用于联合通信和传感(JCAS)的多波束优化(Matlab代码实现)

简介: 用于联合通信和传感(JCAS)的多波束优化(Matlab代码实现)

💥1 概述

本文使用MATLAB中的两步迭代最小二乘法对JCAS的一组多波束进行了优化。

📚2 运行结果

 

🎉3 参考文献

[1]唐劲飞,闫忠文.宽带多媒体通信卫星多波束覆盖国土的优化研究[J].中国空间科学技术,2006(03):32-37.

👨‍💻4 Matlab代码

主函数部分代码:

%% optimization
L = 8; % 11 multipaths
theta_t_LOS = 0; % AoD of LOS 
theta_r_LOS = 0; % AoA of LOS 
theta_t_NLOS = theta_t_LOS + -7 + 14*rand(L-1, 1); % AoDs of NLOS 
theta_r_NLOS = theta_t_NLOS; % AoAs of NLOS
theta_t = [theta_t_LOS; theta_t_NLOS];
theta_r = [theta_r_LOS; theta_r_NLOS];
d_LOS = 100; % distance of LOS
d_NLOS = 100 + 200*rand(L-1, 1); % distance of NLOS
d = [d_LOS; d_NLOS];
tao_l = d/(3*10^8); % propagation delay
v_A = 0; % speed of A node
v_o = 10*rand(L-1, 1); % speed of the obstacles
v = [v_A; v_A*ones(L-1, 1)+v_o];
f_c = 3*10^10; % carrier frequency
f_D = (v*f_c)/(3*10^8); % Doppler frequency
b_LOS = sqrt(1/2) * (1 + 1i); % amplitude of complex value
b_NLOS = sqrt(0.1/2) * (ones(L-1, 1) + 1i*ones(L-1, 1));
b = [b_LOS; b_NLOS];
% Channel coefficients
M = 12; % array dimension
K_c = 16;
K_s = 12;
H = zeros(M, M);
for i = 1:L
    a_t = steering_vector(theta_t(i), M);   
    a_r = steering_vector(theta_r(i), M);
    H = H + b(i)*exp(1i*2*pi*f_D(i)*tao_l(i))*(1/2)*a_r*a_t.';
end
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