【方位估计】基于music算法实现均匀圆阵方位估计附matlab代码

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⛄ 内容介绍

近年来基于非圆信号的DOA估计算法由于其优良的估计性能,受到越来越多的关注。在接收阵列为均匀圆阵的情况下,对入射信号进行方位角和俯仰角的联合估计。基于MUSIC（Multiple Signal Classification）算均匀圆阵方位估计可以通过以下步骤实现：

1. 配置均匀圆阵：按照一定的间距和角度，部署多个传感器（天线）组成均匀圆阵。每个传感器应具有相同的增益和指向特性。
   
2. 数据采集：使用均匀圆阵接收到来自信号源的数据。在方位估计中，信号源通常是具有不同入射角度的目标。
   
3. 信号分解：对接收到的数据进行FFT（快速傅里叶数据。
   
4. 构建协方差矩阵：基于频率域数据构建传感器阵列的协方差矩阵。协方差矩阵可以通过对接收到的每个频率上的信号进行外积计算得到。
   
5. 特征分解：对协方差矩阵进行特征值分解，得到其特征值和特征向量。
   
6. 构建伪谱图：使用特征值和特征向量计算MUSIC空间谱估计。MUSIC算法的核心思想是查找协方差矩阵的特征向量与信号方向之间的相关性，通过构建伪中搜索峰值。每个峰值对应于一个信号源的方位角。
   
7. 方位估计：根据找到的峰值进行方位估计。每个峰值表示一个信号源的入射方向角度。
   

需要注意的是，MUSIC算法对于噪声和信号源的数量有一定的鲁棒性。但在实际应用中，可能会遇到噪声、多径效应等问题，这可能需要结合其他预处理、波束提高估计的准确性和鲁棒性。

⛄ 部分代码

%%%%%%%% MUSIC for Uniform Circle Array%%%%%%%%r=1;                                            % 半径(m)N=16;                                           % 阵元数目d=2*r*sin(pi/N); M=1;                                            % 信源数量gamma=2*pi/N*(0:N-1);                           % 和参考阵元的角度fc=16000;                                       % 采样率c=340;                                          % 声音的速度（m/s）lambda=c/fc; a_theta=45;                                     % 仰角a_phi=90;                                       % 方位角 zeta=2*pi/lambda*r*sin(a_theta*pi/180);A=exp(1i*zeta*cos((a_phi-gamma)*pi/180)).';     % 导向矢量K=100;                                          % 快拍数

⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

[1] 张成,陈克安.基于声场分解的均匀圆阵声源方位角估计算法[C]//全国测试与故障诊断技术研讨会.中国计算机自动测量与控制技术协会;计算机测量与控制杂志社, 2007.

[2] 陈浩,裴鑫.基于NC-MUSIC算法的均匀圆阵DOA估计及性能分析[J].信息技术, 2012(1):3.DOI:10.3969/j.issn.1009-2552.2012.01.024.

[3] 刘凯,王鹏.基于MUSIC算法的单矢量水听器方位估计[J].水雷战与舰船防护, 2011(1):4.DOI:CNKI:SUN:SLZH.0.2011-01-010.

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