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MIMO阵列信号来向DOA估计实现~含FOCUSS、OMP、贝叶斯学习(SBL)等稀疏重构法和常规、子空间法、空间平滑滤波法

Primary LanguageMATLABMIT LicenseMIT

MIMO阵列信号来向DOA估计实现~含FOCUSS、OMP、贝叶斯学习(SBL)等稀疏重构法和常规、子空间法、空间平滑滤波法

这是一篇CSDN博文的附录代码,文章地址:https://blog.csdn.net/weixin_41476562/article/details/135833238

仓库地址:https://github.com/highskyno1/MIMO_DOA

基于凸优化法(CVX)实现DOA时,==依赖CVX工具箱==,如果你的MATLAB没有安装,请前往这里下载,解压后在MATLAB命令行,cd到解压目录并执行其中的“cvx_setup.m”文件进行安装。如果不做CVX部分的仿真,可忽略这一步。

前言

波达方向估计(Direction Of Arrival, DOA)也称为测向、空间谱估计,为利用电磁波来获取目标或信源对天线阵列的角度信息,主要应用于雷达、通信、电子侦察与对抗等领域。 本文利用MIMO天线阵列实现DOA相关算法的总结,主要仿真实现了常规波束形成(CBF)、Capon和最大似然估计(ML)三种常规方法,多重信号分类法(MUSIC)、LS-ESPRIT和TLS-ESPRIT三种子空间方法,欠定系统聚焦法(FOCUSS)、正交匹配追踪法(OMP)、凸优化法(CVX)、伪逆法(PINV)和期望最大化-稀疏贝叶斯学习法(EM-SBL)等稀疏恢复方法。对比了上述方法在常规、低信噪比、低快拍以及信源相干情况下的性能,并研究了空间平滑算法在处理相干信源问题上的表现。