基于特征空间分解的MUSIC算法MATLAB实现

资 源 简 介

本项目提供经典MUSIC算法的MATLAB实现，通过信号协方差矩阵特征值分解构建噪声子空间，实现高精度波达方向估计。支持多通道信号输入和空间谱分析。

详 情 说 明

基于特征空间分解的多重信号分类算法MATLAB实现

项目介绍

本项目实现了经典多重信号分类（MUSIC）算法的MATLAB版本。该算法通过信号协方差矩阵的特征值分解，构建噪声子空间并计算空间谱函数，实现对多个信号源波达方向（DOA）的高精度估计。算法核心在于利用信号子空间与噪声子空间的正交特性，通过谱峰搜索精准定位信号源的入射角度。

功能特性

• 高精度DOA估计：基于子空间正交原理，实现超分辨率波达方向估计
• 多信号源识别：能够同时估计多个相干或非相干信号源的入射角度
• 完备的可视化分析：提供空间谱曲线、特征值分布图等诊断工具
• 性能量化评估：自动生成角度估计精度和分辨率分析报告
• 灵活的阵列配置：支持任意几何结构的传感器阵列输入

使用方法

1. 准备输入数据：

- 阵列接收信号矩阵（M×N维复数矩阵） - 阵元位置坐标矩阵（M×2维实数矩阵） - 信号源数量估计值（标量整数） - 角度搜索范围（1×2维向量）

1. 运行主程序：

```matlab % 示例运行代码 doa_estimates = main(signal_matrix, array_geometry, source_num, angle_range);

1. 查看输出结果：

- 空间谱函数曲线图 - 波达方向估计值列表 - 特征值分布分析图 - 算法性能指标报告

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）
• 至少4GB内存（建议8GB以上处理大规模数据）

文件说明

主程序文件实现了完整的MUSIC算法流程，包括信号协方差矩阵计算、特征值分解、信号与噪声子空间划分、空间谱函数构建以及峰值搜索等核心功能。该文件完成从原始信号输入到波达方向结果输出的全过程处理，并生成相应的可视化分析图表和性能评估报告。