第2章_空间谱估计基础 第3章_线性预测算法 第4章_多重信号分类算法 第5章_最大似然及子空间拟合算法 第6章_旋转不变子空间算法 第7章_子空间迭代与更新 第8章_宽带信号的空间谱估计算法 第10章 空间分布式信号源参数估计 第11章_特殊阵列结构的空间谱估计 第12章_基于高阶统计量的空间谱估计 第13章_空间谱估计中的阵列误差校正 第14章 多维空间谱估计

针对来波信号功率不同情形下的波达方向估计问题,构建广义斜投影算子自适应抑制接收数据中非期望方向的接收信号,同时自适应调节空间谱加权系数,平衡强弱信号的空间谱峰。通过干扰抑制和空间谱估计的同步处理,实现信号源波达方向(direction of arrival,DOA)的高分辨估计,且避免弱信号的谱峰被强信号谱峰遮盖的问题。理论分析与仿真表明,所提方法在信号功率不同时,对弱信号的DOA估计具有更强的鲁棒性,可有效地实现对不同方向来波信号的高分辨DOA估计,降低信号功率不同带来的影响。且随着快拍数及信噪比的增加,DOA估计方差逐渐逼近相应的克拉美罗界下限。

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仿真了两个相干信号和两个独立信号情况下，不同现代空间谱估计算法的应用；1、最大熵算法； 2、最小方差算法； 3、双向预测算法； 4、最小模算法

空间谱估计是阵列信号处理最主要的两个研究方向之一，在过去三十年得到了蓬勃发现，理论日趋成熟。而MUSIC算法又是空间谱估计中最为经典的算法，为许多工程项目所采用。 本文首先对空间谱估计的基本原理进行了详细的论述，并在此基础上利用MUSIC算法实现了基于圆阵的二维测角。 然后，在算法性能评估方面，本文提出了一套评估方法，并对该方法的无偏性进行了验证。利用这套评估方法，分别讨论了在单目标和双目标两种情况下，幅相误差、信噪比、阵面孔径、阵元数、信源位置及采样点数等参数对于测角结果的影响，并重点考察了双目标情况下这些参数对分辨力及分辨精度的影响。 此外，本文还对信号之间的相关性对测角结果的影响程度做了一定的研究。在此基础上，形成了对MUSIC算法的一个比较系统的性能评估。

详细介绍了空间谱估计理论与算法，可作为专业研究人员的参考资料。

经典Esprit空间谱估计算法的代码 适合初学空间谱估计的人

利用music算法(多重信号分类算法)估计信号的波达方向，将多个信号分辨出来.

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《空间谱估计理论与算法》是2004年清华大学出版社出版的图书，作者是王永良。本书深入、系统地论述了空间谱估计的理论、算法及一些理论方法之间的关系，总结了作者多年来的研究成果以及国际上这一领域的研究进展。