MATLAB实现的阵列信号处理空间谱估计系统：MUSIC、ESPRIT和PM算法

资 源 简 介

本项目提供基于MATLAB的阵列信号处理空间谱估计系统，集成MUSIC、ESPRIT和PM三种经典算法。支持均匀线阵的DOA高精度估计，包含信号模拟、协方差矩阵计算、噪声抑制和谱峰搜索功能，适用于信号处理教学与科研应用。

详 情 说 明

空间谱估计系统

项目介绍

本项目实现了一个基于MUSIC、ESPRIT和PM（Propagator Method）算法的阵列信号处理空间谱估计系统。系统能够对均匀线阵接收的信号进行高精度波达方向（DOA）估计，通过信号子空间与噪声子空间的分离技术，实现超分辨率的角度估计性能。该系统适用于雷达、声纳、无线通信等领域的信号源定位应用。

功能特性

• 多算法支持：实现了MUSIC、ESPRIT和PM三种经典空间谱估计算法
• 信号模拟：支持多信号源场景的阵列接收信号模拟生成
• 自适应处理：自动估计信号源数量，进行协方差矩阵计算与特征分解
• 噪声抑制：通过子空间分离技术有效抑制噪声干扰
• 高精度估计：提供超分辨率的波达方向角度估计
• 性能对比：支持多种算法的分辨率、误差指标对比分析
• 可视化输出：生成空间谱分布图、子空间可视化等结果图形

使用方法

基本参数设置

% 阵元数 M = 8; % 快拍数 N = 1000; % 信号源数量估计 K = 2; % 阵元间距与波长比例 d_lambda = 0.5; % 角度搜索范围 theta_scan = -90:0.1:90;

输入信号生成

% 生成模拟阵列接收信号 X = generate_signal(M, N, K, doa_angles, d_lambda);

算法执行

% MUSIC算法估计 [doa_music, P_music] = music_doa(X, K, d_lambda, theta_scan);

% ESPRIT算法估计 doa_esprit = esprit_doa(X, K, d_lambda);

% PM算法估计 doa_pm = pm_doa(X, K, d_lambda, theta_scan);

结果可视化

% 绘制空间谱图 plot_spatial_spectrum(theta_scan, P_music, doa_music); % 显示子空间分析结果 plot_subspace(X, K);

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 编程环境：MATLAB R2018a或更高版本
• 必要工具包：Signal Processing Toolbox
• 内存要求：至少4GB RAM（建议8GB）
• 存储空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，包含信号数据生成、三种算法的并行执行控制、计算结果的可视化展示以及性能指标的对比分析等功能模块。该文件通过参数配置接口接收用户输入，协调各算法模块的调用顺序，处理中间数据的传递与转换，并最终生成包含空间谱分布、波达方向估计值、算法性能对比和子空间可视化在内的完整输出结果。