基于MATLAB的MUSIC算法仿真与性能分析系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了MUSIC算法，仿真多信号源在阵列接收与高斯噪声环境下的DOA估计，分析不同信噪比对算法精度的影响，为空间谱估计研究提供实用工具。

详 情 说 明

MUSIC算法仿真及性能分析系统

项目介绍

本项目实现了一个基于空间谱估计的MUSIC算法仿真系统。系统通过对三个不同角度的独立信号源进行阵列信号接收建模，结合高斯噪声环境下的信号处理，完成对信号到达方向(DOA)的精确估计。该系统能够有效分析不同信噪比条件下的算法性能，评估角度分辨能力和估计精度，为阵列信号处理算法的研究和教学提供可靠的仿真平台。

功能特性

• 多信号源DOA估计：支持三个独立信号源的到达方向同时估计
• 可配置阵列参数：8阵元均匀线性阵列，阵元间距为半波长
• 灵活噪声模型：零均值高斯白噪声，方差可调节
• 全面性能分析：支持不同信噪比条件下的均方根误差统计分析
• 分辨率测试：最小可分辨角度阈值分析能力
• 可视化输出：空间谱分布图直观展示方位角谱峰

使用方法

1. 参数设置：根据需要调整信号源入射角度(-10°、0°、10°)、信噪比范围和采样点数
2. 运行仿真：执行主程序启动MUSIC算法仿真流程
3. 结果分析：查看输出的空间谱分布图和角度估计结果
4. 性能评估：分析不同信噪比下的均方根误差统计报告
5. 分辨率测试：进行最小可分辨角度阈值分析

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 信号处理工具箱
• 统计和机器学习工具箱（用于性能分析）

文件说明

主程序文件集成了完整的MUSIC算法仿真流程，包含阵列信号模型构建、协方差矩阵计算、信号子空间与噪声子空间分解、空间谱函数生成以及谱峰搜索等核心功能。同时实现了性能分析模块，能够进行多场景参数下的蒙特卡洛仿真，输出均方根误差统计和分辨率测试结果，并提供直观的空间谱可视化展示。