信号子空间和噪声自空间的正交性 可以得到music算法

基于阵列接收信号相关矩阵特征结构的谱估计方法是信号参数测量的主要方法之一。随着应用研究的不断深入，对信号的二维参数进行测量的要求日益迫切。针对目前多信号环境下二维DOA参数测量问题，对二维MUSIC算法分维处理中的参数配对耦合问题进行了分析，得出了耦合阵列结构的特征，即二维MUSIC算法分维处理中，耦合的产生与否由阵列的横坐标矢量与纵坐标矢量的线性相关性决定。该特征表明，传统的平面阵列存在着较大的阵元冗余。在此基础上，提出了无冗余的配对阵列。同时，提出了解耦合的F型阵列结构和分维搜索方式，进一步减少二维参

阵列信号处理是信号处理领域内的一个重要分支，在近些年来得到了迅速发展。波达方向（Direction of Arrival，DOA）估计是阵列信号处理的一个重要的研究领域，在雷达、通信、声纳、地震学等领域都有着广泛的应用前景。在DOA估计的发展过程中，人们对高分辨DOA估计算法一直有很大的研究兴趣，并在这一领域取得了很多重要的进展。本文主要研究经典的多重信号分类（Multiple signal Classification，MUSIC）算法。 本文首先回顾了空间谱估计技术的发展过程及现状，比较详细的介绍了空间谱估计基础和DOA估计模型，研究了DOA估计中的MUSIC算法，给出了MUSIC算法的原理和步骤，并通过一些计算机仿真实验，得出了MUSIC算法的性能分析。最后做了全文总结，归纳了本文所做的工作和结论。

MUSIC算法参数估计的均方根误差（RMSE）

当误差具有显着的径向分量时，Spectral-MUSIC无法显示两个不同的峰，而Root-MUSIC则不受影响。 Root-MUSIC仅适用于传感器位于统一网格上的ULA和非均匀阵列（NUA）。

在介绍正交频分复用（OFDM）技术基本原理和基本接收模型的基础上，提出将空间谱估计中的多重信号分类（MUSIC）算法应用到OFDM系统参数盲估计中。经过MATLAB实验仿真表明，在没有信号先验知识的情况下，此算法对信噪比较低的仿真OFDM信号和实际802.11a信号均能有效估计出其子载波个数和发射端作傅立叶反变换的点数。

matlabmusic算法，本代码是可以直接炮筒的经过了详细的整理。

均匀线性阵列的MUSIC算法仿真结果，16根天线，3个用户

该库包含 TRAP MUSIC 多源定位算法的 Matlab 实现。 该库包含三个函数 trapmusic_presetori.m trapmusic_optori.m trapmusic_example.m 实现是基于马克拉、斯腾鲁斯、萨瓦斯、伊尔莫涅米。 用于 MEG 和 EEG 源定位的截断 RAP-MUSIC (TRAP-MUSIC)。 NeuroImage 167（2018）：73--83。 https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2017.11.013有关 TRAP MUSIC 方法的更多信息，请参阅出版物。 如果您使用该方法和/或此实现，我还恳请您引用该论文。 如果您无法访问该论文，请通过电子邮件向我发送请求。 我分享这些程序，希望它们对 EEG/MEG 数据分析、方法开发和学习有用。 这些程序是在 Matlab R2019b 中构建和

MUSIC算法，为基于子空间的高分辨率算法，但不可分辨相干信号，对于非相干信号有两好的识别性能，此程序为函数，用时直接调用即可