信源数目估计（信息论法）matlab源代码

资 源 简 介

信源数目估计（信息论法）matlab源代码

详 情 说 明

信源数目估计是阵列信号处理中的一个关键问题，尤其在雷达、声纳和无线通信等领域具有重要意义。基于信息论的方法（如AIC准则和MDL准则）因其无需设置阈值的特点，成为解决这一问题的经典方案。

信息论法原理 信息论法通过平衡模型复杂度与拟合优度来估计信源数。AIC（Akaike Information Criterion）倾向于在样本较少时可能高估信源数，而MDL（Minimum Description Length）则具有强一致性，但可能低估。两者均利用接收数据的协方差矩阵特征值构造目标函数，最小值对应的阶数即为估计结果。

MATLAB实现要点 特征值分解是关键步骤，需对阵列接收数据的协方差矩阵进行分解； 计算信息论准则时，需遍历可能的信源数范围； 对比AIC与MDL的曲线交点可提高鲁棒性。

算法优势 相比假设检验类方法，信息论法避免了噪声方差估计的敏感性，且计算量适中。在《空间谱估计原理与算法》中，该方法常与子空间类算法（如MUSIC）配合使用，构成完整的DOA估计流程。

扩展思考 实际应用中需注意：有限快拍数会导致特征值扩散现象，此时可结合盖氏圆盘法进行修正；针对相干信源场景，需先进行解相干预处理。