常规波束形成matlab程序
常规波束形成matlab程序
close allclear allclcc=1500;fs=10000;T=0.1;t=0:1/fs:T;L=length(t);f=500;w=2*pi*f;k=w/c;M=11;%阵元个数Nmid=1;%参考点d=3;%阵元间距m=[0:1:M-1];yi=zeros(M,1);%返回一个M*1维的零矩阵zi=zeros(M,1);xi=m*d;xi=xi.';%各阵元坐标y1=20;x1=10;z1=10;%声源位置,y轴指向声源平面Ric1=sqrt((x1-xi).^2+(y1-yi).^2+(z1-zi).^2);%声源至各阵元的距离M*1维Rn1=Ric1-Ric1(Nmid);%声源至各阵元与参考阵元的声程差矢量M*1维s1=cos(w*t);%参考阵元接收到的信号1*L维snr=20;Am=10^(-snr/20);n1=Am*(randn(M,L)+j*randn(M,L));%各阵元噪声矢量p1=zeros(M,L);%M*L维for k1=1:Mp1(k1,:)=Ric1(Nmid)/Ric1(k1)*s1.*exp(-j*w*Rn1(k1)/c);%各阵元经过幅度衰减和相位延迟后接收到的信号,M*L维endp=p1+n1;%各阵元接收的声压信号矩阵M*LR=p*p'/L;%接收数据的自协方差矩阵M*M%----------------------------------------------------------%扫描范围step_x=0.1;step_z=0.1;y=y1;x=[0:step_x:20];z=[0:step_z:20];for k1=1:length(z)%纵坐标for k2=1:length(x)Ri=sqrt((x(k2)-xi).^2+(y-yi).^2+(z(k1)-zi).^2);%该扫描点至各阵元的聚焦距离矢量Rn=Ri-Ri(Nmid);%扫描点到各阵元与参考阵元的程差矢量M*1b=exp(-j*w*Rn/c);%声压聚焦方向矢量M*1Pcbf(k1,k2)=abs(b'*R*b);endend%归一化for k1=1:length(z)pp(k1)=max(Pcbf(k1,:));%Pcbf的第k1行的最大元素的值endPcbf=Pcbf/max(pp);%Pcbf所有元素除以其最大值,归一化幅度figure;mesh(x,z,Pcbf);xlabel('x(m)'),ylabel('z(m)')title('常规聚焦波束形成单亮点声图')figure;pcolor(x,z,Pcbf);shading interp;xlabel('x(m)'),ylabel('z(m)')title('常规聚焦波束形成单亮点声图')colorbar[a,b]=find(Pcbf==max(max(Pcbf)));xm1=b/length(x)*20,zm1=a/length(z)*20,[a b]=find(Pcbf>0.5*max(max(Pcbf)));deta_x=(max(b)-min(b))/length(x)*20deta_z=(max(a)-min(a))/length(z)*20。
波束成形matlab
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波束成形是指通过控制输入信号的相位和振幅来实现发射或接收方向性辐射的技术。
在MATLAB中,可以通过以下步骤实现波束成形:
1. 确定要形成的波束方向和形状。
一种常用的方法是使用线性阵列,通过调整各个阵元的相位来控制波束方向。
在MATLAB中,可以通过创建一个表示阵列的矢量,然后使用复数表示各个阵元的相位来实现。
2. 使用MATLAB的信号处理工具箱中的FFT函数对输入信号进行频谱分析,并利用其频率响应进行波束成形处理。
3. 在实现波束成形算法时,需要注意信号传播路径和损耗。
MATLAB提供了有关传播路径和损耗的模型和函数,例如通过计算信号在不同介质中的传播速度和衰减来模拟实际情况。
4. 除了传播路径和损耗外,还可以考虑到干扰信号的处理。
MATLAB提供了各种信号处理方法,如滤波、降噪和干扰抑制等,可以帮助进行波束成形时的干扰信号处理。
总体而言,MATLAB可以通过使用其信号处理工具箱和丰富的数值计算功能来实现波束成形。
在实现波束成形算法时,还可以考虑干扰信号处理等问题,以提高波束成形的效果和精度。
宽带波束形成matlab,关于均匀圆阵MVDR宽带波束形成的程序
