mVDR波束形成matlab程序

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clc; clear all; close all;0度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=li nspace(-pi/2,pi/2,200);theta0=0;% 来波方向w=exp(imag*2*pi*dl_lamda*sin(theta0)*[0:eleme nt_nu m-1]');for j=1:le ngth(theta)a=exp(imag*2*pi*dd_l amda*si n(theta(j))*[0:eleme nt_nu m-1]'); p(j)=w'*a;end figure;plot(theta,abs(p)),grid on xlabel('theta/radia n')ylabel('amplitude')title('8 阵元均匀线阵方向图')°2 8阵元均匀线阵方向图7654321-15 -1 -0 5 0 06thetaradian1 158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)8阵元均苛銭阵方向图来波方向为0度随着阵元数的增加，波束宽度变窄，分辨力提高：仿真图如下Q d pE =ro 二2. 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; forj=1:length(theta);fai(j)=theta(j)*pi/180-asin(sin(theta(j)*pi/180)-lamda/(element_n um1*d));psi(j)=theta(j)*pi/180-asin(sin(theta(j)*pi/180)-lamda/(element_n um2*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 on xlabel('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：。

MVDR算法matlab程序

clcclear allclose all%% 常量定义Freqs=1.6e9; %工作频率c=3e8; %光速lamda=c/Freqs; %波长d=0.5*lamda; %单元间距M=16; %天线阵元数fs=2e6; %采样频率pd=10; %快拍数%% 模型建立%--------------第一个干扰模型--------------------thetaJ1=20*pi/180; %干扰方向FreqJ1=5e5; %第一个干扰的频率J1NR=sqrt(10^(60/10));J1one=J1NR*exp(j*(2*pi*FreqJ1*(1:1:pd)/fs)); %1*pd %--------------第二个干扰模型--------------------ThetaJ2=60*pi/180; %干扰方向FreqJ2=6e5; %第二个干扰的频率J2NR=sqrt(10^(60/10));J2one=J2NR*exp(j*(2*pi*FreqJ2*(1:1:pd)/fs)); %1*pd %--------------信号模型--------------------ThetaS=30*pi/180;FreqS=7e5;SNR=sqrt(10^(40/10));Sone=SNR*exp(j*(2*pi*FreqS*(1:1:pd)/fs)); %1*pd%--------------空域处理-------------------------I1=zeros(M,1);I2=zeros(M,1);IS=zeros(M,1);for n=1:MI1(n)=exp(j*2*pi*(n-1)*d*sin(thetaJ1)/lamda); I2(n)=exp(j*2*pi*(n-1)*d*sin(ThetaJ2)/lamda); IS(n)=exp(j*2*pi*(n-1)*d*sin(ThetaS)/lamda);endJ1=I1*J1one;J1=J1.';J2=I2*J2one;J2=J2.';%------------产生噪声-------------------------noise=sqrt(1/2)*randn(pd,M)+j*sqrt(1/2)*randn(pd,M);%------------产生接收信号-------------------------XX=J1+noise+J2;%% MVDR算法Rxx=zeros(M,M);Rxx=(XX.'*(XX.')')/pd;%M*M维detaS=IS;Wmvdr=inv(Rxx)*detaS*inv(detaS'*inv(Rxx)*detaS); %MVDR 算法%% 直线阵布阵p=-pi/2:pi/180:pi/2;for jj=1:1:length(p) %空间角度扫描w_scan=zeros(M,1);scan=p(jj);for n=1:1:Mw_scan(n)=exp(j*2*pi*(n-1)*d*sin(scan)/lamda);end%空间导向矢量1*MFmvdr(jj)=abs(Wmvdr'*w_scan);end%% 画出方向图Fmax=max(max(Fmvdr));Fa=Fmvdr./Fmax;Fa=20*log10(Fa);figure(1);plot(180*p/pi,Fa,'b-')（注：文档可能无法思考全面，请浏览后下载，供参考。

mvdr算法matlab程序

MVDR（Minimum Variance Distortionless Response）算法是一种用于信号处理的自适应波束形成方法，能够在含有相关干扰的复杂环境中实现对目标信号的抑制和增强。

