【DOA估计】基于MUSIC、root-MUSIC、MVDR算法、空间平滑MUSIC算法实现均匀线阵、非均匀线阵、子空间拟合估计、均匀线阵DOA估计附matlab代码

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🔥 内容介绍

DOA估计是无线通信领域中的一个重要问题，它是指通过接收到的信号来确定信号源的方向。在实际应用中，DOA估计有很多种方法，其中常用的方法包括MUSIC、root-MUSIC、MVDR算法、空间平滑MUSIC算法等。

均匀线阵是一种常见的接收天线阵列，它由若干个等间距的天线组成。在均匀线阵中，由于天线间距相等，因此可以采用简单的MUSIC算法进行DOA估计。MUSIC算法是一种基于信号子空间和噪声子空间的方法，它通过对接收信号进行特征值分解，从而得到信号子空间和噪声子空间，进而实现DOA估计。

非均匀线阵是一种天线间距不等的天线阵列。在非均匀线阵中，可以采用root-MUSIC算法进行DOA估计。root-MUSIC算法是一种基于信号子空间的方法，它通过对接收信号进行特征值分解，从而得到信号子空间的根向量，进而实现DOA估计。

子空间拟合估计是一种常用的DOA估计方法，它可以适用于各种类型的天线阵列。在子空间拟合估计中，首先需要对接收信号进行特征值分解，然后通过最小二乘法来拟合信号子空间和噪声子空间，进而实现DOA估计。

空间平滑MUSIC算法是一种基于MUSIC算法的改进方法，它可以有效地降低噪声对DOA估计的影响。在空间平滑MUSIC算法中，首先需要对接收信号进行特征值分解，然后通过对信号子空间进行平滑处理，进而实现DOA估计。

总的来说，DOA估计是一个非常重要的问题，它在无线通信领域中有着广泛的应用。在实际应用中，根据不同的天线阵列类型和信号特征，可以选择不同的DOA估计方法来实现准确的方向估计。

📣 部分代码

clear; close all; clc;% 本代码包含LS-ESPRIT、TLS-ESPRIT​%% 参数设置N = 12;                             % 阵元个数M = 7;                              % 信源个数theta = [-55 -40 -15 0 20 40 60];                 % 信号来向(°)snr = 1;                            % 信噪比K = 1024;                           % 快拍数​%% 生成M个来向的阵列流形信号相位差wavelen = 1;                                % 来波信号波长为1dd = wavelen / 2;                           % 阵元间距d = wavelen/2d = 0:dd:(N-1)*dd;                          % 构建阵列坐标​A = exp(-1i.*2*pi*d.'*sind(theta)/wavelen);  % 构建阵列流形，即信号来向​%% 发射M组随机信号，长度1024S = randn(M, K) + 1i .* randn(M, K);        % 构建不相关信号​X = A * S;                                  % 对信号来向进行仿真X1 = awgn(X, snr, 'measured');              % 加入噪声，产生小特征值​%%Rxx1 = X1 * X1' / K;[Q, ~] = eig(Rxx1);s = Q(:, end-M+1:end);s1 = s(1:N-1, :);s2 = s(2:N, :);​%% LS-ESPRITwa = s2 / s1;     [~, Dw] = eig(wa);f= diag(Dw)'; source_doa = zeros(1, M);for j = N-M:N-1  source_doa(j-(N-M)+1) = asind(angle(f(j))/pi/2/dd*wavelen);  enddisp('source_doa');source_doa = sort(source_doa);disp(source_doa);​mse = 0;for i = 1:M    mse = mse + (source_doa(i) - theta(i))^2;enddisp('角度均方误差mse = '); disp(mse / M);​%% TLS-ESPRITs12 = [s1, s2];[Es, Ds] = eig(s12'* s12);Ess = diag(Ds)';[Ess, I] = sort(Ess);Es = fliplr(Es(:, I));%按特征值从大到小排序,找出最小的特征值约等于0.C = mat2cell(Es, [M,M], [M M]);U12 = cell2mat(C(1, 2));U22 = cell2mat(C(2, 2));fi = -U12 / U22;[~, Df] = eig(fi);f = diag(Df)'; source_doa_t = zeros(1,M);for j = 1:M    source_doa_t(j) = asind(angle(f(j))/pi/2/dd*wavelen);  enddisp('doa angle:');source_doa_t = sort(source_doa_t);disp(source_doa_t);​mse = 0;for i = 1:M    mse = mse + (source_doa_t(i) - theta(i))^2;enddisp('角度均方误差mse = '); disp(mse / M);

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 孙旭,吴鹏,黄广超,等.一种基于去相干的酉Root-MUSIC算法的DOA估计方法:CN202110607259.2[P].CN202110607259.2[2023-10-10].

[2] 张晓琳.基于均匀线阵的宽带信号DOA估计算法研究[D].河北科技大学,2016.

[3] 赵泽鑫.基于互相关MUSIC的DOA估计算法研究[D].华南理工大学,2016.

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