宽带波束形成matlab,关于均匀圆阵MVDR宽带波束形成的程序%⽤均匀圆阵MVDR⽅法进⾏宽带波束形成%% 基本参数f0 = 4*10^6; %信号中⼼频率bandwide = 0.5*10^6; %带宽0.05MHzinterval = 100; %每间隔interval(Hz)形成点频信号,合成宽带NarrowNumber = bandwide/interval; %所需点频个数NarrowF = linspace(f0-bandwide/2, f0+bandwide/2, NarrowNumber); %各点频的频率值R = 50; %阵元半径c = 3*10^8; %传播速度:光速bosu=340; % 波速degrad=pi/180;p=1;seta1=150*degrad; %信号到来⽅位⾓fai1=45*degrad; %信号到来仰⾓kk = 64; %进⾏MVDR所需采样数Nfft = 256; %进⾏FFT⼦带化点数,即进⾏Nfft点快速傅⽴叶变换Nlearn = kk * Nfft; %时域数据快拍数M=40; %均匀圆阵总数MElementFai=(0:(M-1))*9*degrad+4.5*degrad; %各阵元位置向量图MNumber = 10; %选出的阵元个数SelectElement=[ElementFai(1) ElementFai(5) ElementFai(9) ElementFai(13) ElementFai(17) ElementFai(21) ElementFai(25) ElementFai(29) ElementFai(33) ElementFai(37)];A=zeros(MNumber,p);k=[0:MNumber-1]';for t=1:pA(:,t)=exp(-j*2*pi*R*f0/bosu*(cos(seta1*degrad)*cos(2*pi*k/M)+cos(seta1*degrad)*sin(2*pi*k/M)));%圆阵的阵列流型ends=zeros(p,Nlearn);Am=[3,5]; %幅度phi=[20,30]; %初相for ii=1:ps(ii,:)=s(ii,:)+Am(ii)*cos(2*pi*f0*t+phi(ii)*degrad);%宽带信号endF=linspace(f0-bandwide/2, f0+bandwide/2, Nfft);snr=10;n=exp(j*2*pi*randn(MNumber,Nlearn))/snr;%噪声X=A*s + n; % 阵列输出%% 开始处理%对时域数据分段作FFT变换for mn=1:MNumberfor m=1:kkxxF(mn,m,:) = fft( X(mn,((m-1)*Nfft+1):((m-1)*Nfft+Nfft)), Nfft);endendtemp1=cos(seta1-SelectElement);F=linspace(f0-bandwide/2, f0+bandwide/2, Nfft);%求窄带信号的⾃适应最佳权for nfft=1:Nffth=zeros(MNumber);for k=1:kkh=h+xxF(:,k,nfft)*xxF(:,k,nfft)';endRxxf(:,:,nfft)=h./kk; %得到某窄频的⾃相关矩阵windows=ones(MNumber,1);a1=exp(-j*2*pi*R*F(nfft)/c*sin(fai1)*temp1);s=(a1.*windows.').';Wopt(:,nfft)=(inv(Rxxf(:,:,nfft))*s)/(s'*inv(Rxxf(:,:,nfft))*s); %MVDR算法的程序end%% 扫描⽮量NcurveAzi=180; %空间扫描⾓度采样数seta=linspace(0,2*pi,NcurveAzi); %阵元空间扫描指向⾓度for ne=1:Nfftfor na=1:NcurveAzitemp=cos(seta(na)-SelectElement);a=exp(-j*2*pi*R*F(ne)/c*sin(fai1)*temp);%扫描时⽅向⽮量f=(1+temp)/2; %扫描时的阵元⽅向图BF(na,ne)=abs(sum(a.*Wopt(:,nfft)'));end%%仿真结果plot(seta*180/pi,20*log10(BF(:,1)/max(BF(:,1))),'b') gridxlabel('\phi⽅位⾓(度)')ylabel('波束输出/分贝')title('均匀圆阵MVDR算法宽带波束形成图')endhold off。
Matlab波束形成程序
波束形成与智能天线1.均匀线阵方向图%8阵元均匀线阵方向图,来波方向为0度clc;clear all;close all;imag=sqrt(-1);element_num=8;%阵元数为8d_lamda=1/2;%阵元间距d与波长lamda的关系theta=linspace(-pi/2,pi/2,200);theta0=0;%来波方向w=exp(imag*2*pi*d_lamda*sin(theta0)*[0:element_num-1]');for j=1:length(theta)a=exp(imag*2*pi*d_lamda*sin(theta(j))*[0:element_num-1]');p(j)=w'*a;endfigure;plot(theta,abs(p)),grid onxlabel('theta/radian')ylabel('amplitude')title('8阵元均匀线阵方向图')当来波方向为45度时,仿真图如下:8阵元均匀线阵方向图如下,来波方向为0度,20log(dB)随着阵元数的增加,波束宽度变窄,分辨力提高:仿真图如下:2.