基于压缩感知理论的窄带信号DOA估计算法研究附matlab代码

简介: 基于压缩感知理论的窄带信号DOA估计算法研究附matlab代码

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⛄ 内容介绍

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。

⛄ 部分代码

clc

clear all

close all

% # of antennas

Nt = 256;

Nr = 64;

sqrtNt = sqrt(Nt);

sqrtNr = sqrt(Nr);


% # of RF chains

NtRF = 4;

NrRF = 4;


% # of departed(arrived) rays

Ncl = 8;

Nray = 10;


% Angle Spread (std.)

std = pi/24;


% SNR

sigma_n = 1;                       % 0dB

rhodB = -40 : 4 : 0;

rho = 10.^(rhodB/10);


I1 = zeros(1000, length(rho));     % SS (Spatially Sparse) / Ns = 1

I2 = zeros(1000, length(rho));     % SS (Spatially Sparse) / Ns = 2

I3 = zeros(1000, length(rho));     % SS (Spatially Sparse) / Ns = 4

I4 = zeros(1000, length(rho));     % Unconstrained / Ns = 1

I5 = zeros(1000, length(rho));     % Unconstrained / Ns = 2

I6 = zeros(1000, length(rho));     % Unconstrained / Ns = 4


for i = 1 : length(rho)

   for l = 1 : 1000

       Atcell = ArrayResponse_cell(sqrtNt, Ncl, Nray, std);

       Arcell = ArrayResponse_cell(sqrtNr, Ncl, Nray, std);

       

       At = cell2mat(Atcell);

       Ar = cell2mat(Arcell);

       

       % CHANNEL Formation (Lines 39 ~ 51)

       H = zeros(Nr, Nt);

       

       for p = 1 : Ncl

           Atmat = Atcell{1,p};

           Armat = Arcell{1,p};

   

           for q = 1 : Nray

               alpha = sqrt(1/2) * (randn(1,1) + 1i * randn(1,1));

       

               H = H + alpha * Armat(:,q) * Atmat(:,q)';

           end

       

       end

       

       H = (sqrt(Nt * Nr) / norm(H, 'fro')) * H;

       

       % SS - Spatial Sparse Precoding / Decoding

       I1(l,i) = SS(1, NtRF, NrRF, H, At, Ar, sigma_n, rho(i));

       I2(l,i) = SS(2, NtRF, NrRF, H, At, Ar, sigma_n, rho(i));

       I3(l,i) = SS(4, NtRF, NrRF, H, At, Ar, sigma_n, rho(i));


       % unconstrained - Unconstrained Precoding / Decoding

       I4(l,i) = unconstrained (1, H, sigma_n, rho(i));

       I5(l,i) = unconstrained (2, H, sigma_n, rho(i));

       I6(l,i) = unconstrained (4, H, sigma_n, rho(i));




   end

end


I1mean = mean(I1);

I2mean = mean(I2);

I3mean = mean(I3);

I4mean = mean(I4);

I5mean = mean(I5);

I6mean = mean(I6);


x = plot(rhodB, I1mean, rhodB, I2mean, rhodB, I3mean, rhodB, I4mean, rhodB, I5mean, rhodB, I6mean);


x(1).LineWidth = 2;

x(2).LineWidth = 2;

x(3).LineWidth = 2;

x(4).LineWidth = 2;

x(5).LineWidth = 2;

x(6).LineWidth = 2;


x(1).Marker = 'o';

x(2).Marker = 'o';

x(3).Marker = 'o';

x(4).Marker = 's';

x(5).Marker = 's';

x(6).Marker = 's';


legend('SSOMP Ns=1', 'SSOMP Ns=2', 'SSOMP Ns=4', 'Full-Digital Ns=1', 'Full-Digital Ns=2', 'Full-Digital Ns=4', 'Location', 'northwest');

title('SSOMP vs Full-Digital');

xlabel('SNR (dB)');

ylabel('Spectral Efficiency (bits/s/Hz)');

grid on;

⛄ 运行结果

⛄ 参考文献


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