Оценка 2D направления поступления с использованием узкополосного алгоритма MUSIC
phased.MUSICEstimator2D Система object™ реализует узкополосный алгоритм классификации множественных сигналов (MUSIC) для 2-D плоских или 3-D массивов, таких как однородный прямоугольный массив (URA). MUSIC - это алгоритм пеленгации высокого разрешения, способный разрешать близко расположенные источники сигнала. Алгоритм основан на собственной декомпозиции сенсорной ковариационной матрицы.
Для оценки направлений прибытия (DOA):
Определение и настройка phased.MUSICEstimator2D Системный объект. См. раздел Строительство.
Позвоните в step метод оценки DOA в соответствии со свойствами phased.MUSICEstimator2D.
Примечание
Вместо использования step для выполнения операции, определенной объектом System, можно вызвать объект с аргументами, как если бы это была функция. Например, y = step(obj,x) и y = obj(x) выполнять эквивалентные операции.
estimator = phased.MUSICEstimator2Destimator.
estimator = phased.MUSICEstimator2D(Name,Value)estimator, с каждым указанным свойством Name, имеющим указанное значение. Можно указать дополнительные аргументы пары имя-значение в любом порядке как (Name1,Value1,...,NameN,ValueN).
| plotSpectrum | График 2-D спектр MUSIC |
| сброс | Сброс состояний объекта System |
| шаг | Оценка направления прибытия с помощью 2-D MUSIC |
| Общие для всех системных объектов | |
|---|---|
release | Разрешить изменение значения свойства объекта системы |
Предположим, что две синусоидальные волны с частотами 450 Гц и 600 Гц поражают URA с двух разных направлений. Сигналы поступают с азимута -37 °, отметки 0 ° и азимута 17 °, отметки 20 °. Используйте 2-D MUSIC для оценки направлений поступления двух сигналов. Рабочая частота матрицы составляет 150 МГц, а частота дискретизации сигнала - 8 кГц.
f1 = 450.0;
f2 = 600.0;
doa1 = [-37;0];
doa2 = [17;20];
fc = 150e6;
c = physconst('LightSpeed');
lam = c/fc;
fs = 8000;Создайте URA с изотропными элементами по умолчанию. Задайте диапазон частотных характеристик элементов.
array = phased.URA('Size',[11 11],'ElementSpacing',[lam/2 lam/2]); array.Element.FrequencyRange = [50.0e6 500.0e6];
Создайте два сигнала и добавьте случайный шум.
t = (0:1/fs:1).'; x1 = cos(2*pi*t*f1); x2 = cos(2*pi*t*f2); x = collectPlaneWave(array,[x1 x2],[doa1,doa2],fc); noise = 0.1*(randn(size(x))+1i*randn(size(x)));
Создайте и выполните средство оценки 2-D MUSIC для поиска направлений поступления.
estimator = phased.MUSICEstimator2D('SensorArray',array,... 'OperatingFrequency',fc,... 'NumSignalsSource','Property',... 'DOAOutputPort',true,'NumSignals',2,... 'AzimuthScanAngles',-50:.5:50,... 'ElevationScanAngles',-30:.5:30); [~,doas] = estimator(x + noise)
doas = 2×2
-37 17
0 20
Расчетные ДОУ точно соответствуют истинным ДОУ.
Постройте график пространственного спектра 2-D
plotSpectrum(estimator);
Предположим, что две синусоидальные волны частот 1,6 кГц и 1,8 кГц ударяют по дисковой матрице с двух разных направлений. Расстояние между элементами диска составляет 1/2 длины волны. Сигналы поступают с азимута -31 °, отметки -11 ° и азимута 35 °, отметки 55 °. Используйте 2-D MUSIC для оценки направлений поступления двух сигналов. Рабочая частота матрицы составляет 300 МГц, а частота дискретизации сигнала - 8 кГц.
Примечание.Этот пример выполняется только в R2016b или более поздних версиях. При использовании более ранней версии замените каждый вызов функции эквивалентным step синтаксис. Например, заменить myObject(x) с step(myObject,x).
f1 = 1.6e3;
f2 = 1.8e3;
doa1 = [-31;-11];
doa2 = [35;55];
fc = 300e6;
c = physconst('LightSpeed');
lam = c/fc;
fs = 8.0e3;Создайте конформный массив с изотропными элементами по умолчанию. Сначала создайте URA, чтобы получить позиции элемента.
uraarray = phased.URA('Size',[21 21],'ElementSpacing',[lam/2 lam/2]); pos = getElementPosition(uraarray);
Извлеките их подмножество, чтобы сформировать вписанный диск.
radius = 10.5*lam/2; pos(:,sum(pos.^2) > radius^2) = [];
Затем создайте конформный массив, используя эти положения.
confarray = phased.ConformalArray('ElementPosition',pos);
viewArray(confarray)
Задайте диапазон частотных характеристик элементов.
confarray.Element.FrequencyRange = [50.0e6 600.0e6];
Создайте два сигнала и добавьте случайный шум.
t = (0:1/fs:1.5).'; x1 = cos(2*pi*t*f1); x2 = cos(2*pi*t*f2); x = collectPlaneWave(confarray,[x1 x2],[doa1,doa2],fc); noise = 0.1*(randn(size(x)) + 1i*randn(size(x)));
Создайте и выполните средство оценки 2-D MUSIC для поиска направлений поступления.
estimator = phased.MUSICEstimator2D('SensorArray',confarray,... 'OperatingFrequency',fc,... 'NumSignalsSource','Property',... 'DOAOutputPort',true,'NumSignals',2,... 'AzimuthScanAngles',-60:.1:60,... 'ElevationScanAngles',-60:.1:60); [~,doas] = estimator(x + noise)
doas = 2×2
35 -31
55 -11
Расчетные ДОУ точно соответствуют истинным ДОУ.
Постройте график пространственного спектра 2-D
plotSpectrum(estimator);
[1] Деревья фургонов, H.L., оптимальная обработка массива. Нью-Йорк: Wiley-Interscience, 2002.