=1:num X=awgn(S,SNR);R=X*X'/N; %協(xié)方差矩陣V,I=eig(R); Order Index=sort(diag(I),'descend'); %特征值降值排列VS=; %向量子空間P_music=;for i_M=1:M V
15、S=VS,V(:,Index(i_M); %排序后的特征向量endE=VS(:,signalnum+1:M); %后M-signalnum向量構(gòu)成向量子空間En=E*E' %噪聲子空間theta=-90:1:90; fai=2*pi*f0*d*sin(theta*pi/180)/c;for i_theta=1:length(theta) for i_M=1:M w(i_theta,i_M)=exp(sqrt(-1)*(i_M-1)*fai(i_theta);%方向矢量 end P_music(i,i_theta)=1./(w(i_theta,:)*En*En'*w(i_theta,:)'); endendP=ab
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