musi算法使用简记
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了musi算法使用简记相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
music
MUSIC是超分辨算法中最有工程使用价值的一种。原理很简洁明了，难点在工程应用。文章《Multiple Emitter Location and Signal Parameter Estimation》非常经典。
公式就是那个经典的
P
M
U
S
I
C
=
1
/
(
a
H
(
θ
)
U
N
U
N
H
a
(
θ
)
)
P_MUSIC = 1 / (a^H(\\theta)U_N U_N^H a(\\theta))
PMUSIC=1/(aH(θ)UNUNHa(θ))
其中
a
(
θ
)
a(\\theta)
a(θ)是导向矢量，
U
N
U_N
UN是信号的补空间，噪声子空间。
下面自己mark了一个功率谱结果
1 有问题的图
对比matlab的pmusic函数还是不错的，谱峰还比较准。问题在于：
1）0点没出来。
2）自做的谱分辨率太差。
分析发现：导向矢量写为了
a
(
θ
)
=
e
−
j
∗
2
π
/
N
∗
s
i
n
(
θ
)
a(\\theta) = e^-j*2\\pi /N*sin(\\theta)
a(θ)=e−j∗2π/N∗sin(θ),这多于细的间距导致谱 ** 太胖 **了。替换为
a
(
θ
)
=
e
−
j
∗
2
π
/
2
∗
s
i
n
(
θ
)
a(\\theta) = e^-j*2\\pi /2*sin(\\theta)
a(θ)=e−j∗2π/2∗sin(θ)得到下面正确姿态。
注意：左图的是（相关阵 子阵， music谱图， 导向矢量相位），中图是matlab信号、相关、谱，
右图是信号的补空间，噪声空间的一个矢量的功率变化。
正确姿态
相比起来，谱线很完美，谱峰也基本正确，比pmusic好的是，咱们正频率上也成功显示了2个主峰，不好的是多了一个小伪峰干扰。
注意：谱是倒着的，按照第一个公式写成的倒谱，可以取反转过来。如下：
以上是关于musi算法使用简记的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章