波束宽度与波达方向及阵元数的关系clcclear allclose allima=sqrt(-1);element_num1=16; %阵元数element_num2=128;element_num3=1024;lamda=0.03; %波长为0.03米d=1/2*lamda; %阵元间距与波长的关系theta=0:0.5:90;for j=1:length(theta);fai(j)=theta(j)*pi/-asin(sin(theta(j)*pi/)-lamda/(element_num1*d));psi(j)=theta(j)*pi/-asin(sin(theta(j)*pi/)-lamda/(element_num2*d));beta(j)=theta(j)*pi/-asin(sin(theta(j)*pi/)-lamda/(element_num3*d)); endfigure;plot(theta,fai,'r',theta,psi,'b',theta,beta,'g'),grid onxlabel('theta');ylabel('Width in radians')title('波束宽度与波达方向及阵元数的关系')仿真图如下:3. 当阵元间距时,会出现栅瓣,导致空间模糊。
matlab 波束合成
matlab 波束合成一、介绍在无线通信领域,波束合成是一种重要的技术,用于增强无线信号的传输和接收性能。
波束合成通过对多个信号进行加权和相干叠加,使得信号能够更加集中地束聚到特定的方向,从而增加信号的强度和可靠性。
在本文中,我们将探讨如何利用MATLAB对波束合成进行实现和优化。
二、波束合成原理波束合成的核心思想是通过对传输或接收的信号进行加权和叠加,使得信号能够在特定方向上形成强的集中,而在其他方向上形成弱的辐射。
这样可以减少干扰和衰落,提高信号的传输和接收质量。
波束合成可以分为以下几个步骤:1. 信号采集首先需要采集到多个信号源的信号。
这些信号可以是来自不同方向的信号,也可以是来自同一方向但具有不同相位的信号。
2. 信号加权每个信号需要乘以一个权值,使得在特定方向上的信号加权更大,而在其他方向上的信号加权更小。
这种加权可以通过改变信号的振幅、相位或时间延迟来实现。
3. 信号叠加对加权后的信号进行叠加,得到合成后的波束信号。
叠加可以通过简单的相加操作来实现。
4. 信号传输/接收将合成后的波束信号传输到目标位置,或者在目标位置接收波束信号。
在传输或接收过程中,需要注意信号的衰减和干扰情况。
5. 信号处理对接收到的波束信号进行处理,以还原原始信号或提取感兴趣的信息。
这一步骤可能涉及到信号解调、滤波、调制等操作。
三、MATLAB实现波束合成MATLAB是一种功能强大的科学计算软件,提供了丰富的工具和函数,可以方便地实现波束合成算法。
下面我们将介绍如何使用MATLAB实现波束合成。
1. 信号采集在MATLAB中,可以使用内置的数据采集工具箱或者外部设备来采集信号。
采集到的信号可以存储在矩阵或向量中,以便后续处理。
2. 信号加权对于采集到的信号,可以使用MATLAB的矩阵运算功能对其进行加权。
例如,可以定义一个权值矩阵,然后将信号与该矩阵相乘,得到加权后的信号。
3. 信号叠加加权后的信号可以通过MATLAB的矢量运算功能进行叠加。
波束形成 Matlab程序教学文稿
波束形成M a t l a b程序1.均匀线阵方向图%8阵元均匀线阵方向图,来波方向为0度clc;clear all;close all;imag=sqrt(-1);element_num=8;%阵元数为8d_lamda=1/2;%阵元间距d与波长lamda的关系theta=linspace(-pi/2,pi/2,200);theta0=0;%来波方向w=exp(imag*2*pi*d_lamda*sin(theta0)*[0:element_num-1]'); for j=1:length(theta)a=exp(imag*2*pi*d_lamda*sin(theta(j))*[0:element_num-1]'); p(j)=w'*a;endfigure;plot(theta,abs(p)),grid onxlabel('theta/radian')ylabel('amplitude')title('8阵元均匀线阵方向图')当来波方向为45度时,仿真图如下:8阵元均匀线阵方向图如下,来波方向为0度,20log(dB)随着阵元数的增加,波束宽度变窄,分辨力提高:仿真图如下:2.波束宽度与波达方向及阵元数的关系clcclear allclose allima=sqrt(-1);element_num1=16; %阵元数element_num2=128;element_num3=1024;lamda=0.03; %波长为0.03米d=1/2*lamda; %阵元间距与波长的关系theta=0:0.5:90;for j=1:length(theta);fai(j)=theta(j)*pi/180-asin(sin(theta(j)*pi/180)-lamda/(element_num1*d)); psi(j)=theta(j)*pi/180-asin(sin(theta(j)*pi/180)-lamda/(element_num2*d)); beta(j)=theta(j)*pi/180-asin(sin(theta(j)*pi/180)-lamda/(element_num3*d)); endfigure;plot(theta,fai,'r',theta,psi,'b',theta,beta,'g'),grid onxlabel('theta');ylabel('Width in radians')title('波束宽度与波达方向及阵元数的关系')仿真图如下:3. 当阵元间距 /2dλ> 时,会出现栅瓣,导致空间模糊。
