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基于MATLAB的加权子空间拟合与MVP算法改进的DOA估计实现
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资 源 简 介
本项目利用MATLAB实现了加权子空间拟合(WSF)算法，并提出改进的MVP(minimum variance projection)方法用于波达方向(DOA)估计。通过优化子空间投影策略，有效抑制噪声干扰，提升估计精度与稳定性。
详 情 说 明
加权子空间拟合法改进MVP算法的DOA估计实现
项目介绍
本项目针对阵列信号处理中的波达方向(DOA)估计问题，在经典加权子空间拟合(WSF)算法框架下，提出了一种改进的最小方差投影(MVP)算法。核心改进在于优化了信号子空间的投影方式，有效降低了噪声干扰，显著提升了在低信噪比环境下的DOA估计精度与稳定性。算法适用于多重信号分类(MUSIC)等典型场景。功能特性
- 改进的MVP投影技术：通过最小方差准则优化子空间投影，减少噪声子空间对信号估计的影响
- 高精度DOA估计：在低信噪比条件下仍保持优异的角度分辨能力
- 完整的性能评估：提供均方根误差、分辨率等多维度算法性能指标
- 收敛性分析：输出迭代过程中的误差变化数据，支持算法稳定性分析
使用方法
输入参数
- 阵列接收数据矩阵：M×N维复数矩阵（M为阵元数，N为快拍数）
- 信号源数量估计值：标量整数，指定待估计信号源个数
- 阵列流形矩阵：M×K维矩阵（K为角度搜索分辨率）
- 信噪比参数（可选）：用于算法参数自适应调整
输出结果
- DOA估计角度：1×D维向量（D为检测信号源数量，单位：度）
- 空间谱估计结果：1×K维向量，显示各角度对应空间谱强度
- 算法性能指标：包含均方根误差、分辨率等参数的结构体
- 收敛性分析数据：迭代误差变化曲线数据
系统要求
- MATLAB R2018a或更高版本
- 信号处理工具箱
- 至少4GB内存（建议8GB以上处理大规模数据）
