MATLAB实现的循环MUSIC算法：基于循环自相关函数的波达方向估计

资 源 简 介

本项目在MATLAB中实现了循环MUSIC算法，专用于处理循环平稳信号。通过计算循环自相关函数，有效提高低信噪比环境下的波达方向估计精度，抑制噪声和非循环信号干扰。

详 情 说 明

基于循环自相关函数的循环MUSIC波达方向估计算法实现

项目介绍

本项目实现了一种改进的波达方向估计算法——循环MUSIC算法，专门针对具有循环平稳特性的信号源进行优化设计。该算法通过计算接收信号的循环自相关函数，能够有效抑制噪声和非循环信号干扰，显著提高在低信噪比环境下的DOA估计精度。系统支持多信号源场景，可准确估计多个入射信号的方位角。

功能特性

• 循环平稳信号处理：利用信号的循环平稳特性进行特征提取
• 抗干扰能力强：通过循环自相关函数有效抑制噪声和非循环信号
• 高精度估计：在低信噪比环境下仍能保持较高的估计精度
• 多信号源支持：能够同时估计多个入射信号的波达方向
• 完整可视化：提供空间谱峰图、阵列响应模式图等丰富的图形输出

使用方法

1. 准备输入数据：

- 接收阵列数据：N×M维复数矩阵（N为阵元数，M为快拍数） - 阵元位置信息：N×2或N×3维矩阵（表示阵元空间坐标） - 循环频率参数：标量或向量（指定目标信号的循环频率） - 系统参数：载波频率、采样率等 - 搜索范围：方位角搜索区间[θ_min, θ_max]（单位：度）

1. 运行算法：执行主程序文件进行DOA估计

1. 获取输出结果：

- DOA估计结果：K×1维向量（K个估计角度） - 空间谱函数数据：角度-谱值对应关系 - 性能指标：估计方差、分辨率等量化指标 - 可视化图形：空间谱峰图、阵列响应模式图

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 信号处理工具箱
• 统计和机器学习工具箱（可选，用于高级分析）

文件说明

主程序文件实现了循环MUSIC算法的完整处理流程，包括接收数据的预处理与验证、循环自相关函数的计算与特征分析、信号循环平稳性的检测与参数提取、基于循环统计量的空间谱估计构造、方位角搜索区间的谱峰搜索与角度估计，以及最终的结果可视化与性能评估。该文件集成了算法的所有核心功能模块，为用户提供一站式的DOA估计解决方案。