phased.MUSICEstimator2D
Оцените 2D направление прибытия с помощью узкополосного алгоритма MUSIC
Описание
phased.MUSICEstimator2D Система object™ реализует узкополосную связь, несколько сигнализируют о классификации (MUSIC) алгоритм для плоского 2D или трехмерные массивы, такие как универсальный прямоугольный массив (URA). MUSIC является алгоритмом определения направления с высоким разрешением, способным к решению близко расположенных источников сигнала. Алгоритм основан на eigenspace разложении ковариационной матрицы датчика.
Оценить направления прибытия (DOA):
Задайте и настройте
phased.MUSICEstimator2DСистемный объект. Смотрите Конструкцию.Вызовите
stepметод, чтобы оценить DOAs согласно свойствамphased.MUSICEstimator2D.
Примечание
Вместо того, чтобы использовать step метод, 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) выполните эквивалентные операции.
Конструкция
estimator = phased.MUSICEstimator2Destimator.
estimator = phased.MUSICEstimator2D(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).
Свойства
Методы
| plotSpectrum | Постройте 2D спектр MUSIC |
| сброс | Сбросьте состояния Системного объекта |
| шаг | Оцените направление прибытия с помощью 2D MUSIC |
| Характерный для всех системных объектов | |
|---|---|
release | Позвольте изменения значения свойства Системного объекта |
Примеры
Оцените DOAs двух сигналов
Примите, что две синусоидальных волны частот 450 Гц и 600 Гц ударяют URA от двух различных направлений. Сигналы прибывают от азимута на-37 °, вертикального изменения на 0 ° и азимута на 17 °, вертикального изменения на 20 °. Используйте 2D MUSIC, чтобы оценить направления прибытия двух сигналов. Массив рабочая частота 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 2D средство оценки 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 DOAs точно совпадают с истинным DOAs.
Постройте 2D пространственный спектр.
plotSpectrum(estimator);
Оцените DOAs двух сигналов в дисковом массиве
Примите, что две синусоидальных волны частот 1,6 кГц и 1,8 кГц ударяют дисковый массив от двух различных направлений. Интервал между элементами диска является 1/2 длиной волны. Сигналы прибывают от азимута на-31 °, вертикального изменения на-11 ° и азимута на 35 °, вертикального изменения на 55 °. Используйте 2D MUSIC, чтобы оценить направления прибытия двух сигналов. Массив рабочая частота составляет 300 МГц и частота дискретизации сигнала, составляет 8 кГц.
Примечание: Этот пример запускается только в R2016b или позже. Если вы используете более ранний релиз, заменяете каждый вызов функции с эквивалентным step синтаксис. Например, 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. Во-первых, создайте URA, чтобы получить положения элемента.
uraarray = phased.URA('Size',[21 21],'ElementSpacing',[lam/2 lam/2]); pos = getElementPosition(uraarray);
Извлеките подмножество их, чтобы сформировать нанесенный диск.
radius = 10.5*lam/2; pos(:,sum(pos.^2) > radius^2) = [];
Затем создайте конформный массив с помощью этих положений.
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 2D средство оценки 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 DOAs точно совпадают с истинным DOAs.
Постройте 2D пространственный спектр.
plotSpectrum(estimator);
Алгоритмы
Ссылки
[1] Деревья фургона, H. L. оптимальная обработка матриц. Нью-Йорк: Wiley-межнаука, 2002.