在无线通信、雷达、声呐等领域具有广泛的应用。

MVDR算法的核心思想是通过优化空间滤波器的权值，使得输出信号的方差最小，从而实现对指定方向上的信号增强，对其他方向上的干扰进行抑制。

其数学模型如下所示：1. 定义阵列接收信号为$x(t)$，阵列权向量为$w$，则输出信号$y(t)$可表示为$y(t) = w^Hx(t)$，其中$w^H$为权向量$w$的共轭转置。

2. 阵列接收信号$x(t)$可以表示为$x(t) = s(t) + n(t)$，其中$s(t)$为目标信号，$n(t)$为干扰噪声。

3. MVDR算法的优化目标是最小化输出信号的方差，即$w =\arg\min_w E\{|y(t)|^2\}$，其中$E\{\cdot\}$表示期望运算符。

为了实现MVDR算法，可以通过以下步骤进行：1. 阵列接收信号的空间协方差矩阵估计：根据接收到的信号数据，可以通过一定的方法估计得到阵列接收信号的空间协方差矩阵$R_x = E\{x(t)x^H(t)\}$，其中$E\{\cdot\}$表示期望运算符，$x^H(t)$表示$x(t)$的共轭转置。

2. 权向量的计算：根据空间协方差矩阵$R_x$，可以通过MVDR算法的推导得到优化的权向量$w = R_x^{-1}d$，其中$d$为期望增强的目标信号方向对应的空间谱。

