【MATLAB源码-第186期】matlab基于MLE算法的8天线阵列DOA估计仿真，对比粗估计、精确估计输出RMSE对比图。_mle 8天线matlab-程序员宅基地

技术标签： matlab 算法 MLE 通信原理 DOA估计基于网格搜索的最大似然估计

操作环境：

MATLAB 2022a

1、算法描述

第一部分：基本概念与系统设置

方向到达估计（Direction of Arrival, DOA）是信号处理中一项重要的技术，主要用于确定信号的到达方向。这种技术在雷达、无线通信和声纳等领域中有广泛的应用。DOA估计的核心目的是从接收到的信号中提取出信号源的位置信息。

在基于网格搜索的最大似然估计（Maximum Likelihood Estimation, MLE）方法中，首先需要构建一个天线阵列系统。这个系统通常由多个均匀排列的天线组成，每个天线都能接收来自同一信号源的信号。由于信号在不同天线之间传播的距离存在差异，因此会产生相位延迟，这些相位延迟包含了关于信号源方向的信息。

在实际操作中，首先需要定义一个搜索范围，这个范围内包含了可能的到达角度。然后，系统将这个范围划分为多个小的网格。每一个网格点都代表一个潜在的到达角度，系统将依次评估这些角度。

第二部分：网格搜索与成本函数

在基于网格搜索的最大似然估计（MLE）方法中，系统的核心是一个成本函数，这个函数能够衡量某个特定角度假设下的似然性有多高。对于每一个角度网格点，系统会计算一个所谓的“方向矢量”，这个矢量是一个复数数组，描述了在该角度假设下，信号在每个天线上的预期相位。

粗估计

在初步的DOA估计过程中，首先进行的是粗略估计。在这一阶段，搜索网格的尺寸较大，例如每个网格可能代表一度或更多。系统将逐一评估这些网格点，计算对应的成本函数。这个成本函数通常是基于预测信号和实际接收信号之间的误差来定义的，误差越小，成本函数值越小，表示该角度的似然性越高。选择成本函数值最小的角度作为粗略的DOA估计结果。这一步虽然不够精确，但可以快速缩小潜在的目标角度范围，为后续的精细估计奠定基础。

精细估计

粗略估计之后，系统进入精细估计阶段。在这一阶段，搜索的网格尺寸将显著减小，例如每个网格点可能只代表0.1度或更少。系统在粗估计得到的角度附近进行更密集的搜索，再次计算每个网格点的成本函数。由于网格更细，这一步能够提供更高精度的角度估计。精细估计虽然计算量更大，但通过减小网格尺寸，能够更准确地定位信号源的真实方向。

Cramer-Rao 下边界 (CRLB)

除了实际的估计过程，理论分析中常用的一个重要工具是Cramer-Rao下边界（CRLB）。CRLB为估计器的性能提供了一个理论下限，即在给定的信号条件下，任何无偏估计器的方差不可能低于这个界限。CRLB的计算通常依赖于信号模型的细节，包括信号和噪声的统计特性。在DOA估计中，CRLB可以帮助我们评估估计方法的效率，并对比不同方法在相同条件下的性能。

第三部分：性能优化与实际应用

虽然基于网格搜索的MLE方法在理论上非常强大，但它在实际应用中面临一些挑战。主要的挑战是计算量大和对信号噪声比的依赖性。为了应对这些挑战，实际应用中可能需要对方法进行优化。

一种常见的优化方式是使用多阶段搜索策略。在初步的粗略搜索阶段，可以使用较大的网格尺寸快速缩小可能的角度范围。一旦确定了一个大致的方向，再在这个方向附近进行更细致的搜索，使用更小的网格尺寸来精确确定最佳角度。这种多阶段搜索策略可以显著减少计算时间，同时保持较高的估计精度。

此外，为了进一步提高估计的准确性和鲁棒性，可以结合使用其他信号处理技术，如波束形成、信号分解和多传感器融合等方法。通过综合利用这些技术，可以有效地提高DOA估计的性能，特别是在多路径和高噪声环境中。

2、仿真结果演示

3、关键代码展示

4、MATLAB 源码获取

点击下方名片

本文链接：https://blog.csdn.net/Koukesuki/article/details/137692930

原作者删帖不实内容删帖广告或垃圾文章投诉

智能推荐

稀疏编码的数学基础与理论分析-程序员宅基地

文章浏览阅读290次，点赞8次，收藏10次。1.背景介绍稀疏编码是一种用于处理稀疏数据的编码技术，其主要应用于信息传输、存储和处理等领域。稀疏数据是指数据中大部分元素为零或近似于零的数据，例如文本、图像、音频、视频等。稀疏编码的核心思想是将稀疏数据表示为非零元素和它们对应的位置信息，从而减少存储空间和计算复杂度。稀疏编码的研究起源于1990年代，随着大数据时代的到来，稀疏编码技术的应用范围和影响力不断扩大。目前，稀疏编码已经成为计算...

