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

单频信号时域延时的谱估计算法，通过延时求和扫描空间方位进行目标方位估计

或甚至为 0，这时有关的结可靠性是很差的.因此，不应片面追求大的 R 2 ，应选择 n 稍大的均匀设计表，使得误差有足够的自由度≥5。 2.4应用实例 均匀设计和正交设计以及其他试验设计方法一样，在工农业生产

采用前向平滑算法，对相干信号进行DOA的估计。

root music算法的matlab仿真代码，从信号生成开始运用该算法进行处理

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。

针对传统基于稀疏贝叶斯学习(sparse bayesian learning, SBL)的波达方向(direction of arrival，DOA)估计算法在低信噪比条件下性能不足的问题，提出了一种基于子空间拟合和块稀疏贝叶斯学习的离网DOA估计方法。首先对样本的协方差矩阵进行特征分解，获得信号的加权子空间，然后构造等价信号的稀疏表示模型并利用块稀疏贝叶斯算法进行参数求解，同时对于网格失配带来的建模误差，将空间域内的离散采样网格点作为动态参数，通过求解一个多项式，利用期望最大化算法迭代更新离散网格点的位置。仿真实验结果表明，相对于传统SBL算法，该方法具有更好的估计精度和空间分辨率。

C. Qian、L. Huang、M. Cao、HC So 和 J. Xie，“PUMA：用于 DOA 估计的 MODE 的改进实现”，IEEE 航空航天和电子系统汇刊，第一卷。 53号5，第 2128-2139 页，2017 年。 该代码比较了两种算法，即 MODE 和 PUMA，用于 DOA 估计。 它表明 PUMA 和 MODE 是同一优化问题的两种不同求解器，但 PUMA 的效果比 MODE 好得多。 MODE 甚至不适用于单源 DOA。

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）。