本代码主要是L型阵列二维ESPRIT的DOA估计，该方法主要通过ESPRIT算法的情况下，将X方向和Y方向的阵列构造旋转因子，从而更好的计算得到方位角和仰角，希望能帮助到大家。
2021-04-13 16:59:04
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MATLAB程序
1：MUSIC 算法MATLAB程序
2：ESPRIT 算法MATLAB程序
3：Root-MUSIC算法MATLAB程序
4：面阵中二维角度估计 Unitary -ESPRIT算法MATLAB程序
5：空间平滑MUSIC算法的MATLAB程序
6：角度和时延联合估计（JADE）算法MATLAB程序
7：传播算子DOA估计算法MATLAB程序
8：基于增广矩阵束的L型阵列的二维DOA估计MATLAB程序
2021-04-13 14:03:51
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利用MATLAB仿真了几种DOA估计的算法，包括最大熵算法MEM、最大熵算法MEM、最大熵算法MEM、FBLP复合的前向和后向线性预测
2021-04-12 10:17:59
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本文给出了一种基于特征矩阵联合近似对角化（JADE， Joint Approximate Diagonalization of Eigen-matrices）的共形阵列信号DOA估计算法。该算法首先对接收数据进行白化处理，利用白化后的数据构造四阶累计量矩阵，通过对特征矩阵联合近似对角化获得流形矢量矩阵的估计，从而实现信号的DOA估计。算法对阵列形状限制小，无需谱峰搜索。以圆台共形阵列为例，通过仿真实验验证了算法的有效性。
2021-04-05 16:03:05
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利用L1-SVD算法对信号进行稀疏重构，并且得到DOA估计，在信噪比低及信号相距很近时同样具有很好的效果 利用L1-SVD算法对信号进行稀疏重构，并且得到DOA估计，在信噪比低及信号相距很近时同样具有很好的效果
2021-04-01 13:33:52
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针对传统稀疏贝叶斯学习算法(SBL)在解决低信噪比条件下信号到达角(DOA)估计有效性的问题，提出基于酉变换的实数域稀疏贝叶斯学习(RV-OGSBL)的快速离格DOA估计方法。该方法首先对均匀线阵的实际接收信号通过构造增广矩阵作为 DOA 估计的处理信号，然后利用酉变换将估计模型从复数域转化到实数域，进一步在实数域下将离格模型与稀疏贝叶斯学习算法相结合迭代处理实现 DOA 估计，获得较高的估计精度。仿真结果表明，RV-OGSBL 方法不仅能保持传统 SBL 算法的性能，而且显著降低了计算复杂度。在低信噪比和低快拍数的情况下，算法运行时间降低约50%，表明该方法是一种快速的DOA估计算法。
2021-03-23 21:35:31
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