💥💥💞💞欢迎来到本博客❤️❤️💥💥
🏆博主优势：🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。
⛳️座右铭：行百里者，半于九十。
⛳️赠与读者
👨💻做科研，涉及到一个深在的思想系统，需要科研者逻辑缜密，踏实认真，但是不能只是努力，很多时候借力比努力更重要，然后还要有仰望星空的创新点和启发点。当哲学课上老师问你什么是科学，什么是电的时候，不要觉得这些问题搞笑。哲学是科学之母，哲学就是追究终极问题，寻找那些不言自明只有小孩子会问的但是你却回答不出来的问题。建议读者按目录次序逐一浏览，免得骤然跌入幽暗的迷宫找不到来时的路，它不足为你揭示全部问题的答案，但若能让人胸中升起一朵朵疑云，也未尝不会酿成晚霞斑斓的别一番景致，万一它居然给你带来了一场精神世界的苦雨，那就借机洗刷一下原来存放在那儿的“躺平”上的尘埃吧。
或许，雨过云收，神驰的天地更清朗.......🔎🔎🔎
💥1 概述
assistant: 对于失配广义夹角随输入信噪比变化趋势以及输出信干噪比随输入信噪比变化趋势的研究，通常涉及到雷达信号处理中的最优滤波器设计和信号检测性能分析。失配广义夹角指的是理想情况下的输入信噪比和输出信干噪比相对于实际情况的偏差情况，在研究中会关注随着输入信噪比的变化，如何影响最优滤波器的设计以及输出信干噪比的表现。
MPDR（最小均方误差波束形成器）和SMI（子空间匹配波束形成器）是两种常用于雷达信号处理中的波束形成算法，它们在目标检测和信号处理中具有重要作用。研究MPDR和SMI算法通常会涉及到比较它们在不同输入信噪比条件下的性能表现，以及在实际雷达系统中的应用效果。
通过对失配广义夹角、输出信干噪比、MPDR和SMI等方面的研究，可以帮助优化雷达系统的信号处理性能，提高目标检测的准确性和可靠性。这些研究对于提高雷达系统的性能，在复杂环境下实现有效的目标检测和信号处理具有重要意义。
在无线通信和信号处理领域，研究信号在传输和处理过程中的性能变化是非常重要的。特别是，当涉及到多径传播（MPDR, Multi-Path Diversity Reception）和信号调制指数（SMI, Signal Modulation Index）时，理解信号质量如何随输入信噪比（SNR, Signal-to-Noise Ratio）变化，以及这些变化如何影响输出信干噪比（SINR, Signal-to-Interference-plus-Noise Ratio）是至关重要的。
1. 失配广义夹角随输入信噪比变化趋势
失配广义夹角通常指的是接收信号与理想信号或参考信号之间的角度差异，这种差异可能由于多径效应、信号衰减、相位偏移等因素引起。在MPDR系统中，由于信号通过多个路径到达接收器，这些路径上的信号可能具有不同的相位和幅度，从而导致接收信号与原始信号之间存在夹角。
输入SNR的影响：
- 低SNR：当输入SNR较低时，噪声对信号的影响较大，可能导致接收到的信号波形严重失真，进而使得失配广义夹角增大。
- 中等SNR：随着SNR的增加，噪声的影响逐渐减小，信号波形恢复得更好，失配广义夹角也相应减小。
- 高SNR：在非常高的SNR下，噪声的影响几乎可以忽略不计，但多径效应和其他非理想因素仍可能导致一定的夹角存在，但总体上夹角会保持在一个较低的水平。
2. 输出信干噪比随输入信噪比变化趋势
输出SINR是衡量通信系统性能的重要指标，它考虑了信号、干扰和噪声的综合影响。在MPDR系统中，通过适当的信号处理技术（如波束形成、空时编码等），可以提高输出SINR。
输入SNR的影响：
- 低SNR：在低SNR条件下，由于噪声和干扰的影响较大，即使采用先进的信号处理技术，输出SINR也可能相对较低。
- 中等SNR：随着输入SNR的增加，信号质量改善，通过有效的信号处理技术（如MPDR中的波束形成），可以显著提高输出SINR。
- 高SNR：在非常高的SNR下，噪声的影响几乎可以忽略，但干扰（如多径干扰、其他用户干扰）可能成为限制输出SINR的主要因素。此时，通过更复杂的信号处理技术（如自适应滤波、干扰抑制）可以进一步提高输出SINR。
结论
综上所述，失配广义夹角和输出SINR都随着输入SNR的变化而表现出不同的趋势。在低SNR时，两者都受到噪声的显著影响；在中等SNR时，通过适当的信号处理技术可以显著改善性能；在高SNR时，虽然噪声的影响减小，但干扰和其他非理想因素可能成为限制性能的主要因素。因此，在实际应用中，需要根据具体的系统要求和信道条件来选择合适的信号处理技术和参数设置。
📚2 运行结果
编辑
编辑
编辑
部分代码：
%初始化输出信干噪比矩阵
osinr_mpdr=zeros(length(snr),N);
osinr_smi=zeros(length(snr),N);
osinr_rmi=zeros(length(snr),N);
osinr_dl=zeros(length(snr),N);
osinr_sip=zeros(length(snr),N);
%初始化失配广义夹角矩阵
angle_mismatched_mpdr=zeros(1,length(snr));
angle_mismatched_smi=zeros(1,length(snr));
angle_mismatched_rmi=zeros(1,length(snr));
angle_mismatched_dl=zeros(1,length(snr));
angle_mismatched_sisp=zeros(1,length(snr));
%输出失配广义夹角随输入信噪比变化
figure(2);hold on;
plot(snr,angle_mismatched_mpdr,'--','linewidth',2);
plot(snr,abs(angle_mismatched_smi),'-.','linewidth',2);
plot(snr,abs(angle_mismatched_rmi),'-*','linewidth',2);
plot(snr,abs(angle_mismatched_dl),'-o','linewidth',2);
plot(snr,abs(angle_mismatched_sisp),'-+','linewidth',2);
xlabel('SNR/dB');ylabel('失配广义夹角/(^o)');
title('失配广义夹角随输入信噪比变化趋势');
legend('MPDR','SMI','RMI','DL','SIP');
🎉3 参考文献
文章中一些内容引自网络，会注明出处或引用为参考文献，难免有未尽之处，如有不妥，请随时联系删除。
[1]汪扬.相干干扰下自适应阵列处理技术研究[D].杭州电子科技大学[2024-04-26].
[2]徐高学.时分交替ADC系统偏置、增益失配校准算法的研究与