Matlab波束形成程序
波束形成与智能天线1.均匀线阵方向图%8阵元均匀线阵方向图,来波方向为0度clc;clear all;close all;imag=sqrt(-1);element_num=8;%阵元数为8d_lamda=1/2;%阵元间距d与波长lamda的关系theta=linspace(-pi/2,pi/2,200);theta0=0;%来波方向w=exp(imag*2*pi*d_lamda*sin(theta0)*[0:element_num-1]');for j=1:length(theta)a=exp(imag*2*pi*d_lamda*sin(theta(j))*[0:element_num-1]');p(j)=w'*a;endfigure;plot(theta,abs(p)),grid onxlabel('theta/radian')ylabel('amplitude')title('8阵元均匀线阵方向图')当来波方向为45度时,仿真图如下:8阵元均匀线阵方向图如下,来波方向为0度,20log(dB)随着阵元数的增加,波束宽度变窄,分辨力提高:仿真图如下:2.波束宽度与波达方向及阵元数的关系clcclear allclose allima=sqrt(-1);element_num1=16; %阵元数element_num2=128;element_num3=1024;lamda=0.03; %波长为0.03米d=1/2*lamda; %阵元间距与波长的关系theta=0:0.5:90;for j=1:length(theta);fai(j)=theta(j)*pi/180-asin(sin(theta(j)*pi/180)-lamda/(element_num1*d)); psi(j)=theta(j)*pi/180-asin(sin(theta(j)*pi/180)-lamda/(element_num2*d));beta(j)=theta(j)*pi/180-asin(sin(theta(j)*pi/180)-lamda/(element_num3*d));endfigure;plot(theta,fai,'r',theta,psi,'b',theta,beta,'g'),grid onxlabel('theta');ylabel('Width in radians')title('波束宽度与波达方向及阵元数的关系')仿真图如下:3.当阵元间距/2dλ>时,会出现栅瓣,导致空间模糊。
(完整word版)自适应波束形成与Matlab程序代码注解
1.均匀线阵方向图(1)matlab 程序clc;clear all;close all;imag=sqrt(—1);element_num=32;%阵元数为8d_lamda=1/2;%阵元间距d与波长lamda的关系theta=linspace(-pi/2,pi/2,200);theta0=0;%来波方向w=exp(imag*2*pi*d_lamda*sin(theta0)*[0:element_num-1]');for j=1:length(theta)a=exp(imag*2*pi*d_lamda*sin(theta(j))*[0:element_num-1]');p(j)=w’*a;endpatternmag=abs(p);patternmagnorm=patternmag/max(max(patternmag));patterndB=20*log10(patternmag);patterndBnorm=20*log10(patternmagnorm);figure(1)plot(theta*180/pi,patternmag);grid on;xlabel('theta/radian')ylabel('amplitude/dB')title([num2str(element_num)’阵元均匀线阵方向图’,'来波方向为’num2str(theta0*180/pi)'度’]);hold on;figure(2)plot(theta,patterndBnorm,'r’);grid on;xlabel(’theta/radian’)ylabel('amplitude/dB’)title([num2str(element_num)’阵元均匀线阵方向图’,'来波方向为’num2str(theta0*180/pi)’度']);axis([-1.5 1。
波束成形music算法matlab程序
波束成形music算法matlab程序一、程序概述本程序实现了一种基于Music算法的波束成形算法,可用于信号处理领域中的方向性信号处理。
Music算法是一种基于信号统计特性的自适应算法,能够根据信号的方向信息自动调整波束方向,从而实现信号的高灵敏度和低噪声接收。
