【资源内容】：利用MATLAB实现了： 1、（均匀线阵）阵列信号建模； 2、 MUSIC算法及其改进算法的空间谱估计。 【算法涵盖】：1、经典MUSIC谱估计算法；2、改进的噪声子空间投影算法1；3、改进的噪声子空间投影算法2；4、基于谱函数二阶导数的DOA估计算法。 【代码特点】：参数化编程、可方便更改仿真参数；代码思路清晰、注释明细；适合初学者和有一定基础的同学。 【适用对象】：信号处理、雷达专业学生。 【乱码问题】：文件打开如果出现中文注释乱码的情况，就用记事本打开文件，若无乱码情况，则直接复制记事本中的内容，粘贴到对应的MATLAB文件中。 感谢支持！

针对共形阵列分辨力性能分析问题，本文首先对锥面!柱面!球面等 H 种常见共形阵列进行信号建模，并基于 =*326 算法实现共形阵列下极化KL)- 参数的联合估计，然后通过 =*326 零谱的定义以及噪声子空间投影矩阵的期望，给出 =*326 期望谱的具体表现形式，在此基础上详细分析推导了 =*326 算法在共形阵列中的分辨力门限; 最后通过计算机仿真研究共形 阵列分辨力门限理论值与仿真值的关系，以及共形阵列与均匀圆阵在分辨力性能上的差异，仿真结果显示共形阵列的分辨力 门限随着信噪比的增加逐步降低，验证了理论分析的正确性

作 者： 韩卫杰 来 源： 西南交通大学 2006年 摘 要： 空间谱估计是阵列信号处理中的一个研究热点,是阵列信号处理中的一个重要研究课题,也是雷达、声纳、通信等领域基本任务之一。而空间谱估计的研究主题是在处理带宽内空间信号的到达方向(DOA,Direction of Arrival)。本文首先介绍了空间谱估计的研究背景,进一步介绍了空间谱估计的发展及其现状。同时介绍了波达方向估计的传统算法(延迟—相加法,Capon最小方差法),并对两种算法进行了仿真比较,指出后者比前者有更佳的分辨率。论文的重点放在对MUSIC算法的改进上,求出两矩阵的互协方差矩阵,进行相应变换后再对其与各自的协方差矩阵求平均,最后对其特征分解。本文对MUSIC算法改进后,不仅能估计出空间相互独立信号源的波达方向,而且能有效的分辨出相干信号的到达角度。此外还对波达方向估计算法进行了仿真,包括基于子空间分解的MUSIC算法、旋转不变子空间算法以及前/后向空间平滑算法,同时对这几种算法的估计性能进行了详细的分析。结果表明:MUSIC谱峰随着信噪比、阵元数的增加而相应提高,相邻信号的MUSIC谱的分辨率随着角度的减小而相应提高;旋转不变子空间算法的仿真表明信号参数的估计精度随着信噪比的增大,快拍数的增加而提高,且具有较高的估计精确度,入射角度较小时,DOA估计性能要好一些。前/后向空间平滑算法不仅能估计出空间相互独立信号源的波达方向,还能有效的分辨出相干信号的到达角度。 关 键 词：MUSIC算法 天线阵列 DOA估计 改进MUSIC算法

本代码是基于esprit算法实现DOA估计，效果性能稳定，估计的误差小，RMSE较小。代码中有具体估计出的DOA数值，便于具体分析。

(matlab)关于语音信号声源定位DOA估计所用的一些传统算法 (matlab)关于语音信号声源定位DOA估计所用的一些传统算法 (matlab)关于语音信号声源定位DOA估计所用的一些传统算法 (matlab)关于语音信号声源定位DOA估计所用的一些传统算法 (matlab)关于语音信号声源定位DOA估计所用的一些传统算法 (matlab)关于语音信号声源定位DOA估计所用的一些传统算法 (matlab)关于语音信号声源定位DOA估计所用的一些传统算法 (matlab)关于语音信号声源定位DOA估计所用的一些传统算法 (matlab)关于语音信号声源定位DOA估计所用的一些传统算法 (matlab)关于语音信号声源定位DOA估计所用的一些传统算法 (matlab)关于语音信号声源定位DOA估计所用的一些传统算法 (matlab)关于语音信号声源定位DOA估计所用的一些传统算法

信号检测与估计必备仿真代码，含6种算法，部分由牛逼师哥编写，自己可以该数据，很好用一直留着而且只要1个积分希望可以惠及更多人。THANKS

当射频（RF）通道之间的增益不一致以及目标角度信息与系统感测模型不匹配时，基于多通道压缩传感（CS）的到达方向（DOA）估计算法的性能会降低。 为了解决这些问题，提出了一种新的基于感知模型优化的单通道基于CS的DOA估计算法。 首先，建立了一种基于单通道阵列的DOA稀疏感知模型，该模型考虑了感知模型的失配。 其次，提出了一种新的基于单通道CS的DOA估计算法。 该算法背后的基本思想是针对目标角度信息矢量和传感模型量化误差矢量分别迭代求解两个CS优化。 另外，它避免了由于RF通道之间的增益不一致而造成的DOA估计性能损失。 最后，通过仿真结果验证了所提算法的有效性。

为进一步提高神经网络模型的方向估计精度,提出利用特征矢量相角作为方向特征来构建模型。该方法首先通过协方差矩阵特征分解得到不易受噪声干扰的信号特征矢量;再对该矢量提取相角,信号的方向信息就包含在该相角中,以该相角作为输入矢量来训练模型。仿真结果证明了该方法具有抗噪能力强、模型估计精度高等特点,因此具有较高的工程应用价值。

短快拍条件下均匀矩形阵中的二维DOA 估计

This paper proposes a new digital beamformer for uniform concentric spherical array (UCSA) having nearly frequency invariant (FI) characteristics. The basic principle is to transform the received signals to the phase mode and remove the frequency dependency of the individual phase mode through the use of a digital beamforming network.