MATLAB阵列信号处理算法工具箱与性能验证平台

资 源 简 介

该项目开发了一套基于MATLAB的阵列信号处理算法工具箱，集成了MUSIC、ESPRIT及其变体、二维角度估计等8种经典与现代算法，支持波达方向（DOA）和时延估计功能。用户可输入阵列信号数据，实现高效的参数估计与性能验证。

详 情 说 明

阵列信号处理算法工具箱开发与性能验证平台

项目介绍

本项目致力于开发一个功能完备的阵列信号处理算法工具箱，集成8种经典与现代高分辨率估计算法。工具箱核心功能包括波达方向(DOA)估计、时延估计及二维角度分析，支持单/多信号源场景下的参数估计。通过提供可视化分析界面与系统性能评估模块，本平台可为科研实验与工程应用提供可靠的算法验证与比较方案。

功能特性

• 算法覆盖面广：包含MUSIC、ESPRIT及其多种变体算法，支持二维角度估计与联合参数估计
• 多场景适配：支持均匀线阵、面阵、L型阵列等多种几何结构，可处理相干与非相干信号源
• 性能评估体系：提供均方误差、分辨率成功率和计算时间等多维度性能指标对比
• 可视化分析：生成空间谱分布图、角度谱峰展示、二维散射点分布等多种结果可视化
• 抗相干处理：集成空间平滑MUSIC、传播算子法等解相干技术，提升算法在实际场景中的鲁棒性

使用方法

1. 数据输入配置

- 准备阵列接收信号矩阵（N×T维复数矩阵，N为阵元数，T为快拍数） - 设定阵列几何参数（阵元间距、阵列排布方式选择） - 配置算法参数（信噪比、信号源数量、角度搜索范围等）

1. 算法执行

- 选择需要运行的估计算法类型（如MUSIC类、ESPRIT类或二维估计算法） - 启动计算过程，系统将自动执行参数估计与性能分析

1. 结果获取

- 查看DOA估计结果（一维/二维角度值，单位：度） - 分析时延估计值（JADE算法输出，单位：秒） - 浏览空间谱分布与算法性能指标对比 - 通过可视化界面直观分析估计效果

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 信号处理工具箱、统计与机器学习工具箱
• 至少4GB内存（大规模阵列处理建议8GB以上）
• 支持MAT图形显示功能的操作系统

文件说明

主程序文件作为整个工具箱的核心调度模块，实现了用户交互界面初始化、阵列信号数据载入与预处理、算法选择与参数配置、多类估计计算任务执行、结果可视化生成以及性能评估指标计算等关键功能。该文件通过集成各算法模块，为用户提供统一的操作入口和完整的处理流程控制。