二、程序代码```matlab%参数初始化fs=1000;%采样频率time=-1:1/fs:1;%时间向量theta=0;%信号方向N=length(time);%样本数d=10;%接收器间距theta_max=atan2(sin(theta),cos(theta));%最大信号方向mu=0.05;%最大信号功率因子lambda=0.3;%自适应步长因子theta_ini=theta-pi/2;%初始搜索范围R=sqrt(d^2+theta_ini^2);%距离矩阵U=zeros(N,N);%方向矩阵p=zeros(N,1);%接收器位置向量%Music算法主程序fork=1:Np(k)=R(k,round(rand()*N));%随机选择一个接收器位置endU(:,k)=exp(-1i*pi*R(:,k)'*p(:)/p(:).^2);%方向矩阵初始化forn=1:100%自适应迭代次数fork=theta_ini:pi:pi/lambda%搜索范围ifabs(U(:,k).^2)>mu%如果当前方向上信号功率大于最大信号功率因子,则更新方向矩阵U(:,k)=exp(-1i*pi*R(:,k)'*p(:)/p(:).^2)*U(:,k);%更新方向矩阵元素endendendU=U/sum(U);%归一化方向矩阵%波束成形输出S=U*signal;%将信号乘以方向矩阵得到输出信号```三、程序说明程序首先初始化了一些参数,包括采样频率、时间向量、信号方向、接收器间距、最大信号方向、最大信号功率因子、自适应步长因子等。
波束成形music算法matlab程序 -回复
波束成形music算法matlab程序-回复如何在MATLAB中编写波束成形音乐算法。
波束成形音乐算法是一种利用波束成形技术来调整音频信号的方法,以提高音频信号的质量和方向性。
在本文中,我将提供一步一步的指导,向您展示如何在MATLAB中编写波束成形音乐算法。
第一步是准备工作。
首先,确保您已经安装了MATLAB软件,并具备基本的MATLAB编程知识。
另外,您需要了解波束成形的基本概念和原理。
波束成形是一种声学信号处理技术,通过调整传感器阵列中的信号加权来改变声波传播的方向性。
了解这些基本知识将有助于更好地理解算法的实现过程。
在第二步中,我们需要创建一个声音文件以供后续处理。
您可以使用MATLAB的音频处理工具箱来生成和加载音频文件。
将所需的音频数据加载到MATLAB变量中,以便进行后续处理。
第三步是对音频数据进行预处理。
在波束成形音乐算法中,我们需要对音频信号进行滤波和降噪处理,以减少噪声对波束成形效果的影响。
通过应用合适的数字滤波器和噪声抑制算法,我们可以改善音频信号的质量。
MATLAB提供了许多用于音频信号处理的函数和工具,如滤波器设计工具箱和信号处理工具箱,可以帮助我们完成这些处理步骤。
接下来,我们需要计算波束权重。
波束成形的关键部分是通过调整传感器阵列中的信号加权来改变声波传播的方向性。
在波束成形音乐算法中,我们需要根据所需的方向性目标来计算每个传感器的加权系数。
根据传感器的位置和所需的波束成形方向,可以使用波束成形算法计算出每个传感器的权重。
MATLAB提供了许多用于计算和优化算法的数值计算函数和工具,如优化工具箱和数学工具箱。
然后,我们需要应用波束成形权重到音频数据上。
在这一步中,我们通过将波束权重应用到原始音频数据上,实现对音频信号的调整和增强。
根据计算得到的权重系数和原始音频数据,可以使用MATLAB的向量和矩阵运算函数对音频数据进行加权处理。
最后一步是播放和保存结果。
根据波束成形的算法结果,我们可以播放和保存经过波束成形处理后的音频数据。
常规波束形成matlab
常规的波束形成方法通常使用MATLAB实现。
以下是一个简单的MATLAB代码示例,演示了如何使用常规的波束形成方法:```matlab设置参数c = 343; 光速,单位为m/sf = 1000; 信号频率,单位为HzN = 128; 阵元数目d = c/f; 阵元间距,单位为mtheta = 1:1:180; 方向角,单位为度t = 0:1/f:1-1/f; 时间,单位为sA = zeros(1,length(theta)); 信号幅度A(5) = 5; 在第5个方向上有目标W = zeros(N,length(theta)); 阵列流形计算阵列流形for i = 1:1:Nfor j = 1:length(theta)W(i,j) = exp(-2*pi*f*(i-1)*d*sind(theta(j))/c);endend计算波束形成输出S = zeros(length(theta),length(t));for j = 1:length(theta)S(j,:) = sin(2*pi*f.*t).*A(j);endS = W*S;画图figure;plot(theta,abs(S));xlabel('方向角(度)');ylabel('幅度');title('波束形成输出');```这段代码使用了常规的波束形成方法,首先设定了光速、信号频率、阵元数目、阵元间距、方向角和时间等参数。
然后,根据给定的信号幅度和阵列流形计算波束形成输出。
