MATLAB阵列信号处理DOA估计算法工具包

资 源 简 介

本项目提供完整的MATLAB阵列信号处理解决方案，包含MUSIC/ESPRIT等八大主流DOA估计算法。支持一维/二维角度估计，内置性能对比分析模块，适用于信号处理教学研究和工程应用。

详 情 说 明

基于阵列信号处理的多算法DOA估计系统

项目介绍

本项目实现了一套完整的阵列信号处理多算法DOA（波达方向）估计MATLAB程序套件。系统集成了八种主流阵列信号处理算法，涵盖经典子空间类算法和现代联合估计算法，支持一维和二维DOA估计场景。通过模块化设计，系统提供灵活的配置参数接口，包含从信号生成、阵列建模到结果可视化的完整处理流程，并具备算法性能定量对比分析能力。

功能特性

• 算法全面性：实现MUSIC、ESPRIT等经典子空间算法及其变体，包含现代联合估计算法
• 多维估计能力：支持一维线阵和二维面阵的DOA估计
• 性能评估体系：提供分辨率、估计精度、抗干扰能力等多维度定量评估指标
• 模块化设计：各功能模块独立封装，支持灵活配置和扩展
• 可视化分析：生成空间谱、角度散点图、性能对比曲线等多种结果展示

使用方法

基本配置

设置阵列参数（阵元数量、间距、几何结构）、信号源参数（数量、角度范围）、环境参数（信噪比、快拍数）以及算法特定参数。

运行流程

1. 通过信号生成模块模拟阵列接收信号
2. 选择目标估计算法并配置相应参数
3. 执行DOA估计计算
4. 查看估计结果和性能分析报告
5. 进行多算法对比分析

结果解读

• 空间谱图：显示MUSIC类算法的谱峰位置对应信号源方向
• 角度估计值：以度数形式输出方位角和俯仰角
• 性能指标：包括均方根误差、分辨率阈值等量化指标
• 二维散点图：直观展示面阵算法的角度估计分布

系统要求

• 软件环境：MATLAB R2018a或更高版本
• 必需工具箱：Signal Processing Toolbox, Statistics and Machine Learning Toolbox
• 内存建议：≥8GB RAM（对于大规面阵和多数值源场景）
• 处理器：支持矩阵运算加速的CPU

文件说明

main.m文件作为系统的主控入口，实现了整个DOA估计流程的核心调度功能。该文件整合了信号生成、阵列建模、算法执行和结果分析四大模块，能够根据用户配置自动选择并运行相应的估计算法，生成完整的性能评估报告和可视化结果。同时支持批量处理模式，便于进行参数扫描和算法对比研究。