【DOA估计】基于非均匀线性阵列的无网格DOA估计和Root-MUSIC附Matlab代码

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🔥 内容介绍

今天给大家带来 “基于非均匀线性阵列（NLA）的 DOA 估计” 核心教程 —— 重点对比经典的 Root-MUSIC 算法 与前沿的 无网格 DOA 估计方法（以 SPICE 算法为例），拆解非均匀阵列的优势、两种算法的原理与工程实现。DOA（Direction of Arrival，波达方向）估计是雷达、通信、声呐等领域的核心技术，而 NLA 相比传统均匀线性阵列（ULA），能以相同阵元数实现更大孔径、更高分辨率，还能避免栅瓣干扰，实用性拉满！

一、先搞懂：为什么选非均匀线性阵列（NLA）？

1.1 ULA 的痛点与 NLA 的优势

传统均匀线性阵列（ULA）的阵元等间距排列，虽然原理简单，但存在明显短板：

• 分辨率受限：孔径（阵元两端距离）越小，分辨率越低，而 ULA 的孔径 =（阵元数 - 1）× 间距；

• 栅瓣问题：当信号角度超出主瓣范围时，易出现 “栅瓣”（虚假峰值），导致 DOA 估计错误；

• 阵元冗余：等间距排列存在信息冗余，相同阵元数下有效孔径不足。

而非均匀线性阵列（NLA）通过 非等间距排列阵元（如嵌套阵列、最小冗余阵列），完美解决这些问题：

• 更大虚拟孔径：通过阵元位置的优化设计（如嵌套阵列），可生成远超物理孔径的 “虚拟阵列”，分辨率大幅提升；

• 无栅瓣：非均匀间距破坏了栅瓣产生的周期性条件，避免虚假角度估计；

• 更高阵元利用率：相同物理阵元数下，NLA 的有效自由度（DOF）更高，支持更多信号的同时估计。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

🔗 参考文献

M. Wagner, P. Gerstoft, and Y. Park, “Gridless DOA estimation via alternating projections,” in Proc. IEEE ICASSP (2019), pp. 4215–4219.

Y. Park and P. Gerstoft, “Alternating pro jections gridless covariance-based estimation for DOA,” in Proc. IEEE ICASSP (2021), pp. 4385–4389.

Y. Park and P. Gerstoft, “Gridless sparse covariance-based beamforming via alternating projections including co-prime arrays,” J. Acoust. Soc. Am. 151(6), 3828-3837 (2022).

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2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

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2.14 PNN脉冲神经网络分类

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2.16 时序、回归预测和分类

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