基于MMV模型的联合稀疏DOA估计算法MATLAB实现

资 源 简 介

本项目实现基于多测量向量(MMV)模型的波达方向(DOA)估计算法，通过联合稀疏约束将DOA估计转化为优化问题。采用稀疏重构技术精确估计多个信号源的到达角度，适用于阵列信号处理应用。

详 情 说 明

基于联合稀疏约束的多信号波达方向估计算法实现

项目介绍

本项目实现了一种基于多测量向量模型的信号波达方向估计算法。该方法将DOA估计问题转化为多测量向量问题，并通过联合稀疏约束技术将其重新构建为带稀疏约束的优化问题。算法能够准确估计多个信号源的到达角度，特别适用于相干信号源和低信噪比条件下的DOA估计场景。

功能特性

• 多信号源DOA估计：能够同时估计多个信号源的到达角度
• 相干信号处理：适用于相干信号源的DOA估计场景
• 强噪声鲁棒性：在低信噪比条件下仍能保持较高估计精度
• 联合稀疏约束：采用多测量向量模型和联合稀疏约束优化技术
• 完整性能评估：提供多种算法性能指标分析

使用方法

1. 准备输入数据：

- 设置传感器阵列接收的复数值信号矩阵（维度：阵元数×快拍数） - 配置阵列几何结构参数（如均匀线性阵列的阵元间距） - 输入信号波长或频率信息 - 指定空间角度搜索范围（如-60°到60°） - 设置信噪比参数

1. 运行算法：执行主程序开始DOA估计

1. 获取输出结果：

- 信号源数量估计结果 - 各信号源的精确波达方向角度估计值 - 空间角度谱分布图 - 算法性能指标（均方根误差、分辨率等）

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 信号处理工具箱
• 优化工具箱

文件说明

主程序文件实现了以下核心功能：完成传感器阵列信号的数据加载与预处理；执行基于多测量向量模型的联合稀疏约束优化计算；进行信号源的数量估计及其波达方向的精确估计；生成空间角度谱分布图并进行算法性能分析；最终输出包含估计结果和性能指标的完整报告。