MATLAB实现均匀圆阵方位角与俯仰角联合估计算法

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现了基于均匀圆阵（UCA）的方位角与俯仰角联合估计。核心算法采用MUSIC与MNM方法，对比分析性能，适用于阵列信号处理研究。

详 情 说 明

基于均匀圆阵的方位角与俯仰角联合估计算法实现与比较研究

项目介绍

本项目基于MATLAB平台实现了均匀圆阵（UCA）模型下的方位角与俯仰角联合估计算法。系统采用MUSIC算法（多重信号分类法）与MNM算法（最小范数法）两种经典算法，对阵列接收信号进行高精度DOA（波达方向）估计。通过模拟不同的信号环境，分析两种算法在不同信噪比条件下的性能表现，为实际应用中的算法选择提供理论依据。

功能特性

• 均匀圆阵列建模：实现多阵元圆形阵列的精确建模
• 多算法支持：集成MUSIC算法和MNM算法进行DOA估计
• 参数化配置：支持信号参数、阵列参数和环境参数的灵活设置
• 性能评估：提供均方根误差、角度分辨率等性能指标计算
• 可视化分析：生成二维/三维空间谱图和角度估计散点图
• 对比研究：综合分析两种算法的估计精度和计算效率

使用方法

1. 参数设置：根据需求调整信号参数、阵列参数和环境参数
2. 算法选择：选择合适的DOA估计算法（MUSIC或MNM）
3. 运行分析：执行程序进行DOA估计和性能分析
4. 结果查看：查看估计结果和可视化图表
5. 性能比较：对比不同参数下的算法表现

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• MATLAB版本：R2016a或更高版本
• 必要工具箱：信号处理工具箱、统计与机器学习工具箱

文件说明

主程序文件实现了以下核心功能：系统初始化与参数配置、均匀圆阵信号模型构建、接收信号模拟生成、协方差矩阵计算与特征分解、空间谱函数构建与峰值搜索、方位角与俯仰角联合估计、性能指标评估与结果可视化、算法比较与统计分析。