下面以MATLAB程序实现MVDR算法为例，展示MVDR算法在阵列信号处理中的应用。

```matlabMVDR算法实现示例假设阵列接收信号的空间协方差矩阵为Rx，期望增强的目标信号方向对应的空间谱为d计算MVDR算法的权向量ww = inv(Rx) * d;对接收到的阵列信号进行空间滤波处理假设接收到的阵列信号为x，滤波后的输出信号为yy = w' * x;```通过以上MATLAB程序，可以实现对接收到的阵列信号进行MVDR 算法的空间滤波处理，从而实现对目标信号的增强和对干扰信号的抑制。

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=li nspace(-pi/2,pi/2,200);theta0=0;%来波方向w=exp(imag*2*pi*dl_lamda*si n(theta0)*[0:eleme nt_nu m-1]');for j=1:le ngth(theta)a=exp(imag*2*pi*dd_l amda*si n(theta(j))*[0:eleme nt_nu m-1]'); p(j)=w'*a;endfigure;plot(theta,abs(p)),grid onxlabel('theta/radia n')ylabel('amplitude')title('8阵元均匀线阵方向图')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 )8阵元均苛銭阵方向图来波方向为0度 S =-s ==d E B随着阵元数的增加，波束宽度变窄，分辨力提高：仿真图如下: Qp=二 d E ro2. 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_n um1*d));psi(j)=theta(j)*pi/180-asin(sin(theta(j)*pi/180)-lamda/(element_n um2*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 on xlabel('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：。

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。

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=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。

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。

波束成形music算法matlab程序 -回复

波束成形music算法matlab程序-回复什么是波束成形音乐算法？波束成形音乐算法是一种利用数字信号处理技术，对音频信号进行处理，以实现增强声音传播方向性和扩大声音覆盖范围的技术。

波束成形音乐算法常用于会议系统、音乐演出、广播等领域，旨在提升听众的听音体验。

此算法可以改变音频信号的辐射特性，将音频信号进行加权处理，并使其主要方向上的声压级变大，从而在特定区域内形成一个虚拟的声学“波束”。

这个“波束”具有比周围环境更高的声音强度，可用于增强目标区域内的听音效果，并减少噪音干扰。

波束成形音乐算法的基本原理是基于声学波动理论和数字信号处理技术相结合，其主要步骤包括：1. 信号采集：首先需要用麦克风阵列或其他声音传感器采集到音频信号。

2. 时延补偿：根据麦克风阵列的位置和信号采集时间，对每个麦克风的信号进行时延补偿，以保证在后续处理中信号的同步性。

3. 空间滤波器设计：通过设计适当的空间滤波器来增强目标方向上的声音，并抑制其他方向上的噪音。

常用的空间滤波器设计方法有传统的最小均方误差准则和实时自适应滤波器算法。

4. 权重计算：根据声源位置和阵列结构，计算每个麦克风的权重系数。

这些权重系数用于对每个麦克风的信号进行加权处理，以增强目标方向上的声音。

5. 信号合成：对加权后的麦克风信号进行合成，得到波束成形后的音频信号。

6. 输出处理：进一步对波束成形后的音频信号进行降噪、均衡等处理，以提升音质和听音效果。

7. 实时控制：根据实际需求和环境条件，对空间滤波器和权重系数进行动态调整和优化，以适应不同的声音场景和目标要求。

使用MATLAB进行波束成形音乐算法的实现有很多优势。

MATLAB提供了丰富的数字信号处理工具箱和声学信号处理函数，可以方便地进行信号处理、算法设计和数据分析。

同时，MATLAB还支持图形界面设计和仿真平台的开发，使得算法的实时调试和性能评估变得更加简单和直观。

综上所述，波束成形音乐算法是一种利用数字信号处理技术，通过采集、处理和合成音频信号，实现对声音传播方向性和范围的控制。

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。

波束形成matlab程序

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
a=exp(imag*2*pi*d_lamda*sin(theta(j))*[0:element_num-1]'); p(j)=w'*a; end figure; plot(theta,abs(p)),grid on xlabel('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
clc
clear all
close all
ima=sqrt(-1);
element_num1=16;
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 8 d_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)

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=; %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));endfigure;plot(theta,fai,'r',theta,psi,'b',theta,beta,'g'),grid on xlabel('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。

mVDR波束形成matlab程序教学提纲

m V D R波束形成m a t l a b程序close allclear allclcc=1500;fs=10e3;T = 1;t = 0:1/fs:T;L=length(t);f=2000;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=12;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*MRP=inv(R);%求R的逆矩阵% ----------------------------------------------------------% 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*1Pmvdr(k1,k2)=1/abs(b'*RP*b);endend% 归一化for k1=1:length(z)pp1(k1)=max(Pmvdr(k1,:));% Pmvdr的第k1行的最大元素的值endPmvdr=Pmvdr/max(pp1);% Pmvdr所有元素除以其最大值，归一化幅度figure;mesh(x,z,Pmvdr);xlabel('x(m)'),ylabel('z(m)')title('mvdr单亮点声图')figure;pcolor(x,z,Pmvdr);shading interp;xlabel('x(m)'),ylabel('z(m)')title('mvdr单亮点声图')colorbar[a,b] = find(Pmvdr==max(max(Pmvdr)));xm1=b/length(x)*20, zm1=a/length(z)*20,[a b]=find(Pmvdr > 0.5*max(max(Pmvdr)));deta_x=(max(b)-min(b))/length(x)*20deta_z=(max(a)-min(a))/length(z)*20。

