MATLAB实现基于WVD与稀疏分解的LFM信号DOA估计算法

资 源 简 介

本项目利用Wigner-Ville分布和稀疏分解技术，高效实现多目标线性调频信号（LFM）的到达角（DOA）估计系统。支持多通道阵列接收信号处理，具有高精度和鲁棒性，适用于雷达和通信信号分析。

详 情 说 明

基于WVD与稀疏分解的LFM信号DOA估计系统

项目介绍

本项目实现了一种基于线性调频信号的阵列信号到达方向估计算法。系统通过Wigner-Ville分布对信号进行时频分析，结合稀疏分解算法在多目标场景下实现高精度的DOA估计。该系统能够有效处理多通道阵列接收信号，在存在噪声和多个信号源的复杂环境中准确提取LFM信号的时频特征，并提供可靠的方位角与俯仰角估计结果。

功能特性

• 时频分析：采用Wigner-Ville分布对LFM信号进行高分辨率时频分析
• 多目标处理：基于稀疏分解算法实现多信号源的分离与识别
• 阵列适配：支持均匀线阵和面阵等多种阵列几何结构
• 抗噪性能：在低信噪比环境下仍能保持较高的估计精度
• 完整可视化：提供时频分布三维图、稀疏表示结果等可视化输出
• 性能评估：自动生成估计误差、分辨率分析等性能指标报告

使用方法

1. 准备输入数据：配置多通道阵列接收信号矩阵及相关参数
2. 设置系统参数：输入信号参数（起始频率、调频斜率、信号时长）、阵列几何参数和噪声水平
3. 运行主程序：执行主处理流程，系统将自动完成信号处理与DOA估计
4. 查看输出结果：获取DOA估计值、时频分析图、稀疏分解结果及性能报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 信号处理工具箱
• 统计与机器学习工具箱（用于稀疏分解算法）
• 至少4GB内存（建议8GB以上用于处理大规模数据）

文件说明

主程序文件整合了系统的完整处理流程，包含信号预处理、时频分布计算、稀疏字典构建、角度域稀疏分解、DOA参数估计以及结果可视化等核心功能模块。该文件实现了从原始阵列信号输入到最终角度估计结果输出的全过程自动化处理，确保各算法环节的有效衔接与协同工作。