DOA估计工具箱——基于MATLAB的阵列信号处理多算法实现

资 源 简 介

该MATLAB工具箱提供全面的波达方向估计算法集合，支持均匀线阵和均匀圆阵配置。实现MUSIC、ESPRIT等多种高分辨率算法，适用于一维/二维阵列信号处理场景，帮助研究人员快速完成DOA估计仿真与分析。

详 情 说 明

DOA估计工具箱——基于MATLAB的多算法阵列信号处理实现

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB的DOA（波达方向）估计工具箱，专注于阵列信号处理领域。通过实现多种经典高分辨率算法，本工具箱为一维和二维阵列结构提供了完整的DOA估计解决方案。项目集成了从信号模拟、阵列配置到算法实现和性能评估的全流程功能，适用于学术研究、算法验证和教学演示等多种场景。

功能特性

• 多样化的阵列配置支持：支持均匀线阵（ULA）和均匀圆阵（UCA）两种基本阵列结构
• 多算法实现：内置MUSIC算法、ESPRIT算法及其改进版本等经典高分辨率DOA估计算法
• 相干信号处理能力：集成空间平滑技术，有效处理相干信号源场景
• 灵活的输入输出：支持实际接收信号或模拟信号输入，提供角度估计、空间谱图、性能指标等多种输出形式
• 完备的性能评估：包含均方根误差、分辨率成功概率、运行时间统计等量化评估指标
• 可视化展示：提供阵列响应模式、空间谱分布等图形化输出

使用方法

1. 配置阵列参数：设置阵元数量、间距/半径、阵列类型等基本参数
2. 输入信号数据：提供接收信号矩阵或配置模拟信号参数（信源数、信噪比、角度）
3. 选择估计算法：根据需求选择MUSIC、ESPRIT等算法并设置相应参数
4. 指定信源数目：可手动指定或启用自动估计功能
5. 执行DOA估计：运行算法获取波达角度估计结果
6. 分析输出结果：查看估计角度、空间谱图、性能指标等输出信息

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）
• 统计和机器学习工具箱（Statistics and Machine Learning Toolbox，部分功能可选）

文件说明

main.m文件作为项目的主入口程序，实现了核心的DOA估计工作流程，包括阵列几何结构的定义与验证、模拟信号场景的生成、多种高分辨率算法的执行与比较、估计结果的准确性评估与可视化展示，以及算法计算效率的统计分析。该文件通过模块化设计整合了工具箱的各项功能，为用户提供了完整的DOA估计解决方案。