实例介绍
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【核心代码】
% % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % % 8、线性预测算法 %%%%%%@@@@@@@@@ %%%%%%空间谱估计中的线性预测算法,包括前向预测算法,后向预测算法,双向预测算法,多阶线性预测算法◎◎◎◎◎◎◎◎◎◎◎◎◎◎◎◎◎◎◎ clc; clear; close all; tic M=16;%阵元数目 N=3;%信源数目 B=8;%形成的波束个数 snap=1000;%快拍数目 C=3e8; f0=10e6; lamda=C/f0; d=0.5*lamda; % k=d/lamda; theta0=20; theta1=30; theta2=-10; fs=1000; ts=1/fs; t=(0:snap-1)*ts; a=[0:M-1]';%阵列矢量 u0=5; u1=10; u2=20; s0=exp(j*2*pi*0.5*u0*t.^2); s1=exp(j*2*pi*0.5*u0*t.^2); s2=exp(j*2*pi*0.5*u0*t.^2); %阵列流行矢量 a_theta0=exp(j*2*pi*d/lamda*a*sin(theta0/180*pi)); a_theta1=exp(j*2*pi*d/lamda*a*sin(theta1/180*pi)); a_theta2=exp(j*2*pi*d/lamda*a*sin(theta2/180*pi)); A=[a_theta0 a_theta1 a_theta2]; S=[s0;s1;s2]; X0=A*S; SNR=15; randn('state',0) real_noise=randn(size(X0)); randn('state',3); imag_noise=randn(size(X0)); noise0=(real_noise j*imag_noise)/2^0.5; noise=10^(-SNR/20)*noise0; X=X0 noise;%%%%%%%%%%------------=========完整的基带信号 Rx=X*X'/length(t); %%%@@@@@@@@@@@@@@@@下面为一阶线性预测算法 %%%%%%%%%%前向预测算法 Xf=flipud(X(1:M-1,:)); Xft=transpose(Xf);%转置 Xfh=Xf';%共轭转置 Rf=Xf*Xfh/snap; rf=Xf*X(M,:)'/snap; Wflp=conj((inv(Rf)*rf));%复共轭 %%%%%%%%%%后向预测算法 Xb=X(2:M,:); Xbt=transpose(Xb);%转置 Xbh=Xb';%共轭转置 Rb=Xb*Xbh/snap; rb=Xb*X(1,:)'/snap; Wblp=inv(Rb)*rb; %%%%%%%%%%双向预测算法 Xfbt=[Xft;conj(Xbt)];Xfb=transpose(Xfbt);Xfbh=Xfb'; Rfb=Xfb*Xfbh/snap;rfb=Xfb*[X(M,:)';transpose(X(1,:))]/snap; Wfblp=conj(inv(Rfb)*rfb); %%%@@@@@@@@@@@@@@@@下面为多阶线性预测算法 p=10;P=M-p;%线性预测的阶数 J=fliplr(eye(P));%P阶交换矩阵 RF0=zeros(P,P);%前向预测的协方差阵 Rf0=zeros(P,1); af0=zeros(P,1); RB=zeros(P,P);%后向预测的协方差阵 Rb=zeros(P,1); theta=-90:0.01:90; for ii=1:length(theta) a_theta=exp(j*2*pi*d/lamda*a*sin(theta(ii)/180*pi)); Pflp(ii)=10*log10(1/(abs(a_theta'*[1;-Wflp]))^2); Pblp(ii)=10*log10(1/(abs(a_theta'*[1;-Wblp]))^2); Pfblp(ii)=10*log10(1/(abs(a_theta'*[1;-Wfblp]))^2); for jj=1:p RF=J*Rx(jj:P jj-1,jj:P jj-1)*J; Rf=J*Rx(jj:P jj-1,P jj); WFLP=conj((inv(RF)*Rf)); PFLP(jj,ii)=10*log10(1/(abs(a_theta(1:P 1)'*[1;-WFLP]))^2); RB=Rx(jj 1:P jj,jj 1:P jj); Rb=Rx(jj 1:P jj,jj); WBLP=(inv(RB)*Rb); PBLP(jj,ii)=10*log10(1/(abs(a_theta(1:P 1)'*[1;-WBLP]))^2); RFB=RF conj(RB); Rfb=Rf conj(Rb); WFBLP=conj((inv(RFB)*Rfb)); PFBLP(jj,ii)=10*log10(1/(abs(a_theta(1:P 1)'*[1;-WFBLP]))^2); end end figure(1); plot(theta,Pflp);grid on;xlabel('角度');ylabel('峰值');title('一阶前向预测'); figure(2); plot(theta,Pblp);grid on;xlabel('角度');ylabel('峰值');title('一阶后向预测'); figure(3); plot(theta,Pfblp);grid on;xlabel('角度');ylabel('峰值');title('一阶双向预测'); figure(4); plot(theta,sum(PFLP,1)/p);grid on;xlabel('角度');ylabel('峰值');title('多阶前向预测'); figure(5); plot(theta,sum(PBLP,1)/p);grid on;xlabel('角度');ylabel('峰值');title('多阶后向预测'); figure(6); plot(theta,sum(PFBLP,1)/p);grid on;xlabel('角度');ylabel('峰值');title('多阶双向预测'); toc
标签: 预测
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