【DOA估计】基于MUSIC和CAPON算法DOA估计附Matlab代码

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⛄ 内容介绍

DOA(Direction of Arrival)估计是指在信号处理中确定信号来自的方向或角度的过程。MUSIC(Multiple Signal Classification)和CAPON(Capon Beamforming)是常见的用于DOA估计的算法,下面是它们的基本原理:

  1. MUSIC算法:
  • 建立传感器阵列模型:假设有一个由M个天线组成的均匀线阵,接收到来自P个波源的信号。
  • 构造协方差矩阵:将接收到的信号进行采样和处理,构造传感器阵列的协方差矩阵。
  • 信号子空间估计:对协方差矩阵进行特征分解,到特征值和对应的特征向量。选取K个最小特征值所对应的特征向量,构成了噪声子空间(Noise Subspace)。
  • 估计DOA:使用噪声子空间与已知波源信号的入射角度之间的空间谱权向量,通过扫描角度参数空间,估计信号的DOA。
  1. CAPON算法:
  • 建立传感器阵列模型和数据模型:与MUSIC算法类似,假设有一个由M个天线组成的均匀线阵。根据信号模型和阵列响应,建立接收到的信号与DOA之间的关系。
  • 估计空间谱:通过对数据进行协方差矩阵估计和逆操作,得到估计的空间谱。
  • 多个空间谱叠加:将多个接收到的信号的空间谱叠加在一起,形成总体的估计空间谱。
  • 阵列波束形成:通过寻找峰值或最大值所对应的DOA,估计信号的入射方向。

这两种算法都是基于阵列信号处理理论,利用传感器阵列接收到的信号特点,在计算上进行空间谱估计,并从中估计信的DOA。MUSIC算法通常适用于低信噪比情况下的高分辨率DOA估计,而CAPON算法对于较高信噪比和具有较强干扰的场景具有较好的性需要注意的是,MUSIC和CAPON算法仅仅是DOA估计中的两种方法,实际应用中还可以根据具体需求选择其他适合的算法。

⛄ 部分代码

clear all;close all;clc;


source_number=2;%信元数

sensor_number=32;%阵元数

N_x=1024; %信号长度

snapshot_number=N_x;%快拍数

w=[pi/4 pi/6].';%信号频率

l=((2*pi*3e8)/w(1)+(2*pi*3e8)/w(2))/2;%信号波长  

d=0.5*l;%阵元间距

snr=15;%信噪比


source_doa=[-45 60];%两个信号的入射角度

A=[exp(-1j*(0:sensor_number-1)*d*2*pi*sin(source_doa(1)*pi/180)/l);exp(-1j*(0:sensor_number-1)*d*2*pi*sin(source_doa(2)*pi/180)/l)].';%阵列流型


s=sqrt(10.^(snr/10))*exp(1j*w*[0:N_x-1]);%仿真信号

⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

[1] 常文静.基于MUSIC算法的相干信号DOA估计研究[D].河南理工大学[2023-06-23].DOI:CNKI:CDMD:2.1015.903229.

[2] 王腾,王洪源.基于MUSIC及其改进算法的DOA估计研究[J].数字技术与应用, 2012, 000(007):104-104.DOI:CNKI:SUN:SZJT.0.2012-07-074.

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