Оцените 2D направление прибытия с помощью узкополосного алгоритма MUSIC
The phased.MUSICEstimator2D Система object™ реализует узкополосный алгоритм классификации нескольких сигналов (MUSIC) для 2-D плоских или трехмерных массивов, таких как равномерная прямоугольная матрица (URA). MUSIC является алгоритмом наведения направления с высоким разрешением, способным разрешать близко расположенные источники сигналов. Алгоритм основан на собственном пространственном разложении ковариационной матрицы датчика.
Для оценки направления прибытия (DOA):
Определите и настройте phased.MUSICEstimator2D Системный объект. См. «Конструкция».
Вызовите step метод оценки DOAs согласно свойствам phased.MUSICEstimator2D.
Примечание
Вместо использования step метод для выполнения операции, заданной системным объектом, можно вызвать объект с аргументами, как если бы это была функция. Для примера, y = step(obj,x) и y = obj(x) выполнять эквивалентные операции.
estimator = phased.MUSICEstimator2Destimator.
estimator = phased.MUSICEstimator2D(Name,Value)estimator, с каждым заданным именем свойства, установленным на заданное значение. Можно задать дополнительные аргументы пары "имя-значение" в любом порядке как (Name1, Value1..., NameN, ValueN).
| plotSpectrum | Граф 2-D спектр MUSIC |
| сброс | Сброс состояний системного объекта |
| шаг | Оцените направление прибытия с помощью 2-D MUSIC |
| Общий для всех системных объектов | |
|---|---|
release | Разрешить изменение значения свойства системного объекта |
Предположим, что две синусоидальные волны частот 450 Гц и 600 Гц поражают URA с двух разных направлений. Сигналы поступают от -37 ° азимута, 0 ° повышения и 17 ° азимута, 20 ° повышения. Используйте 2-D MUSIC, чтобы оценить направления прихода двух сигналов. Рабочая частота массива составляет 150 МГц, и частота дискретизации сигнала составляет 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. Установите область значений частотной характеристики 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 оценку 2-D MUSIC, чтобы найти направления прибытия.
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
Предполагаемые DOA точно соответствуют истинным DOA.
Постройте график 2-D пространственного спектра
plotSpectrum(estimator);
Предположим, что две синусоидальные волны частот 1,6 кГц и 1,8 кГц поражают дисковый массив с двух разных направлений. Интервал между элементами диска составляет 1/2 длины волны. Сигналы поступают от -31 ° азимута, -11 ° повышения и 35 ° азимута, 55 ° повышения. Используйте 2-D MUSIC, чтобы оценить направления прихода двух сигналов. Рабочая частота массива составляет 300 МГц, и частота дискретизации сигнала составляет 8 кГц.
Примечание.Этот пример выполняется только в R2016b или более поздней версии. Если вы используете более ранний релиз, замените каждый вызов функции на эквивалентный step синтаксис. Для примера замените 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)
Установите область значений частотной характеристики 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 оценку 2-D MUSIC, чтобы найти направления прибытия.
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
Предполагаемые DOA точно соответствуют истинным DOA.
Постройте график 2-D пространственного спектра
plotSpectrum(estimator);
[1] Van Trees, H. L., Optimum Array Processing. Нью-Йорк: Wiley-Interscience, 2002.