MATLAB实现的TAM算法阵列信号处理与DOA估计

资 源 简 介

本MATLAB项目基于TAM（Toeplitz逼近方法）算法，针对阵列信号处理中的多信号源波达方向（DOA）估计问题，通过协方差矩阵Toeplitz逼近实现在低信噪比、少快拍场景下的高效计算和稳定性能。

详 情 说 明

基于TAM算法的阵列信号处理与波达方向估计系统

项目介绍

本项目实现了一种高效的阵列信号处理算法——TAM（Toeplitz逼近方法）算法，专门用于解决复杂环境下多信号源的波达方向估计问题。系统通过对接收阵列数据的协方差矩阵进行Toeplitz逼近处理，在低信噪比和少快拍数条件下仍能实现高精度的信号源角度估计，并具备优异的抗相干源干扰能力。

功能特性

• 高性能DOA估计：采用先进的TAM算法，在复杂电磁环境下实现精准的波达方向估计
• 抗相干源能力：通过协方差矩阵重构技术有效克服相干信号源导致的性能恶化问题
• 强鲁棒性：在低信噪比（SNR）和有限快拍数条件下仍保持稳定性能
• 灵活配置：支持自定义阵列几何结构和信号参数，适应不同应用场景需求
• 全面输出：提供角度估计结果、空间谱分布及多项性能评估指标

使用方法

1. 准备输入数据：

- 准备M×N维复数阵列接收数据矩阵（M为阵元数，N为快拍数） - 配置阵列几何结构参数（阵元位置坐标或间距信息） - 设置信号参数估计先验信息（预期信号源数量、搜索角度范围等）

1. 运行系统：

- 执行主程序启动信号处理流程 - 系统自动完成数据预处理、协方差矩阵计算、Toeplitz逼近处理

1. 获取输出结果：

- 波达方向估计结果（K×1维向量，K为估计信号源数目） - 空间谱分布可视化图像 - 算法性能量化评估报告

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 信号处理工具箱
• 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

主程序文件整合了系统的核心处理流程，实现了阵列数据接收与验证、协方差矩阵的构建与Toeplitz逼近重构、空间谱估计计算与峰值搜索、波达方向结果的精确提取与输出，以及算法性能的综合评估与可视化展示功能。该文件作为整个系统的调度中心，协调各算法模块协同工作，确保从数据输入到结果输出的完整处理链高效执行。