數(shù)字波束如何形成完整代碼

我和ChatGPT說(shuō)：數(shù)字波束形成的完整代碼，使用matlab

行吧，給的信息不夠，繼續(xù)：陣元數(shù)量64，線性陣列，波束形成算法仿真代碼，使用matlab

復(fù)制代碼到Matlab運(yùn)行報(bào)錯(cuò)，我復(fù)制告知了GPT，它讓我檢查矩陣維度：錯(cuò)誤使用 / 矩陣維度必須一致。

后來(lái)，它又讓我嘗試判斷矩陣是否可逆，嘗試使用 MATLAB 中的 pinv() 函數(shù)計(jì)算偽逆矩陣，而不是直接計(jì)算逆矩陣。嘗試增加 Rxx 矩陣的條件數(shù)，以提高其數(shù)值穩(wěn)定性?？梢允褂?MATLAB 中的 cond() 函數(shù)來(lái)計(jì)算矩陣的條件數(shù)。如果條件數(shù)太大，則可能會(huì)導(dǎo)致數(shù)值不穩(wěn)定，從而產(chǎn)生錯(cuò)誤。還考慮使用其他穩(wěn)定的求逆矩陣方法，例如 SVD 分解或廣義逆矩陣等。

我讓它幫我詳細(xì)檢查下代碼，因?yàn)檫€是報(bào)一樣的錯(cuò)，之前的參數(shù)有沒(méi)有設(shè)錯(cuò)。

問(wèn)題沒(méi)解決，我把代碼重新復(fù)制給了它，它則開(kāi)啟了分析模式：

最終代碼如下，沒(méi)跑通，依然報(bào)：錯(cuò)誤使用 /矩陣維度必須一致。大家?guī)兔Ψ治鱿聠?wèn)題在哪？

N = 64; % 陣元數(shù)量
theta = -9090; % 搜索角度范圍
SNR = 20; % 信噪比


% 生成均勻線性陣列（ULA）
d = 0.5; % 陣元間距
ulaPos = (0:N-1)*d;


% 生成接收信號(hào)模型
s = exp(1j*pi*sin(deg2rad(theta))); % 信號(hào)的相位信息
A = exp(1j*2*pi*d*(0:N-1)'*sin(deg2rad(theta))); % 接收矩陣
n = (randn(N,length(theta)) + randn(N,length(theta))*1j)/sqrt(2); % 噪聲
x = A.*s + n*10^(-SNR/20); % 接收信號(hào)


% MVDR波束形成
Rxx = x*x'/length(x); % 估計(jì)協(xié)方差矩陣
if rank(Rxx) == N
    [U, S, V] = svd(Rxx); % 對(duì)協(xié)方差矩陣進(jìn)行 SVD 分解
    if min(diag(S)) > eps   % 檢查奇異值矩陣是否包含零元素
        invRxx = V*diag(1./diag(S))*U'; % 使用 SVD 分解計(jì)算逆矩陣
        w = invRxx*((ones(length(ulaPos),1)+1j*zeros(length(ulaPos),1))/(A'/(invRxx*A)*(ones(length(theta),1)+1j*zeros(length(theta),1))))'; % 最優(yōu)權(quán)重向量
    else
        disp('奇異值矩陣包含零元素');
    end
else
   disp('協(xié)方差矩陣不可逆');
end
w = w/norm(w); % 歸一化權(quán)重向量
Pmvdr = zeros(size(theta)); % 初始化MVDR波束指向
for ii = 1:length(theta)
    Pmvdr(ii) = abs(w'*A(:,ii))^2; % 計(jì)算MVDR波束指向
end