MATLAB实现基于OMP算法的压缩感知DOA信号重构仿真系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现了基于压缩感知理论的波达方向(DOA)估计算法，采用正交匹配追踪(OMP)完成稀疏信号重构。系统模拟天线阵列接收信号场景，通过压缩测量和稀疏重构技术精确恢复原始信号的方位角信息，为阵列信号处理研究提供完整的仿真平台。

详 情 说 明

基于OMP算法的压缩感知DOA信号重构Matlab仿真系统

项目介绍

本项目实现了一个基于压缩感知理论的波达方向（DOA）估计Matlab仿真系统。通过模拟天线阵列接收信号场景，系统采用正交匹配追踪（OMP）算法进行稀疏信号重构，能够在远低于传统奈奎斯特采样定理要求的测量次数下，准确恢复原始信号的入射角度信息。该系统为压缩感知理论在阵列信号处理领域的应用提供了完整的仿真验证平台。

功能特性

• 压缩感知DOA估计：实现基于稀疏表示的波达方向估计框架
• OMP算法核心：采用正交匹配追踪算法完成信号重构过程
• 灵活的参数配置：支持阵列参数、信号参数、压缩测量参数和算法参数的全面自定义
• 多维度性能评估：提供均方误差、重构成功率、角度分辨率等多种性能指标分析
• 可视化分析工具：包含原始信号与重构信号对比、算法收敛曲线等图形化展示

使用方法

1. 打开Matlab软件，将项目文件夹添加到Matlab路径中
2. 运行主程序文件，系统将自动加载默认参数配置
3. 根据实际需求修改相关参数设置：

- 阵列参数：阵元数量、间距及几何结构 - 信号参数：信源数量、频率和入射角度范围 - 压缩参数：测量矩阵类型和压缩比 - 算法参数：迭代次数、残差阈值和稀疏度估计

1. 执行仿真程序，系统将自动完成信号生成、压缩测量和重构过程
2. 查看输出的DOA估计结果和性能分析图表

系统要求

• 操作系统：Windows 7/10/11，macOS 10.14+ 或 Linux主流发行版
• Matlab版本：R2016b或更高版本
• 必备工具箱：Signal Processing Toolbox

文件说明

主程序文件整合了系统的完整仿真流程，包含了阵列信号场景建模、压缩测量过程实现、OMP稀疏重构算法执行、DOA角度估计计算以及多维度性能分析等核心功能。该文件通过模块化设计实现了参数配置、算法运算和结果可视化的有机统一，为用户提供了一站式的压缩感知DOA估计仿真体验。