最后,使用MATLAB的绘图功能将波束形成输出绘制成图形。
波束形成-Matlab程序讲解学习
1.均匀线阵方向图%8阵元均匀线阵方向图,来波方向为0度clc;clear all;close all;imag=sqrt(-1);element_num=8;%阵元数为8d_lamda=1/2;%阵元间距d与波长lamda的关系theta=linspace(-pi/2,pi/2,200);theta0=45/180*pi;%来波方向(我觉得应该是天线阵的指向)%theta0=0;%来波方向w=exp(imag*2*pi*d_lamda*sin(theta0)*[0:element_num-1]');for j=1:length(theta) %(我认为是入射角度,即来波方向,计算阵列流形矩阵A) a=exp(imag*2*pi*d_lamda*sin(theta(j))*[0:element_num-1]');p(j)=w'*a; %(matlab中的'默认为共轭转置,如果要计算转置为w.'*a)endfigure;plot(theta,abs(p)),grid onxlabel('theta/radian')ylabel('amplitude')title('8阵元均匀线阵方向图')见张小飞的书《阵列信号处理的理论和应用2.3.4节阵列的方向图》当来波方向为45度时,仿真图如下:8阵元均匀线阵方向图如下,来波方向为0度,20log(dB)随着阵元数的增加,波束宽度变窄,分辨力提高:仿真图如下:2.波束宽度与波达方向及阵元数的关系clcclear allclose allima=sqrt(-1);element_num1=16; %阵元数element_num2=128;element_num3=1024;lamda=0.03; %波长为0.03米d=1/2*lamda; %阵元间距与波长的关系theta=0:0.5:90;for j=1:length(theta);fai(j)=theta(j)*pi/180-asin(sin(theta(j)*pi/180)-lamda/(element_num1*d));psi(j)=theta(j)*pi/180-asin(sin(theta(j)*pi/180)-lamda/(element_num2*d));beta(j)=theta(j)*pi/180-asin(sin(theta(j)*pi/180)-lamda/(element_num3*d)); endfigure;plot(theta,fai,'r',theta,psi,'b',theta,beta,'g'),grid onxlabel('theta');ylabel('Width in radians')title('波束宽度与波达方向及阵元数的关系')仿真图如下:3. 当阵元间距 /2d λ> 时,会出现栅瓣,导致空间模糊。
CAPON波束形成-Matlab程序教学文稿
C A P O N波束形成-M a t l a b程序CAPON波束形成器仿真1.实验原理波束形成就是从传感器阵列重构源信号。
(1)、通过增加期望信源的贡献来实现;(2)、通过抑制掉干扰源来实现。
经典的波束形成需要观测方向(期望信源的方向)的知识。
盲波束形成试图在没有期望信源方向信息的情况下进行信源的恢复。
波束形成技术的基本思想是:通过将各阵元输出进行加权求和,在一时间内将天线阵列波束“导向”到一个方向上,对期望信号得到最大输出功率的导向位置即给出DOA估计。
虽然阵列天线的方向图是全方向的,但阵列的输出经过加权求和后,却可以被调整到阵列接收的方向增益聚集在一个方向上,相当于形成了一个”波束”。
这就是波束形成的物理意义所在。
在智能天线中,波束形成是关键技术之一,是提高信噪比、增加用户容量的保证,能够成倍地提高通信系统的容量,有效地抑制各种干扰,并改善通信质量。
波束形成器的最佳权向量w取决于阵列方向向量)(ak,而在移动通信里用户的方向向量一般未知,需要估计(称之为DOA估计)。
因此,在计算波束形成的最佳权向量之前,必须在已知阵列几何结构的前提下先估计期望信号的波达方向。
Capon 波束形成器求解的优化问题可表述为w arg min P(w)θ=其约束条件为 1)(a w H =θCapon 波束形成器在使噪声和干扰所贡献的功率为最小的同时,保持了期 望信号的功率不变。
因此,它可以看作是一个尖锐的空间带通滤波器。
最优加 权向量w 可以利用Lagrange 乘子法求解,其结果为 )(a R ˆ)(a )(a R ˆw 1H 1CAP θθθ--= 当μ不取常数,而取作)(a R ˆ)(a 11H θθμ-=时,最佳权向量就转变成Capon 波束形成器的权向量。
空间谱为)(a R ˆ)(a 1)(P 1-H CAP θθθ=2.变量定义 M :均匀线阵列数目P :信号源个数nn :快拍数angle1、angle2、angle3:信号来波角度u :复高斯噪声Ps :信号能量refp :信噪比(实值)X:接收信号Rxx:接收信号的相关矩阵doa:波达方向估计3.仿真结果采用上述算法进行仿真,结果如图所示。
波束赋形gob算法matlab
波束赋形gob算法matlab波束赋形(Gob Algorithm)是一种常用的无源波束赋形算法,通过调整阵元上的加权系数,使得阵列的方向性增强。
