MATLAB阵列信号高阶谱分析工具箱

资 源 简 介

该工具箱专注于阵列与雷达信号的高阶谱分析，提供多通道信号的三阶（双谱）和四阶（三谱）累积量计算，支持非线性特征提取、信号源数量估计和相干性分析，适用于复杂信号处理场景。

详 情 说 明

MATLAB阵列信号高阶谱分析工具箱

项目介绍

本工具箱是一个专业的阵列信号处理工具集，专注于雷达与阵列信号的高阶统计分析。通过计算信号的三阶累积量（双谱）和四阶累积量（三谱），工具箱能够有效提取信号的非线性特征和相位耦合信息，为阵列测向、目标识别和盲源分离等应用提供强有力的支持。

功能特性

• 高阶累积量/多谱估计：支持双谱（三阶）与三谱（四阶）计算，可分析信号的非高斯性和相位关系
• 阵列信号波达方向（DOA）估计：基于高阶统计量的空间谱估计，实现多目标方向定位
• 多源信号盲分离：利用高阶统计特性分离混合信号，恢复各信号源波形
• 信号源数量估计：通过特征值分析等方法自动判断信源个数
• 相干性分析：评估信号间的统计相关性
• 多目标分辨：提升在低信噪比条件下的目标分辨能力

使用方法

基本输入

• 数据格式：多通道时间序列矩阵（通道数 × 采样点数）
• 可选参数：采样频率、阵列几何结构、累积量计算的最大滞后数

典型输出

• 高阶谱（双谱/三谱）的三维可视化或等高线图
• 信号源个数估计结果
• 波达方向（DOA）角度估计值
• 信号分离后的各源时域波形

操作流程

1. 准备多通道阵列数据
2. 设置处理参数（如采样率、阵列配置）
3. 执行高阶谱分析
4. 查看DOA估计和源分离结果
5. 分析生成的高阶谱图

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）
• 统计和机器学习工具箱（Statistics and Machine Learning Toolbox）
• 用于图像显示的工具箱（可选，用于结果可视化）

文件说明

主程序文件整合了工具箱的核心处理流程，实现了阵列信号的高阶累积量计算与特征提取功能。该文件完成了多通道数据的双谱和三谱估计，支持基于高阶统计量的波达方向估计算法，并提供了信号源数量自动检测能力。同时，它还能够执行多源信号的盲分离操作，输出分离后的各信号源波形，并生成高阶谱的可视化结果供用户分析使用。