Создайте половину с 10 элементами распределенного универсального массива строки длины волны, получающего две плоских волны, прибывающие от азимута на-25 ° и на 0 °. Оба угла повышения составляют 0 °. Примите, что два сигнала частично коррелируются. ОСШ для каждого сигнала составляет 5 дБ. Шум пространственно и временно Гауссов белый шум. Во-первых, создайте пространственную ковариационную матрицу из сигнала и шума. Затем решите для количества сигналов, с помощью rootmusicdoa. Затем, выполните пространственное сглаживание на ковариационной матрице, с помощью spsmooth, и решите для углов падения сигнала снова с помощью rootmusicdoa.

Настройте массив и сигналы. Затем сгенерируйте пространственную ковариационную матрицу для массива от сигналов и шума.

N = 10;
d = 0.5;
elementPos = (0:N-1)*d;
angles = [0 -25];
ac = [1 1/5];
scov = ac'*ac;
R = sensorcov(elementPos,angles,db2pow(-5),scov);

Решите для углов падения с помощью исходной ковариационной матрицы.

Nsig = 2;
doa =  rootmusicdoa(R,Nsig)

doa = 1×2

    0.3603   79.2382

Решенные - для углов падения являются неправильными - они не соглашаются с известными углами прибытия, используемого, чтобы создать ковариационную матрицу.

Затем, решите для углов падения с помощью сглаживавшей ковариационной матрицы. Выполните пространственное сглаживание, чтобы обнаружить L-1 когерентные сигналы. Выберите L = 3.

Nsig = 2;
L = 2;
RSM = spsmooth(R,L);
doasm = rootmusicdoa(RSM,Nsig)

doasm = 1×2

  -25.0000    0.0000

В этом случае вычисленные углы действительно соглашаются с известными углами прибытия.