本文介绍了改进的PUMA算法在DOA估计中的应用，利用先验信息和增加重启次数提高估计准确性和稳定性。提供了Matlab代码实现，通过计算协方差矩阵、特征值分解和奇异值分解来确定信号源方向。
PUMA：改进DOA估计模式的实现（附带Matlab代码）
DOA（方向性到达）估计是信号处理领域中的一个重要问题，它用于确定信号源的方向。PUMA（Probabilistic Unconstrained Multiple Signal Classification）是一种常用的方法，用于解决DOA估计问题。本文将介绍改进的PUMA算法，并提供相应的Matlab代码实现。
PUMA算法的改进主要包括两个方面：利用先验信息和增加重启次数。先验信息是指关于信号源方向的先验知识，它可以帮助提高DOA估计的准确性。增加重启次数是指在PUMA算法中多次运行估计过程，从而提高估计结果的稳定性。
下面是改进的PUMA算法的Matlab代码实现：
function [doa_estimates] = puma_doa_estimation(X,
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