DoA 估计是指根据天线阵列的接收信号估计出单个或多个信号源的方位信息。由于激励信号和方向图之间存在傅里叶关系,DoA 估计也可以等效为谱估计问题。 多重信号分类(Mutiple Signal Classification)算法,简称 MUSIC 算法,是一种常用的 DoA 估计方法。它的基本思想是将任意阵列输出数据的协方差矩阵进行特征分解,
其中,对相干或强相关信号的 DOA 估计算法又称为解相干或者去相关 DOA 估计算法。 解相干算法的分类 在相干信源存在下的空间谱估计技术发展的几十年来,中外学者从多种不同的研究角度,如根据算法本身构造机理与预处理方式,对数据矩阵是否降低维度处理,针对信源的类型同时或分离处理,以及采用特殊阵列或一般阵列结构等,...
基于多重信号分类算法的DOA估计 1引言 多重信号分类(MUSIC)算法是Schmit R O等人在1979年提出的。这一类算法的提出开创了空间谱估计算法研究的新时代,促进了特征结构类算法的兴起和发展,该算法已成为空间谱估计理论体系中的标志性算法。此算法提出之前的算法都是针对阵列接收数据协方差矩阵进行直接处理,而MUSIC算法的...
MUSIC算法是DoA估计中的一种高效技术，它利用阵列输出数据的特性，通过特征分解揭示信号源的方向信息。以下是关于MUSIC算法的解析及MATLAB代码实现的关键点：基本原理：DoA估计将信号处理问题转化为谱估计问题。MUSIC算法利用信号源信号间的正交性以及噪声与信号间的独立性，构建协方差矩阵并进行特征分解。信号模...
在本文中，我们将深入探讨多重信号分类（MUSIC）算法，这是一种在DoA（Direction of Arrival，到达方向）估计中广泛应用的高效技术，特别是在天线阵列接收信号处理领域。MUSIC算法利用阵列输出数据的特性，通过特征分解揭示信号源的方向信息。首先，理解DoA估计的基本原理是关键。它本质上是将信号处理问题转化为...