MVDR算法matlab程序知识分享

M V D R算法m a t l a b程序clcclear allclose all%% 常量定义Freqs=1.6e9; %工作频率c=3e8; %光速lamda=c/Freqs; %波长d=0.5*lamda; %单元间距M=16; %天线阵元数fs=2e6; %采样频率pd=10; %快拍数%% 模型建立%--------------第一个干扰模型--------------------thetaJ1=20*pi/180; %干扰方向FreqJ1=5e5; %第一个干扰的频率J1NR=sqrt(10^(60/10));J1one=J1NR*exp(j*(2*pi*FreqJ1*(1:1:pd)/fs)); %1*pd %--------------第二个干扰模型--------------------ThetaJ2=60*pi/180; %干扰方向FreqJ2=6e5; %第二个干扰的频率J2NR=sqrt(10^(60/10));J2one=J2NR*exp(j*(2*pi*FreqJ2*(1:1:pd)/fs)); %1*pd %--------------信号模型--------------------ThetaS=30*pi/180;FreqS=7e5;SNR=sqrt(10^(40/10));Sone=SNR*exp(j*(2*pi*FreqS*(1:1:pd)/fs)); %1*pd%--------------空域处理-------------------------I1=zeros(M,1);I2=zeros(M,1);IS=zeros(M,1);for n=1:MI1(n)=exp(j*2*pi*(n-1)*d*sin(thetaJ1)/lamda); I2(n)=exp(j*2*pi*(n-1)*d*sin(ThetaJ2)/lamda); IS(n)=exp(j*2*pi*(n-1)*d*sin(ThetaS)/lamda);endJ1=I1*J1one;J1=J1.';J2=I2*J2one;J2=J2.';%------------产生噪声-------------------------noise=sqrt(1/2)*randn(pd,M)+j*sqrt(1/2)*randn(pd,M);%------------产生接收信号-------------------------XX=J1+noise+J2;%% MVDR算法Rxx=zeros(M,M);Rxx=(XX.'*(XX.')')/pd;%M*M维detaS=IS;Wmvdr=inv(Rxx)*detaS*inv(detaS'*inv(Rxx)*detaS); %MVDR 算法%% 直线阵布阵p=-pi/2:pi/180:pi/2;for jj=1:1:length(p) %空间角度扫描w_scan=zeros(M,1);scan=p(jj);for n=1:1:Mw_scan(n)=exp(j*2*pi*(n-1)*d*sin(scan)/lamda);end%空间导向矢量 1*MFmvdr(jj)=abs(Wmvdr'*w_scan);end%% 画出方向图Fmax=max(max(Fmvdr));Fa=Fmvdr./Fmax;Fa=20*log10(Fa);figure(1);plot(180*p/pi,Fa,'b-')。

mVDR波束形成matlab程序

close allclear allclcc=1500;fs=10e3;T = 1;t = 0:1/fs:T;L=length(t);f=2000;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=12;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*MRP=inv(R);%求R的逆矩阵% ----------------------------------------------------------% 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*1Pmvdr(k1,k2)=1/abs(b'*RP*b);endend% 归一化for k1=1:length(z)pp1(k1)=max(Pmvdr(k1,:));% Pmvdr的第k1行的最大元素的值endPmvdr=Pmvdr/max(pp1);% Pmvdr所有元素除以其最大值，归一化幅度figure;mesh(x,z,Pmvdr);xlabel('x(m)'),ylabel('z(m)')title('mvdr单亮点声图')figure;pcolor(x,z,Pmvdr);shading interp;xlabel('x(m)'),ylabel('z(m)')title('mvdr单亮点声图')colorbar[a,b] = find(Pmvdr==max(max(Pmvdr))); xm1=b/length(x)*20, zm1=a/length(z)*20, [a b]=find(Pmvdr > 0.5*max(max(Pmvdr))); deta_x=(max(b)-min(b))/length(x)*20 deta_z=(max(a)-min(a))/length(z)*20。

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。

波束形成_Matlab程序文件

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. 当阵元间距时，会出现栅瓣，导致空间模糊。

mVDR波束形成matlab程序

close allclear allclcc=1500;fs=10e3;T = 1;t = 0:1/fs:T;L=length(t);f=2000;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=12;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*MRP=inv(R);%求R的逆矩阵% ----------------------------------------------------------% 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*1Pmvdr(k1,k2)=1/abs(b'*RP*b);endend% 归一化for k1=1:length(z)pp1(k1)=max(Pmvdr(k1,:));% Pmvdr的第k1行的最大元素的值endPmvdr=Pmvdr/max(pp1);% Pmvdr所有元素除以其最大值，归一化幅度figure;mesh(x,z,Pmvdr);xlabel('x(m)'),ylabel('z(m)')title('mvdr单亮点声图')figure;pcolor(x,z,Pmvdr);shading interp;xlabel('x(m)'),ylabel('z(m)')title('mvdr单亮点声图')colorbar[a,b] = find(Pmvdr==max(max(Pmvdr))); xm1=b/length(x)*20, zm1=a/length(z)*20, [a b]=find(Pmvdr > 0.5*max(max(Pmvdr))); deta_x=(max(b)-min(b))/length(x)*20 deta_z=(max(a)-min(a))/length(z)*20。

（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)); 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。