MATLAB多源信号数目估计算法性能比较系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了IAIC、AIC、MDL、IMDL和MEVARC五种多源信号数目估计算法，通过模拟不同信噪比环境计算各算法的估计准确率，并绘制性能对比曲线，便于算法评估与选择。

详 情 说 明

多源信号数目估计与算法性能比较系统

项目介绍

本项目基于MATLAB平台，实现了五种不同的源信号数目估计算法（IAIC、AIC、MDL、IMDL、MEVARC），通过模拟不同信噪比条件下的多源信号环境，系统地评估各算法的估计性能。系统采用蒙特卡洛仿真方法，计算各算法在不同信噪比下的估计准确率，并生成直观的性能对比曲线和统计分析报告，为信号处理算法的研究和选择提供定量分析依据。

功能特性

• 多算法集成：包含IAIC、AIC、MDL、IMDL、MEVARC五种经典信号数目估计算法
• 灵活的参数配置：支持自定义信号源数量、采样点数、阵元数等关键参数
• 可调信噪比范围：用户可指定需要测试的信噪比区间和步长
• 统计可靠性：通过蒙特卡洛仿真提高结果的统计显著性
• 可视化输出：自动生成算法性能对比曲线图
• 定量分析：提供各算法的准确率数值表和统计分析报告

使用方法

1. 参数设置：在main.m文件中设置模拟信号的基本参数，包括信号源数量、采样点数、阵元数量等
2. 信噪比配置：指定需要测试的信噪比范围，如[-10:2:20]表示从-10dB到20dB，步长为2dB
3. 算法选择：设置需要参与比较的算法标志，可选择运行全部或部分算法
4. 仿真设置：确定蒙特卡洛仿真次数，一般建议不少于100次以保证统计可靠性
5. 运行分析：执行主程序，系统将自动完成仿真实验并输出结果
6. 结果查看：查看生成的准确率数据表、性能对比图和统计分析报告

系统要求

• MATLAB R2016a或更高版本
• 信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）
• 统计学工具箱（Statistics and Machine Learning Toolbox）
• 至少4GB内存（建议8GB以上用于大规模仿真）

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能，包括参数初始化、信号环境模拟、算法调用、性能评估和数据可视化。具体包含信号模型的构建、协方差矩阵计算、特征值分解处理、五种估计算法的独立实现、蒙特卡洛循环控制、准确率统计计算以及结果图表生成等完整流程。该文件通过模块化设计将各功能环节有机整合，确保系统能够高效完成多算法性能比较任务。