EasyGBS国标流媒体服务器GB28181国标方案安装使用文档-程序员宅基地

文章浏览阅读217次。EasyGBS - GB28181 国标方案安装使用文档下载安装包下载，正式使用需商业授权, 功能一致在线演示在线API架构图EasySIPCMSSIP 中心信令服务, 单节点, 自带一个 Redis Server, 随 EasySIPCMS 自启动, 不需要手动运行EasySIPSMSSIP 流媒体服务, 根..._easygbs-windows-2.6.0-23042316使用文档

【Web】记录巅峰极客2023 BabyURL题目复现——Jackson原生链_原生jackson 反序列化链子-程序员宅基地

文章浏览阅读1.2k次，点赞27次，收藏7次。2023巅峰极客 BabyURL之前AliyunCTF Bypassit I这题考查了这样一条链子：其实就是Jackson的原生反序列化利用今天复现的这题也是大同小异，一起来整一下。_原生jackson 反序列化链子

一文搞懂SpringCloud，详解干货，做好笔记_spring cloud-程序员宅基地

文章浏览阅读734次，点赞9次，收藏7次。微服务架构简单的说就是将单体应用进一步拆分，拆分成更小的服务，每个服务都是一个可以独立运行的项目。这么多小服务，如何管理他们？(服务治理注册中心[服务注册发现剔除])这么多小服务，他们之间如何通讯？这么多小服务，客户端怎么访问他们？(网关)这么多小服务，一旦出现问题了，应该如何自处理？(容错)这么多小服务，一旦出现问题了，应该如何排错?(链路追踪)对于上面的问题，是任何一个微服务设计者都不能绕过去的，因此大部分的微服务产品都针对每一个问题提供了相应的组件来解决它们。_spring cloud

Js实现图片点击切换与轮播-程序员宅基地

文章浏览阅读5.9k次，点赞6次，收藏20次。Js实现图片点击切换与轮播图片点击切换<!DOCTYPE html><html> <head> <meta charset="UTF-8"> <title></title> <script type="text/ja..._点击图片进行轮播图切换

tensorflow-gpu版本安装教程（过程详细）_tensorflow gpu版本安装-程序员宅基地

文章浏览阅读10w+次，点赞245次，收藏1.5k次。在开始安装前，如果你的电脑装过tensorflow，请先把他们卸载干净，包括依赖的包（tensorflow-estimator、tensorboard、tensorflow、keras-applications、keras-preprocessing），不然后续安装了tensorflow-gpu可能会出现找不到cuda的问题。cuda、cudnn。..._tensorflow gpu版本安装

随便推点

物联网时代权限滥用漏洞的攻击及防御-程序员宅基地

文章浏览阅读243次。0x00 简介权限滥用漏洞一般归类于逻辑问题，是指服务端功能开放过多或权限限制不严格，导致攻击者可以通过直接或间接调用的方式达到攻击效果。随着物联网时代的到来，这种漏洞已经屡见不鲜，各种漏洞组合利用也是千奇百怪、五花八门，这里总结漏洞是为了更好地应对和预防，如有不妥之处还请业内人士多多指教。0x01 背景2014年4月，在比特币飞涨的时代某网站曾经..._使用物联网漏洞的使用者

Visual Odometry and Depth Calculation--Epipolar Geometry--Direct Method--PnP_normalized plane coordinates-程序员宅基地

文章浏览阅读786次。A. Epipolar geometry and triangulationThe epipolar geometry mainly adopts the feature point method, such as SIFT, SURF and ORB, etc. to obtain the feature points corresponding to two frames of images. As shown in Figure 1, let the first image be and th_normalized plane coordinates

开放信息抽取(OIE)系统（三）-- 第二代开放信息抽取系统(人工规则, rule-based, 先抽取关系)_语义角色增强的关系抽取-程序员宅基地

文章浏览阅读708次，点赞2次，收藏3次。开放信息抽取(OIE)系统（三）-- 第二代开放信息抽取系统(人工规则, rule-based, 先关系再实体)一.第二代开放信息抽取系统背景第一代开放信息抽取系统(Open Information Extraction， OIE， learning-based, 自学习, 先抽取实体)通常抽取大量冗余信息，为了消除这些冗余信息，诞生了第二代开放信息抽取系统。二.第二代开放信息抽取系统历史第二代开放信息抽取系统着眼于解决第一代系统的三大问题: 大量非信息性提取（即省略关键信息的提取）、_语义角色增强的关系抽取