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⛄ 内容介绍
基于MUSIC（MUltiple SIgnal Classification）和ON（Capon）算法的DOA（Direction of Arrival）估计是常用的高分辨率DOA估计方法。这两种方法可以用于对信号源到达角度进行精确估计。下面对它们进行简要介绍：
- MUSIC算法： MUSIC是一种基于频谱分析的高分辨率DOA估计方法。它利用阵列接收到的信号进行特征分解，通过分析信号子空间来估计到达角度。具体步骤如下：
- 构建协方差矩阵：根据接收信号数据构建协方差矩阵。
- 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。
- 信号子空间构建：选择与较小特征值对应的特征向量，构建噪声子空间；选择与较大特征值对应的特征向量，构建信号子空间。
- DOA估计：在信号子空间中搜索峰值，峰值所对应的角度即为目标信号源的到达角度。
- CAPON算法（也称为最小方差无偏估计，MVDR算法）： CAPON算法是一种自适应波束形成算法，用于高分辨率DOA估最小方差无偏估计的问题来确定信号到达角度。具体步骤如下：
- 构建协方差矩阵：根据接收信号数据构建协方差矩阵。
- 最小方差无偏估计：对协方差矩阵进行逆滤波，以得到根据接收到的信号数据进行自适应波束形成的权重系数。
- DOA估计：使用权重系数对接收信号进行波束形成，并搜索峰值，峰值所对应的角度即为目标信号源的到达角度。
MUSIC和CAPON算法都具有高分辨率和抗干扰的优点，适用于多个信号源和复杂信号环境的DOA估计。但它们也有各自的限制和适用条件，例如对阵列几何的要求、受限动态范围和计算复杂性等。在实际应用中，要结合具体情况选择合适的算法，并根据需求进行优化和改进。
⛄ 部分代码
%MUSIC ALOGRITHM%DOA ESTIMATION BY CLASSICAL_MUSICclear all;%close all;clc;source_number=3;%信元数sensor_number=16;%阵元数N_x=1024; %信号长度snapshot_number=N_x;%快拍数w=[pi/4 pi/6 pi/3].';%信号频率l=sum(2*pi*3e8./w)/3;%信号波长 d=0.5*l;%阵元间距snr=15;%信噪比source_doa=[-45 0 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);exp(-1j*(0:sensor_number-1)*d*2*pi*sin(source_doa(3)*pi/180)/l)].';%阵列流型s=sqrt(10.^(snr/10))*exp(1j*w*[0:N_x-1]);%仿真信号%x=awgn(s,snr);x=A*s+(1/sqrt(2))*(randn(sensor_number,N_x)+1j*randn(sensor_number,N_x));%加了高斯白噪声后的阵列接收信号R=x*x'/snapshot_number;iR=inv(R);%[V,D]=eig(R);%Un=V(:,1:sensor_number-source_number);
⛄ 运行结果
⛄ 参考文献
[1] 李桑榆.基于空间谱的DOA估计研究[D].南京邮电大学,2011.DOI:10.7666/d.d177322.
[2] 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[2023-06-29].DOI:CNKI:CDMD:2.1015.903229.
[3] 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.
[4] 彭金花,王华栋.智能天线技术中DOA估计的MUSIC算法噪声分析[J].无线通信技术, 2005, 14(3):3.DOI:CNKI:SUN:WYWT.0.2005-03-006.
