针对二维多重信号分类算法可以估计出系统的到达时间(TOA,time-of-arrival)和波达方向(DOA,direction-of-arrival)参数，但需要复杂度非常高的二维谱峰搜索这一问题，提出了IR-UWB系统中基于求根MUSIC(root-MUSIC)的TOA和DOA联合估计算法，该算法对接收信号的频域形式建模，先估计出TOA，然后由TOA的差值计算出DOA，从而实现TOA和DOA的联合估计。该算法不需谱峰搜索，可直接给出估计参数的闭式解，还可实现参数配对。还推导了参数估计的误差方差。仿真结果表明，该算法的参数估计性能明显优于矩阵束算法、传播算子算法以及基于旋转不变技术估计信号参数算法，并且非常接近于2D-MUSIC算法，但该算法的复杂度却远远低于2D-MUSIC算法。

提出了基于FFT变换的空间重采样方法与求根的Music算法( root-music)相结合的宽带信号测向算法。 算法利用了空间重采样算法的优点,利用空间的 FFT变换,根据采样定理反变换得到虚拟阵元的输出,从而达 到聚焦的效果,基于聚焦的思想算法保持了其对相干信号的处理能力,克服了 RSS算法对预估计角度的依赖 性。同时采用了求根的 Music算法,使得在提高测向精度、降低测向均方误差的同时更降低了运算量。仿真实验 通过与 RSS和 Music算法结果进行比较,验证了该算法的有效性。

当误差具有显着的径向分量时，Spectral-MUSIC无法显示两个不同的峰，而Root-MUSIC则不受影响。 Root-MUSIC仅适用于传感器位于统一网格上的ULA和非均匀阵列（NUA）。

这是在阵列信号处理doa 技术中一种基础算法，其变形广泛应用，经运行验证。

Root-MUSIC算法MATLAB程序，分布式信源信号处理 (Root-MUSIC algorithm MATLAB program- Distributed Source Signal Processing)

基于一维互质线阵的DOA估计，采用root-music算法，采用解模糊的方法

ROOT-music算法， 内含MUSIC时间对比，不相干信号仿真

利用MATLAB仿真了MUSIC算法、加权MUSIC算法和ROOT-MUSIC算法的性能对比，给出RMSE随阵元数目的变化性能曲线

利用MATLAB实现了MUSIC算法、Root MUSIC算法、ESPRIT算法和MVDR算法，对阵列信号处理中的DOA估计有更深入的理解

二维ROOT-MUSIC DOA估计算法的MATLAB实现代码，可以参考学习。