MATLAB实现基于小生境遗传算法的波达方向（DOA）估计仿真系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB构建阵列天线信号模型，采用小生境遗传算法改进DOA估计，通过协方差矩阵处理和峰值搜索，显著提升多目标分辨能力与收敛稳定性，适用于复杂信号环境下的波达方向分析。

详 情 说 明

基于小生境遗传算法的波达方向（DOA）估计仿真系统

项目介绍

本项目实现了一种基于小生境遗传算法的波达方向（DOA）估计方法。通过模拟阵列天线接收信号，利用小生境技术改进传统遗传算法，有效避免了早熟收敛问题，显著提高了多目标分辨能力。系统包含完整的DOA估计流程：信号模型构建、协方差矩阵计算、小生境遗传算法优化、角度谱估计，并提供与MUSIC、Capon、传统遗传算法等经典算法的性能对比分析。

功能特性

• 完整的DOA估计流程：从信号模型构建到角度估计结果输出的全流程仿真
• 小生境遗传算法优化：采用小生境技术保持种群多样性，提高多峰搜索能力
• 多算法性能对比：支持与MUSIC、Capon、传统遗传算法等经典方法的对比分析
• 丰富的可视化输出：提供角度谱分布、收敛曲线、性能对比等多种图表
• 全面的性能评估：包括均方根误差、分辨率概率、计算时间等指标统计
• 参数敏感性分析：评估关键参数对算法性能的影响

使用方法

1. 配置仿真参数：设置阵列配置、信号参数、算法参数等输入参数
2. 选择对比算法：指定需要参与性能比较的经典算法
3. 运行仿真系统：执行主程序开始DOA估计仿真计算
4. 查看输出结果：分析估计角度结果、性能指标和各类可视化图表
5. 进行参数分析：调整参数设置，研究算法性能变化规律

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 信号处理工具箱
• 统计学工具箱
• 至少4GB内存（推荐8GB以上）
• 支持矩阵运算的处理器

文件说明

主程序文件实现了系统的核心调度功能，包括参数初始化、信号模型构建、协方差矩阵计算、多种DOA估计算法的调用执行、性能指标计算与比较分析，以及结果可视化图形的生成与输出。该文件通过整合各个功能模块，完成了从输入参数配置到最终结果展示的完整仿真流程。