基于压缩感知和奇异值分解的MATLAB波达方向估计算法实现

资 源 简 介

本项目提供一种高效的波达方向（DOA）估计MATLAB实现，结合压缩感知降低采样需求，利用奇异值分解进行降维以减少计算负担，并通过L1范数优化实现多信号源的精确稀疏重构。

详 情 说 明

基于压缩感知与奇异值分解的波达方向估计算法实现

项目介绍

本项目实现了一种高效的波达方向（DOA）估计方法。通过压缩感知技术降低信号采样需求，利用奇异值分解对接收信号进行降维处理以减少计算复杂度，最后采用L1范数优化方法在稀疏信号重构框架下精确估计多个信号源的波达方向。系统能够处理多源信号场景，在低信噪比条件下保持较好的估计精度。

功能特性

• 压缩感知采样：显著降低信号采样率需求，减轻硬件采集压力
• SVD降维处理：通过对接收信号矩阵进行奇异值分解，有效降低计算复杂度
• 稀疏重构优化：采用L1范数优化方法实现高精度DOA估计
• 多源信号处理：能够同时估计多个信号源的到达方向
• 强鲁棒性：在低信噪比条件下仍能保持较好的估计性能
• 全面性能分析：提供均方根误差、计算时间等多种性能指标输出

使用方法

输入参数说明

1. 阵列接收信号矩阵：M×N维复数矩阵（M为阵元数量，N为快拍数）
2. 阵列几何参数：阵元位置坐标信息（支持均匀线阵/面阵配置）
3. 信号参数：角度搜索范围、信号源数量先验信息
4. 算法参数：压缩采样率、正则化参数、迭代终止条件等

输出结果

1. 波达方向估计值：K×1维向量，包含K个信号源的估计角度
2. 估计精度指标：均方根误差、估计偏差统计量
3. 稀疏信号重构结果：重构的稀疏角度域信号幅度分布
4. 算法性能分析：计算时间、内存使用情况、收敛曲线

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 信号处理工具箱
• 优化工具箱
• 推荐内存：8GB及以上
• 支持的操作系统：Windows/Linux/macOS

文件说明

主程序文件整合了完整的波达方向估计流程，具备信号数据预处理、压缩感知采样实施、奇异值分解降维处理、L1范数稀疏优化求解、结果可视化与性能评估等核心功能。该文件通过模块化设计实现了算法参数的灵活配置，用户可根据实际需求调整压缩采样率、正则化系数等关键参数，并支持批量处理与结果导出。