阵列信号处理_空间谱估计原理的一些基本算法――MusicEspritMp

资 源 简 介

阵列信号处理_空间谱估计原理的一些基本算法――MusicEspritMp

详 情 说 明

阵列信号处理中的空间谱估计技术是信号处理领域的核心研究方向，主要用于确定空间中多个信号源的方位信息。其中Music、Esprit和Mp算法作为经典方法各有特点：

Music算法（多重信号分类）基于信号子空间与噪声子空间的正交性原理，通过构造空间谱函数实现超分辨率DOA估计。其核心优势在于能突破传统波束形成的瑞利限，但需要已知信源数且对相干信号敏感。

Esprit算法（旋转不变子空间）利用阵列平移不变性结构，通过求解广义特征值直接提取角度参数。相比Music计算量更小，且无需谱峰搜索，但对阵列几何结构有特定要求。

Mp算法作为基于压缩感知理论的新兴方法，将DOA估计转化为稀疏重构问题。其优势在于适应欠采样场景且具备抗噪能力，但计算复杂度随字典规模增长而显著增加。

这三种算法分别代表了子空间分解、矩阵旋转和稀疏重构三大技术路线，工程师需根据实际场景的阵列配置、信源特性及实时性要求进行选择。现代系统常采用混合架构，如Music-Esprit联合估计或Mp-深度学习融合方案。