机载MIMO雷达的稀疏恢复STAP处理

有朋友做过集中式MIMO雷达的matlab仿真吗
最近感觉自己写的MIMO雷达代码有问题，能借鉴一下MIMO雷达模型代码的构建吗

以下回答参考GPT并且由Bony-整理：
提供一个简单的MIMO雷达模型代码，你可以参考一下。
首先，我们需要定义一些参数，比如雷达天线的数量、距离、频率、信噪比等。以下是一个示例：

% 定义参数
nTx = 2; % 发射天线数量
nRx = 4; % 接收天线数量
nSamples = 1000; % 采样数量
range = linspace(0, 1000, nSamples); % 测量距离
freq = 10e9; % 发射频率
c = 3e8; % 光速
lambda = c/freq; % 波长
snr = 10; % 信噪比（dB）

接下来，我们需要生成一个随机信号作为发送信号，并将其分配给各个天线。这里，我们将使用复数高斯噪声作为发送信号，其幅度为1，相位为随机值。然后，我们将发送信号发送到各个天线，并将它们乘以各自的发射权重。以下是一个示例：

% 生成发送信号
txSignal = randn(nSamples, 1) + 1i*randn(nSamples, 1);
txSignal = txSignal./abs(txSignal); % 幅度归一化

% 发送信号到各个天线并乘以权重
txWeights = randn(nTx, 1) + 1i*randn(nTx, 1);
txSignals = zeros(nSamples, nTx);
for i = 1:nTx
    txSignals(:, i) = txSignal.*txWeights(i);
end

接下来，我们将模拟信号在空气中传播的过程。这里，我们将使用距离、波长、信噪比等参数计算信号的传输损耗，并将它们添加到接收信号中。以下是一个示例：

% 模拟信号在空气中传播
rxSignals = zeros(nSamples, nRx);
for i = 1:nRx
    % 计算传输损耗
    r = range + (i-1)*lambda/2;
    pathLoss = (4*pi*r/lambda).^2;
    rxSignal = pathLoss.*txSignals(:, 1);
    
    % 添加复数高斯噪声
    noise = randn(nSamples, 1) + 1i*randn(nSamples, 1);
    noise = noise./abs(noise); % 幅度归一化
    noisePower = 10^(-snr/10); % 噪声功率
    noise = sqrt(noisePower)*noise;
    
    rxSignals(:, i) = rxSignal + noise;
end

最后，我们将使用接收信号和接收天线的权重来估计目标的位置。这里，我们将使用最小二乘法来计算目标的位置。