经典DOA估计GSC旁瓣相消算法算法

function [NKkstns0xssta0flamdadt]=signal_model（）;

N=12;%阵元数
f=5.926*10^9;%信号中心频率Hz
lamda=（3*10^8）/f;%信号波长
d=0.5*lamda;%阵元间距
K=100*N;%采样快拍数
sta0=0;%信号入射角
SNR=20;%输入SNR:dB

sgm2s=1*10^（SNR/10）;%输入的信号功率
%***************信号产生***************
fs=2*f;%采样频率
Ts=1/fs;%采样间隔
k=[1:K];%快拍数向量
t=Ts*k;%时间向量
st=sqrt（sgm2s）*exp（j*2*pi*f*t）;%信号
n=[1:N]‘;
s0=exp（j*2*pi*（n-1）*（d/lamda）*sin（sta0*pi/180））;%信号的导向矢量
Signal=s0*st;%信号阵列快拍矩阵
%*************************噪声*************************
%这里的噪声为高斯白噪声，服从标准正态分布
randn（‘state‘0）;%为了确保每次所产生的随机矩阵，均相同。
Noise=randn（NK）;
%******************干扰*******************
%在这里假设干扰与信号的频率相同，只是入射角有所不同。
JNR=5;
thta_J=30;%干扰信号的入射角
Jam_P=1*10^（JNR/10）;%干扰信号的功率
Jamming_0=sqrt（Jam_P）*exp（j*2*pi*f*t+pi/6）;%参考阵元接收到的干扰信号（初始相位设定为一固定值pi/6）
a_thta_J=exp（j*2*pi*（n-1）*d*sin（thta_J*pi/180）/lamda）;%干扰信号的导向矢量
Jamming=a_thta_J*Jamming_0;%各阵元接收到的干扰信号的向量。
x=Signal+Jamming+Noise;
sta=[-90:0.5:90];%角度搜索范围
A=exp（i*2*pi*（n-1）*（d/lamda）*sin（sta*pi/180））;%搜索角度范