以下是一个用MATLAB实现的波束赋形的示例代码:matlabfunction [w] = gobAlgorithm(theta, arraySpacing, N)% theta:波束指向角度% arraySpacing:阵列间距% N:阵元数量lambda = 1; % 波长k = 2*pi/lambda; % 波数d = arraySpacing * lambda; % 实际间距wn = ones(1, N); % 初始权重thetaN = 0:pi/180:pi; % 角度范围% 计算波束赋形权重for i = 1:length(thetaN)P = zeros(1, N);for j = 1:NP(j) = exp(1j*k*(j-1)*d*sin(thetaN(i)));endwn = wn + P;end% 正则化权重wn = wn / max(abs(wn));% 计算波束指向角度对应的权重w = wn(exp(1j*k*(0:N-1)*d*sin(theta)));end使用示例:matlabtheta = 20*pi/180; % 波束指向角度arraySpacing = 0.5; % 阵列间距N = 10; % 阵元数量w = gobAlgorithm(theta, arraySpacing, N);以上示例代码实现了一个简单的波束赋形算法,根据输入的波束指向角度、阵列间距和阵元数量计算出对应的波束赋形权重。
其中,使用了正弦函数来描述天线之间的相位差,根据相位差计算出各个阵元的相对权重。
最后,通过正则化将权重归一化处理,并返回指定波束指向角度的权重值。
(完整版)波束形成-Matlab程序
(完整版)波束形成-Matlab程序1.均匀线阵⽅向图%8阵元均匀线阵⽅向图,来波⽅向为0度clc;clear all;close all;imag=sqrt(-1);element_num=8;%阵元数为8d_lamda=1/2;%阵元间距d与波长lamda的关系theta=linspace(-pi/2,pi/2,200);theta0=45/180*pi;%来波⽅向(我觉得应该是天线阵的指向)%theta0=0;%来波⽅向w=exp(imag*2*pi*d_lamda*sin(theta0)*[0:element_num-1]');for j=1:length(theta) %(我认为是⼊射⾓度,即来波⽅向,计算阵列流形矩阵A) a=exp(imag*2*pi*d_lamda*sin(theta(j))* [0:element_num-1]');p(j)=w'*a; %(matlab中的'默认为共轭转置,如果要计算转置为w.'*a)endfigure;plot(theta,abs(p)),grid onxlabel('theta/radian')ylabel('amplitude')title('8阵元均匀线阵⽅向图')见张⼩飞的书《阵列信号处理的理论和应⽤2.3.4节阵列的⽅向图》当来波⽅向为45度时,仿真图如下:8阵元均匀线阵⽅向图如下,来波⽅向为0度,20log(dB)随着阵元数的增加,波束宽度变窄,分辨⼒提⾼:仿真图如下:2.波束宽度与波达⽅向及阵元数的关系clcclear allclose allima=sqrt(-1);element_num1=16; %阵元数element_num2=128;element_num3=1024;lamda=; %波长为0.03⽶d=1/2*lamda; %阵元间距与波长的关系theta=0::90;for j=1:length(theta);fai(j)=theta(j)*pi/180-asin(sin(theta(j)*pi/180)-lamda/(element_num1*d));psi(j)=theta(j)*pi/180-asin(sin(theta(j)*pi/180)-lamda/(element_num2*d)); beta(j)=theta(j)*pi/180-asin(sin(theta(j)*pi/180)-lamda/(element_num3*d)); end figure;plot(theta,fai,'r',theta,psi,'b',theta,beta,'g'),grid onxlabel('theta');ylabel('Width in radians')title('波束宽度与波达⽅向及阵元数的关系')仿真图如下:3.当阵元间距/2dλ>时,会出现栅瓣,导致空间模糊。
波束形成 Matlab程序
