波达估计
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基于循环平稳特性的循环MUSIC波达方向估计算法实现
该项目实现了基于循环平稳特性的循环MUSIC算法（Cyclic MUSIC），专门用于在复杂电磁环境和低信噪比条件下进行阵列信号的波达方向（DOA）估计。算法的核心逻辑在于利用通信信号具有的循环平稳性，通过计算信号在特定循环频率下的循环自相关函数来提取特征信息。与传统的MUSIC算法相比，该算法通过选择感兴趣信号对应的循环频率，能够有效地从强噪声和同频干扰中分离出目标信号。实现过程包括：首先生成模拟的多源阵列接收信号，并添加高斯白噪声或特定频率的干扰；随后根据预设的循环频率计算阵列输出的循环自相关矩阵；接 -
基于ESPRIT算法的高速波达方向估计系统
该项目旨在实现一种高效的一维ESPRIT（Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques）算法，用于对空间辐射源的入射角度（DOA）进行精确探测。系统利用均匀线性阵列的几何平移对称性，将阵列划分为两个相互重叠的子阵。通过对接收数据采集并构造协方差矩阵，采用特征分解技术提取信号子空间。其核心在于利用子阵间信号子空间的旋转不变性，通过求解旋转算子直接得出信号角度的解析解。该实现方案摒弃了传统MUSIC算法所需的空间网格遍 -
宽带源非相干与相干信号子空间DOA估计系统
本项目旨在研究并实现多种宽带阵列信号波达方向（DOA）估计方法。首先系统分析了基于非相干信号子空间（ISM）的宽带源估计框架，通过将数据阵共轭重构的修正MUSIC算法引入ISM方法，显著提升了系统对相干信源的分辨能力和估计精度。随后项目深入探讨了相干信号子空间（CSM）方法的实现，重点分析了不同聚焦矩阵及聚焦频率对估计性能的影响，并集成了最佳聚焦矩阵选择标准与最佳聚焦频率选择算法。 针对复杂的色噪声环境，项目研究了传播算子思想在TCT聚焦矩阵中的应用，提出了一种相干信源DOA估计新方法。该方法直接利用阵列 -
毫米波FMCW雷达目标探测与全链路仿真系统
本项目旨在构建一个高精度的毫米波FMCW（调频连续波）雷达全链路仿真平台，用于模拟和验证雷达在复杂环境下的探测性能。系统首先实现发射端信号建模，生成具有可配置带宽、斜率和时宽的线性调频脉冲（Chirp）信号，并支持MIMO（多输入多输出）天线阵列的发射模式配置。在信道传播模拟阶段，系统能够计算多目标的电磁波传播损耗、由于距离产生的时延以及目标运动产生的多普勒频移，同时叠加高斯白噪声和瑞利/对数正态分布的杂波干扰，以模拟真实的物理环境。在接收信号处理环节，项目包含混频解调、低通滤波及离散化采样模块，生成原始中频（IF）数据。核心算法模块依次执行距离维FFT（快时间处理）和速度维FFT（慢时间处理），生成距离-多普勒热力图（Range-Doppler Map）。随后，集成单元平均CFAR（CA-CFAR）或有序统计CFAR（OS-CFAR）算法，在动态噪声背景下精准提取目标点。最后，利用数字波束形成（DBF）或超分辨MUSIC算法进行到达角（DOA）估计，从而输出所有探测目标的精确距离、径向速度和方位角信息，为雷达波形优化和感知算法开发提供数据支撑。
