MATLAB实现基于四阶累积量的改进MUSIC波达方向估计算法

资 源 简 介

本项目在MATLAB中实现了一种利用信号四阶累积量矩阵替代传统协方差矩阵的改进MUSIC算法，可显著提升波达方向估计精度。该算法能有效处理相干信号源，增强角分辨能力并抑制高斯噪声干扰，适用于高精度空间谱估计场景。

详 情 说 明

基于四阶累积量的多重信号分类波达方向估计算法实现

项目介绍

本项目实现了一种基于四阶累积量矩阵的改进MUSIC（多重信号分类）波达方向估计算法。传统的MUSIC算法在相干信号源场景下性能受限，且对高斯噪声敏感。本算法通过构建信号的四阶累积量矩阵替代常规协方差矩阵，有效提升了角度估计精度、角分辨率以及对相干信号的处理能力，同时在抑制高斯噪声方面表现出优越性能。

功能特性

• 高精度DOA估计：利用四阶统计量，提升波达方向估计的角度精度。
• 相干信号处理：能够有效解相干，处理传统算法难以应对的相干信号源场景。
• 噪声抑制：四阶累积量对高斯噪声不敏感，具有良好的噪声抑制能力。
• 高分辨率：相比二阶方法，提供了更高的角分辨率。
• 完备分析：输出空间谱、估计角度列表、特征值分布图及性能指标分析报告。

使用方法

1. 准备输入数据：配置阵列接收信号矩阵（复数）、信号源数量、阵列几何参数以及角度搜索范围。
2. 运行主程序：执行算法主流程，系统将自动完成四阶累积量矩阵构建、特征子空间分解、空间谱峰搜索等步骤。
3. 获取输出结果：算法运行后将生成：

- 空间谱分布曲线图 - 波达方向估计结果列表（单位：度） - 用于验证信号源数量的特征值分布图 - 包含估计误差和分辨率指标的算法性能分析报告

系统要求

• MATLAB (推荐 R2018a 或更高版本)
• 信号处理工具箱 (Signal Processing Toolbox)

文件说明

主程序文件实现了算法的核心流程，其主要功能包括：阵列接收信号的读取与预处理、四阶累积量矩阵的构建与计算、基于特征子空间分解的信号子空间与噪声子空间分离、空间谱函数的定义与谱峰搜索、最终波达方向结果的估计与输出，以及性能分析所需各项指标的计算与可视化图形的生成。