【压缩感知】基于matlab压缩感知理论的窄带信号DOA估计【含Matlab源码 2616期】

2024-05-20 14:15:46

⛄一、压缩感知理论

阵列信号波达方向（Direction ofArrival，DOA）估计是阵列信号处理领域中主要研究内容之一，广泛应用于军事及民用领域。基于压缩感知理论的稀疏重构算法的阵列信号DOA估计具有高分辨率的特点，而且其特殊的重构方式使其具有天然解相干的能力。针对窄带信号DOA估计问题，本文应用SSOMP（SVD-SOMP）DOA估计算法。

⛄二、部分源代码

function [] = plot_SNR ()

warning off;

% SNR
rhodB = -40 : 4 : 0;

[Iss1, Iun1] = SNR (1, 64, 16, 4, 4, 8, 10, rhodB); % Ns = 1, 64 * 16, 4 RF chains
[Iss2, Iun2] = SNR (2, 64, 16, 4, 4, 8, 10, rhodB); % Ns = 2, 64 * 16, 4 RF chains

Xss1 = plot(rhodB, Iss1, ‘r’);
Xss1.LineWidth = 2;
Xss1.Marker = ‘o’;
Xss1.MarkerEdgeColor = ‘r’;
hold on;

Xun1 = plot(rhodB, Iun1, ‘b’);
Xun1.LineWidth = 2;
Xun1.Marker = ‘s’;
Xun1.MarkerEdgeColor = ‘b’;

Xss2 = plot(rhodB, Iss2, ‘r’);
Xss2.LineWidth = 2;
Xss2.Marker = ‘o’;
Xss2.MarkerEdgeColor = ‘r’;

Xun2 = plot(rhodB, Iun2, ‘b’);
Xun2.LineWidth = 2;
Xun2.Marker = ‘s’;
Xun2.MarkerEdgeColor = ‘b’;
hold off;

legend([Xss1 Xun1], ‘SS Precoding & Combining’, ‘Optimal Unstrained Precoding’, ‘Location’, ‘northwest’);
title(‘Spatially Sparse Precoding vs Unconstrained Optimum Precoding’);
xlabel(‘SNR (dB)’);
ylabel(‘Spectral Efficiency (bits/s/Hz)’);
grid on;

end

⛄三、运行结果

⛄四、matlab版本及参考文献

1 matlab版本
2014a

2 参考文献
[1]郑炜.基于改进小波阈值的电能质量扰动信号去噪算法[J].电气开关. 2021,59(01)

3 备注
简介此部分摘自互联网，仅供参考，若侵权，联系删除

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