基于非相干信号子空间（ISM）的宽带源DOA估计方法.zip，MATLAB代码

首先分析了基于非相干信号子空间(ISM)的宽带源DOA估计方法，并将基于数据阵共轭重构的修正MUSIC算法应用于ISM方法中，提高了分辨能力而且可以分辨相干信源。接下来讨论了相干信号子空间(CSM)方法的宽带相干源DOA估计，分析了聚焦矩阵及聚焦频率对DOA估计性能的影响，给出了最佳聚焦矩阵的选择标准和最佳聚焦频率的选择方法。针对色噪声环境下宽带信号的波达方向估计，研究了传播算子思想应用于TCT聚焦矩阵的相干信源DOA估计新方法。该方法基于传播算子思想，直接利用阵列接收信号估计噪声相关矩阵，得到一种快速TCT聚焦矩阵。从而提高了色噪声环境下宽带信号DOA估计的性能，传播算子的应用避免了TCT算法中复杂的特征分解，降低了运算量。通过计算机仿真证明了新方法的有效性和可行性。

function p=music（）
N=10;       %阵元个数
L=1000;     
J=10;       %频率点数
M=10^4;     %时域抽样快拍数
f0=100; %信号中心频率
fs=100;     %抽样频率1000MHZ
SNR=100;    %20dB的信噪比10lg（SNR）
q=zeros（N（M/L））; 
T=100; %发射脉宽 100s
%t=T*[0:1/M:（M-1）/M];%离散点对应的时间点
B=40;  %调频带宽 30MHz
K=B/T;           %频率调制斜率
Ts=1/fs;          %采样周期 
u=0.5;     %入射角
%2 产生信号模型
 for n=1:1:N
tao=0.5*（n-1）*u/f0;                  %for  k=1:1:length（t）
 t=linspace（-T/2-taoT/2-taoM）;
 X（n:）=SNR*exp（j*2*pi*（f0*t+0.5*K*t.^2））;         %X（nk）=exp（j*2*pi*（f0*（t（k）-0.5*（n-1）*u/（2*f0））+0.5*K*（t（k）-0.5*（n-1）*u/（2*f0））.^2））;+0.5*K*t.^2
 end                                 %end
        
 
     %Xn=sqrt（1/2）*randn（NM）+j*sqrt（1/2）*rand（NM）;
Xn=wgn（NM0‘complex‘）;   
%常规MUSIC算法

Y=X+Xn;% N*M 阶矩阵                                                              
for m=1:L
  for i=1:N 
    for k=1:（M/L）
    q（ikm）=Y（i（m-1）*J+k）;
     end        %分成L个子矩阵（L*J=M）     
  end 
  p（::m）=abs（fft（q（::m）10））;
end 

for i=1:（M/L）    
    for m=1:L
    r（:mi）=p（:im）;
    end   
end 

for i=1:（M/L）
Rx（::i）=r（::i）*r（::i）‘/L;
[F（::i）D（::i）]=eigs（Rx（::i）N-3‘SM‘）;
xa=-1:0.01:1;
n=[0:1:N-1]‘;
fk=f0-B/2+i*B/10;
    for m=1:length（xa）
        Va=exp（j*pi*fk/f0*xa（m）*n）;   
        p0（im）=1/（Va‘*F（::i）*F（::i）‘*Va）;    
    end    
end 
 z=zeros（1length（xa））;
for i=1:（M/L）
 z=z+p0（i:）;  %矩阵各行累加
end
 
p1=z/（M/L）;
%作图  
plot（xa10*log10（p1））;
title（‘Classic MUSIC Spectrum‘）;
xlabel（‘Angle‘）;
ylabel（‘Spectrum‘）;
grid on;

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
     文件        1636  2011-05-05 11:12  music.m
     文件         636  2018-10-13 18:45  readme.txt