Оцените направление прибытия с помощью узкополосного алгоритма MUSIC для ULA
Система phased.MUSICEstimator object™ реализует узкополосную связь, несколько сигнализируют о классификации (MUSIC) алгоритм для универсальных линейных матриц (ULA). MUSIC является алгоритмом определения направления с высоким разрешением, способным к решению близко расположенных источников сигнала. Алгоритм основан на eigenspace разложении датчика пространственная ковариационная матрица.
Оценить направления прибытия (DOA):
Задайте и настройте Системный объект phased.MUSICEstimator. Смотрите Конструкцию.
Вызовите метод step, чтобы оценить DOAs согласно свойствам phased.MUSICEstimator.
Также вместо того, чтобы использовать метод step, чтобы выполнить операцию, заданную Системным объектом, можно вызвать объект с аргументами, как будто это была функция. Например, y = step(obj,x) и y = obj(x) выполняют эквивалентные операции.
estimator = phased.MUSICEstimatorestimator.
estimator = phased.MUSICEstimator(Name,Value)estimator, с каждым заданным набором имени свойства к заданному значению. Можно задать дополнительные аргументы пары "имя-значение" в любом порядке как (Name1, Value1..., NameN, ValueN).
| plotSpectrum | Постройте спектр MUSIC |
| сброс | Сбросьте состояния Системного объекта |
| шаг | Оцените направление прибытия с помощью MUSIC |
| Характерный для всех системных объектов | |
|---|---|
release | Позвольте изменения значения свойства Системного объекта |
Оцените DOAs двух сигналов, полученных стандартным ULA с 10 элементами наличие интервала элемента 1 метра. Затем постройте спектр MUSIC.
Примечание: можно заменить каждый вызов функции с эквивалентным синтаксисом step. Например, замените myObject(x) на step(myObject,x).
Создайте массив ULA. Антенна рабочая частота составляет 150 МГц.
fc = 150.0e6; array = phased.ULA('NumElements',10,'ElementSpacing',1.0);
Создайте прибывающие сигналы в ULA. Истинное направление прибытия первого сигнала составляет 10 ° в азимуте и 20 ° в повышении. Направление второго сигнала составляет 60 ° в азимуте и-5 ° в повышении.
fs = 8000.0; t = (0:1/fs:1).'; sig1 = cos(2*pi*t*300.0); sig2 = cos(2*pi*t*400.0); sig = collectPlaneWave(array,[sig1 sig2],[10 20; 60 -5]',fc); noise = 0.1*(randn(size(sig)) + 1i*randn(size(sig)));
Оцените DOAs.
estimator = phased.MUSICEstimator('SensorArray',array,... 'OperatingFrequency',fc,... 'DOAOutputPort',true,'NumSignalsSource','Property',... 'NumSignals',2); [y,doas] = estimator(sig + noise); doas = broadside2az(sort(doas),[20 -5])
doas = 1×2
9.5829 60.3813
Постройте спектр MUSIC.
plotSpectrum(estimator,'NormalizeResponse',true)
Во-первых, оцените DOAs двух сигналов, полученных стандартным ULA с 10 элементами наличие интервала элемента половины длины волны. Затем постройте пространственный спектр.
Примечание: можно заменить каждый вызов функции с эквивалентным синтаксисом step. Например, замените myObject(x) на step(myObject,x).
Антенна рабочая частота составляет 150 МГц. Направления прибытия двух сигналов разделяются на 2 °. Направление первого сигнала является азимутом на 30 ° и повышением на 0 °. Направление второго сигнала является азимутом на 32 ° и повышением на 0 °. Оцените количество сигналов с помощью критерия Минимальной длины описания (MDL).
Создайте сигналы, прибывающие в ULA.
fs = 8000; t = (0:1/fs:1).'; f1 = 300.0; f2 = 600.0; sig1 = cos(2*pi*t*f1); sig2 = cos(2*pi*t*f2); fc = 150.0e6; c = physconst('LightSpeed'); lam = c/fc; array = phased.ULA('NumElements',10,'ElementSpacing',0.5*lam); sig = collectPlaneWave(array,[sig1 sig2],[30 0; 32 0]',fc); noise = 0.1*(randn(size(sig)) + 1i*randn(size(sig)));
Оцените DOAs.
estimator = phased.MUSICEstimator('SensorArray',array,... 'OperatingFrequency',fc,'DOAOutputPort',true,... 'NumSignalsSource','Auto','NumSignalsMethod','MDL'); [y,doas] = estimator(sig + noise); doas = broadside2az(sort(doas),[0 0])
doas = 1×2
30.0000 32.0000
Постройте спектр MUSIC.
plotSpectrum(estimator,'NormalizeResponse',true)
[1] Деревья фургона, H. L. Оптимальная обработка матриц. Нью-Йорк: Wiley-межнаука, 2002.