Amor_matlab 2023-04-06 20:30 采纳率: 71.4%
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请问如何实现多次仿真结果仿真?

请问如何实现多次仿真结果仿真?
问题描述:以下代码是仿真一次得到的结果,如何得到仿真100次以上的结果,并绘制出类似下面的图片。
其中结果一个为方位角,一个为俯仰角。(图片是仿真几百次后点的汇集点)

img

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derad=pi/180;
radeg=180/pi;
twpi=2*pi;
kelmx=8;
kelmy=10;
dd=0.5;%阵元间隔
dx=0:dd:(kelmx-1)*dd;%X轴阵元分布
dy=0:dd:(kelmy-1)*dd;%Y轴阵元分布
iwave=3;%目标数
L=iwave;
theta1=[10 30 50];%波达方向
theta2=[15 35 55];%波达方向
snr=20;%信噪比(dB)
n=200;%快拍数
Ax=exp(-i*twpi*dx.'*(sin(theta1*derad).*cos(theta2*derad)));%X轴上阵元对应的方向矩阵
Ay=exp(-i*twpi*dy.'*(sin(theta1*derad).*sin(theta2*derad)));%Y轴上阵元对应的方向矩阵
S=randn(iwave,n);
X0=Ax*S;%接收信号
X=awgn(X0,snr,'measured');%加入高斯白噪声
Y0=Ay*S;
Y=awgn(Y0,snr,'measured');
Rxy=X*Y';%协方差矩阵
P=5;
Q=6;

...............%构造增广矩阵%................
Re=[];
for kk=1:kelmx-P+1
    Rx=[];
    for k=1:P
        Rx=[Rx;R_hankel(k+kk-1,Rxy,kelmy,Q)];
    end
    Re=[Re,Rx];
end

...............%估计uk和vk%................
[Ue,Se,Ve]=svd(Re);
Uesx=Ue(:,1:L);
Uesx1=Uesx(1:(P-1)*Q,:);
Uesx2=Uesx(Q+1:P*Q,:);
Fx=pinv(Uesx1)*Uesx2;
[EVx,Dx]=eig(Fx);
EVAx=diag(Dx).';
for im=1:Q
    Uesy(((im-1)*P+1):P*im,:)=Uesx(im:Q:(im+Q*(P-1)),:);
end
Uesy1=Uesy(1:(Q-1)*P,:);
Uesy2=Uesy(P+1:P*Q,:);
Fy=pinv(Uesy1)*Uesy2;
[EVy,Dy]=eig(Fy);
EVAy=diag(Dy)';
F=0.5*Fx+0.5*Fy;
[EV,D]=eig(F);
P1=EV\EVx;
P2=EV\EVy;
P1=abs(P1);
P2=abs(P2);
P11=P1';
P21=P2';
[c,Px]=max(P11);
[cc,Py]=max(P21);
EVAx=EVAx(:,Px);%估计出uk
EVAy=EVAy(:,Py);%估计出vk

...............%估计出DOA%................
theta10=asin(sqrt((angle(EVAx)/pi).^2+(angle(EVAy)/pi).^2))*radeg;
theta20=atan(angle(EVAy)./angle(EVAx))*radeg;

引用函数

function R=R_hankel(m,Rxy,N,Q)
R1=[];
R2=[];
for mm=1:Q
    R1=[R1;Rxy(m,mm)];
end
for i=1:N-Q+1
    R2=[R2,Rxy(m,i+Q-1)];
end
R=hankel(R1,R2);


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  • 西蒙长歌笑 2023-04-06 20:40
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    引用chatgpt的回答:
    要实现多次仿真结果的仿真,可以使用循环语句,对仿真部分的代码进行多次重复运行。具体而言,可以将仿真代码放在一个 for 循环中,每次循环生成一组随机数据,然后调用相同的仿真函数进行仿真,最后将得到的结果保存下来。

    以下是一个基于你提供的代码修改后的示例,它可以进行 100 次仿真,并将结果保存下来:

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    close all
    derad=pi/180;
    radeg=180/pi;
    twpi=2*pi;
    kelmx=8;
    kelmy=10;
    dd=0.5;%阵元间隔
    dx=0:dd:(kelmx-1)*dd;%X轴阵元分布
    dy=0:dd:(kelmy-1)*dd;%Y轴阵元分布
    iwave=3;%目标数
    L=iwave;
    theta1=[10 30 50];%波达方向
    theta2=[15 35 55];%波达方向
    snr=20;%信噪比(dB)
    n=200;%快拍数
    Ax=exp(-i*twpi*dx.'*(sin(theta1*derad).*cos(theta2*derad)));%X轴上阵元对应的方向矩阵
    Ay=exp(-i*twpi*dy.'*(sin(theta1*derad).*sin(theta2*derad)));%Y轴上阵元对应的方向矩阵
    S=randn(iwave,n);
    
    for iter=1:100 % 进行 100 次仿真
        disp(['Iteration ', num2str(iter)]);
        
        X0=Ax*S;%接收信号
        X=awgn(X0,snr,'measured');%加入高斯白噪声
        Y0=Ay*S;
        Y=awgn(Y0,snr,'measured');
        Rxy=X*Y';%协方差矩阵
        P=5;
        Q=6;
    
        ...............%构造增广矩阵%................
        Re=[];
        for kk=1:kelmx-P+1
            Rx=[];
            for k=1:P
                Rx=[Rx;R_hankel(k+kk-1,Rxy,kelmy,Q)];
            end
            Re=[Re,Rx];
        end
    
        ...............%估计uk和vk%................
        [Ue,Se,Ve]=svd(Re);
        Uesx=Ue(:,1:L);
        Uesx1=Uesx(1:(P-1)*Q,:);
        Uesx2=Uesx(Q+1:P*Q,:);
        Fx=pinv(Uesx1)*Uesx2;
        [EVx,Dx]=eig(Fx);
        EVAx=diag(Dx).';
        for im=1:Q
            Uesy(((im-1)*P+1):P*im,:)=Uesx(im:Q:(im+Q*(P-1)),:);
        end
        Uesy1=Uesy(1:(Q-1)*P,:);
        Uesy2=Uesy(P+1:P*Q,:);
        Fy=pinv(Uesy1)*Uesy2;
        [EVy,Dy]=eig(Fy);
        EVAy=diag(Dy)';
        F=0.5*Fx+0.5*Fy;
        [EV,D]=eig(F);
        P1=EV\EVx;
        P2=EV\EVy;
        P1=abs(P1);
        P2=abs(P2);
        P11=P1';
        P21=P2';
        [c,Px]=max(P11);
        [cc,Py]=max(P21);
        EVAx=EVAx(:,Px);%估计出uk
        EVAy=EVAy(:,Py);%估计出vk
    
        ...............%估计出DOA%................
        theta10=asin(sqrt((angle(EVAx)/pi).^2+(angle(EVAy)/pi).^2))*radeg;
        theta20=atan(angle(EVAy)./angle(EVAx))*radeg;
        
        % 将结果保存
        results(iter).theta1 = theta10;
        results(iter).theta2 = theta20;
    
    end
    
    % 绘制图像
    figure;
    for iter=1:100
        plot(results(iter).theta2, results(iter).theta1, 'b.');
        hold on;
    end
    xlabel('俯仰角');
    ylabel('方位角');
    title('多次仿真结果');
    

    在上述代码中,我们使用了一个 for 循环来重复运行 100 次仿真部分的代码,并将得到的每组 DOA 结果保存到一个结构体数组中。最后,可以根据这些结果绘制出类似于你提供的图片的散点图。

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