MATLAB信号处理工具箱：基于ESPRIT算法的信号源参数估计系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了经典ESPRIT算法及其多种改进版本，包括TLS-ESPRIT、Unitary ESPRIT和Root-ESPRIT，用于高效估计信号源参数。系统支持性能对比分析，适用于阵列信号处理和频谱估计研究。

详 情 说 明

面向信号源参数估计的ESPRIT算法分析比较系统

项目介绍

本项目实现经典ESPRIT算法及其主流改进算法，构建了一套完整的信号源参数估计分析与比较系统。系统核心包含经典ESPRIT、TLS-ESPRIT（总体最小二乘ESPRIT）、Unitary ESPRIT（酉ESPRIT）和Root-ESPRIT（求根ESPRIT）四种算法实现。通过模拟阵列信号数据，系统对各算法进行多维度的性能分析，包括计算复杂度、估计精度、抗噪性能、分辨率极限及计算效率评估，最终生成综合对比报告和可视化分析结果。

功能特性

• 算法实现完备：完整实现ESPRIT算法家族四大核心变种
• 性能评估体系完善：基于蒙特卡洛仿真和克拉美罗界对比构建量化评估框架
• 分析维度全面：涵盖计算复杂度、估计精度、抗噪性能、分辨率极限等多角度分析
• 可视化结果丰富：提供均方根误差曲线、分辨率热力图等直观的性能对比图表
• 灵活的数据支持：支持模拟数据生成和实际采集数据输入两种模式

使用方法

基本参数设置

% 阵列结构参数 M = 8; % 阵元数量 d = 0.5; % 阵元间距（波长倍数） lambda = 1; % 信号波长

% 信号参数 K = 2; % 信源数量 theta = [30, 35]; % 入射角度（度） SNR = 10; % 信噪比（dB）

% 算法参数 N = 100; % 快拍数 MC = 500; % 蒙特卡洛实验次数

运行系统

设置参数后直接运行主程序，系统将自动完成所有算法的性能分析和结果生成。

结果获取

• 角度估计结果：各算法输出的信源角度估计值
• 性能对比图：均方根误差曲线、分辨率热力图
• 评估报告：计算时间对比、检测概率统计、克拉美罗界分析

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（用于蒙特卡洛仿真）
• 至少4GB内存（建议8GB以上用于大型蒙特卡洛实验）

文件说明

主程序文件实现了系统的核心调度与控制功能，包括算法执行流程管理、性能评估指标计算、结果可视化生成以及对比报告合成。具体涵盖ESPRIT系列算法的统一调用接口、信号数据模拟生成、蒙特卡洛实验循环控制、克拉美罗界理论计算，以及各类性能指标（均方根误差、分辨率成功率、计算时间等）的统计分析能力。