1.均匀线阵方向图%8阵元均匀线阵方向图,来波方向为0度clc;clear all;close all;imag=sqrt(-1);element_num=8;%阵元数为8d_lamda=1/2;%阵元间距d与波长lamda的关系theta=linspace(-pi/2,pi/2,200);theta0=0;%来波方向w=exp(imag*2*pi*d_lamda*sin(theta0)*[0:element_num-1]');for j=1:length(theta)a=exp(imag*2*pi*d_lamda*sin(theta(j))*[0:element_num-1]');p(j)=w'*a;endfigure;plot(theta,abs(p)),grid onxlabel('theta/radian')ylabel('amplitude')title('8阵元均匀线阵方向图')当来波方向为45度时,仿真图如下:8阵元均匀线阵方向图如下,来波方向为0度,20log(dB)随着阵元数的增加,波束宽度变窄,分辨力提高:仿真图如下:2. 波束宽度与波达方向及阵元数的关系clcclear allclose allima=sqrt(-1);element_num1=16; %阵元数element_num2=128;element_num3=1024;lamda=0.03; %波长为0.03米d=1/2*lamda; %阵元间距与波长的关系theta=0:0.5:90;for j=1:length(theta);fai(j)=theta(j)*pi/180-asin(sin(theta(j)*pi/180)-lamda/(element_num1*d));psi(j)=theta(j)*pi/180-asin(sin(theta(j)*pi/180)-lamda/(element_num2*d));beta(j)=theta(j)*pi/180-asin(sin(theta(j)*pi/180)-lamda/(element_num3*d)); endfigure;plot(theta,fai,'r',theta,psi,'b',theta,beta,'g'),grid onxlabel('theta');ylabel('Width in radians')title('波束宽度与波达方向及阵元数的关系')仿真图如下:3. 当阵元间距/2d λ> 时,会出现栅瓣,导致空间模糊。
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clear all
clc
c=1500;
fs=10000;
T=0.1;
t=0:1/fs:T;
L=length(t);
f=500;
w=2*pi*f;
k=w/c;
M=11;%阵元个数
Nmid=1;%参考点
d=3;%阵元间距
m=[0:1:M-1];
yi=zeros(M,1);%返回一个M*1维的零矩阵
zi=zeros(M,1);
xi=m*d;
xi=xi.';
%各阵元坐标
y1=20;
x1=10;z1=10;%声源位置,y轴指向声源平面
Ric1=sqrt((x1-xi).^2+(y1-yi).^2+(z1-zi).^2);%声源至各阵元的距离M*1维
Rn1=Ric1-Ric1(Nmid);%声源至各阵元与参考阵元的声程差矢量M*1维
s1=cos(w*t);%参考阵元接收到的信号1*L维
snr=20;
Am=10^(-snr/20);
n1=Am*(randn(M,L)+j*randn(M,L));%各阵元噪声矢量
p1=zeros(M,L);%M*L维
for k1=1:M
p1(k1,:)=Ric1(Nmid)/Ric1(k1)*s1.*exp(-j*w*Rn1(k1)/c);%各阵元经过幅度衰减和相位延迟后接收到的信号,M*L维
end
p=p1+n1;%各阵元接收的声压信号矩阵M*L
R=p*p'/L;%接收数据的自协方差矩阵M*M
%----------------------------------------------------------
%扫描范围
step_x=0.1;
step_z=0.1;
y=y1;
x=[0:step_x:20];
z=[0:step_z:20];
for k1=1:length(z)%纵坐标
for k2=1:length(x)
Ri=sqrt((x(k2)-xi).^2+(y-yi).^2+(z(k1)-zi).^2);%该扫描点至各阵元的聚焦距离矢量
Rn=Ri-Ri(Nmid);%扫描点到各阵元与参考阵元的程差矢量M*1
b=exp(-j*w*Rn/c);%声压聚焦方向矢量M*1
Pcbf(k1,k2)=abs(b'*R*b);
end
end
%归一化
for k1=1:length(z)
pp(k1)=max(Pcbf(k1,:));%Pcbf的第k1行的最大元素的值
end
Pcbf=Pcbf/max(pp);%Pcbf所有元素除以其最大值,归一化幅度
figure;
mesh(x,z,Pcbf);
xlabel('x(m)'),ylabel('z(m)')
title('常规聚焦波束形成单亮点声图')
figure;
pcolor(x,z,Pcbf);shading interp;
xlabel('x(m)'),ylabel('z(m)')
title('常规聚焦波束形成单亮点声图')
colorbar
[a,b]=find(Pcbf==max(max(Pcbf)));
xm1=b/length(x)*20,zm1=a/length(z)*20,
[a b]=find(Pcbf>0.5*max(max(Pcbf)));
deta_x=(max(b)-min(b))/length(x)*20
deta_z=(max(a)-min(a))/length(z)*20。