基于MATLAB的单次快拍DOA估计算法实现与性能分析

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现了改进的UCA-ESPRIT和UCA-ROOT-MUSIC算法，用于相干信号的波达方向（DoA）估计。通过单次快拍数据分析，评估了算法在低信噪比和小样本下的性能，并提供了详细的仿真结果与对比。

详 情 说 明

基于单次快拍的DOA估计算法实现与性能分析

项目介绍

本项目通过MATLAB实现《Modified UCA-ESPRIT and Modified UCA-ROOT-MUSIC for Estimating Doa of Coherent Signals Using One Snapshot》论文中提出的两种改进算法，专门针对单个快拍情况下的相干信号波达方向（DOA）估计问题。系统采用均匀圆形阵列（UCA）结构，通过改进的UCA-ESPRIT和UCA-ROOT-MUSIC算法，有效解决传统方法在单快拍条件下性能下降的问题，并提供完整的算法性能对比分析功能。

功能特性

• 核心算法实现：完整实现改进的UCA-ESPRIT和改进的UCA-ROOT-MUSIC算法
• 相干信号处理：专门针对相干信号场景优化，解决信号相关性导致的性能退化问题
• 单快拍适应：优化算法在单次快拍条件下的估计性能，突破传统方法对多快拍数据的依赖
• 性能分析：提供均方根误差、分辨率、估计成功率等多维度性能评估指标
• 可视化展示：生成空间谱分布图、算法对比图表、相干信号分离效果等直观可视化结果

使用方法

基本配置

1. 设置阵列参数：阵元数量、阵列半径、信号波长
2. 配置信号参数：信号个数、来波方向真值、信噪比水平
3. 设定算法参数：角度搜索范围、性能分析参数

运行流程

% 1. 生成模拟接收信号（单快拍） % 2. 执行改进UCA-ESPRIT算法估计DOA % 3. 执行改进UCA-ROOT-MUSIC算法估计DOA % 4. 生成性能对比分析结果 % 5. 输出可视化图表

输出结果

• DOA估计角度值数组
• 空间谱分布图谱
• 算法性能对比图表（RMSE曲线、分辨率分析）
• 相干信号处理效果可视化

系统要求

• MATLAB版本：R2018a或更高版本
• 必需工具箱：信号处理工具箱、统计和机器学习工具箱
• 内存建议：至少4GB RAM
• 操作系统：Windows/Linux/macOS均可

文件说明

主程序文件实现了完整的DOA估计流程控制，包括模拟信号数据生成、阵列配置管理、两种核心算法的并行执行与结果对比。该文件集成了参数设置、算法调用、性能评估和结果可视化等核心功能模块，提供从数据输入到分析结果输出的端到端处理能力，支持用户通过简单配置即可完成不同场景下的算法测试与性能比较。