基于AIC信息准则的信源数量估计算法的MATLAB实现与性能分析系统

资 源 简 介

本项目提供完整的MATLAB实现，利用Akaike信息准则(AIC)进行信源数量估计。系统处理阵列接收信号，通过协方差矩阵特征值分解，自动确定最优信源数目，并包含数据预处理与分析功能。

详 情 说 明

基于AIC信息准则的信源数量估计算法实现与性能分析系统

项目介绍

本项目实现了一套完整的基于Akaike信息准则（AIC）的信源数量估计算法系统。系统通过对阵列接收信号数据的处理，利用协方差矩阵特征值分解技术和AIC准则函数优化计算，实现自动确定最佳信源数目的功能。该系统不仅包含核心估计算法实现，还具备性能测试分析能力，能够评估在不同信噪比条件下的估计准确性。

功能特性

• 数据预处理模块：对输入的基带接收信号矩阵进行标准化处理
• 协方差矩阵估计：计算阵列信号的样本协方差矩阵
• 特征值分析：实现特征值分解与排序算法，提取信号特征信息
• AIC准则计算：基于特征值分布优化计算AIC准则函数值
• 信源数量估计：自动确定最佳信源数目（整数值输出）
• 结果可视化：生成AIC准则函数变化曲线图和特征值分布谱图
• 性能分析：支持不同信噪比条件下的估计正确率统计

使用方法

1. 数据输入：准备基带接收信号矩阵（复数矩阵，N×M维，N为阵元数，M为快拍数）
2. 参数设置：可选设置信噪比范围（dB）、最大可能信源数估计范围、信号采样频率
3. 执行分析：运行主程序进行信源数量估计
4. 结果获取：系统输出估计的信源数量、可视化图表和性能统计表

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 信号处理工具箱
• 统计学和机器学习工具箱（用于数据分析）
• 至少4GB内存（推荐8GB以上）
• 支持复数矩阵运算的处理器

文件说明

主程序实现了系统的核心处理流程，包括数据输入接口的初始化、信号协方差矩阵的构建与估计、特征值分解算法的执行、AIC准则值的迭代计算与最小值搜索判定、信源数量的最终确定决策，以及结果可视化图表的生成和性能统计分析报告的输出。