测向
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基于LS-ESPRIT的高分辨率参数估计系统
本项目实现了一种经典的子空间参数估计算法，即最小二乘旋转不变子空间技术（LS-ESPRIT）。该算法的核心在于利用传感器阵列在几何结构上的旋转不变性，通过对阵列接收信号的统计特性进行深入分析，实现对信号频率或波达方向（DOA）的高精度估计。系统首先对多通道阵列采集的观测数据构造样本协方差矩阵，并利用特征值分解或奇异值分解技术提取出信号子空间。通过将物理阵列划分为两个在空间上具有固定平移位移的子阵，算法利用这两个子阵在信号子空间中的对应关系构建线性方程组。随后采用最小二乘准则（Least Squares）求 -
基于矢量阵的波束域MUSIC算法仿真平台
本项目致力于实现一种高性能的矢量阵波束域MUSIC（Multiple Signal Classification）算法。在传统的阵元域MUSIC算法中，系统对各阵元的相位一致性要求极高，且在低信噪比环境下容易出现特征值扩散，导致测向性能急剧下降。本项目通过构建波束变换矩阵，将阵元空间的原始采样数据映射到预定义的波束空间。这种预处理机制相当于在空域进行了一次带通滤波，能够有效抑制波束范围外的各类环境噪声及干扰信号，显著提升算法在低信噪比条件下的检测概率和估计精度。 实现过程中，系统综合利用了矢量传感器提供的
