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MATLAB信号源数目估计算法性能评估系统
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资 源 简 介
本MATLAB项目实现了基于信息论准则与盖氏圆准则的信号源数目估计算法性能评估系统。通过模拟阵列接收信号，对比分析AIC、MDL与盖氏圆准则在不同信噪比下的估计准确率，为算法选择提供参考。
详 情 说 明
基于信息论准则与盖氏圆准则的信号源数目估计算法性能评估系统
项目介绍
本项目实现了一个信号源数目估计的性能评估平台，重点对比分析信息论准则（AIC、MDL）与盖氏圆准则在不同信噪比条件下的估计准确率。系统通过模拟阵列接收信号，在不同信噪比参数下生成测试数据集，分别应用两种准则进行源数目估计，并统计其正确识别率。最终输出性能对比曲线和统计分析报告，为算法选择提供数据支撑。
功能特性
- 多参数模拟环境：支持自定义信号参数、阵列参数和环境参数，可灵活设置信噪比范围和蒙特卡洛实验次数
- 双准则对比分析：同步实现信息论准则（AIC/MDL）和盖氏圆准则两种主流估计算法
- 全面性能评估：输出正确率曲线、统计表格、性能分析报告和执行时间对比数据
- 可扩展架构：模块化设计便于添加新的估计算法和评估指标
使用方法
- 参数配置：在脚本中设置信号源数目、入射角度、阵元数量等输入参数
- 运行评估：执行主程序开始性能评估测试
- 结果查看：系统自动生成对比曲线图、统计表格和分析报告
- 参数调优：可根据初步结果调整算法参数（如盖氏圆半径阈值）进行优化
系统要求
- MATLAB R2018b或更高版本
- 信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）
- 统计学与机器学习工具箱（Statistics and Machine Learning Toolbox）
文件说明
主程序文件整合了系统的核心功能流程，包括阵列信号数据模拟生成、协方差矩阵估计计算、两种准则算法的并行执行、蒙特卡洛实验统计分析以及结果可视化输出。该文件通过参数化控制实现了从信号模拟到性能评估的完整链路，确保评估结果的一致性与可复现性。
