本文给出基于MUSIC解算到达角度（DOA），并定位的MATLAB代码，例程使用的二维平面下，两个传感器的测量与定位。附MATLAB源代码，包运行，原创程序，非AI生成，请勿翻卖

文章目录

• 程序简介
• 系统介绍
• 核心算法与公式
• 关键技术特点
• 运行结果
• MATLAB源代码

程序简介

系统介绍

代码实现基于多传感器协同和MUSIC算法的目标定位系统。系统通过多个空间分布的传感器阵列分别估计目标的方向（DOA），然后将这些方向信息融合，利用最小二乘法进行三角定位，最终确定目标在二维平面上的精确位置。

核心算法与公式

1. MUSIC算法核心公式

导向矢量（Steering Vector）：

a(θ)=[1, e^{-j2πd/λ·sinθ},..., e^{-j2π(N-1)d/λ·sinθ}]^T

其中：

• θ
  ：入射角度
• d
  ：阵元间距
• λ
  ：信号波长
• N
  ：阵元数量

协方差矩阵：

R_xx = E{X·X^H} ≈ (X·X^H)/N_snapshots

其中X为接收信号矩阵。

MUSIC谱：

P_MUSIC(θ)=1/[a^H(θ)·(U_n·U_n^H)·a(θ)]

其中U_n为噪声子空间的特征向量矩阵。

1. 多传感器定位核心公式

线性方程组构建：对于每个传感器s，建立方程：

sin(θ_s)·x - cos(θ_s)·y = x_s·sin(θ_s) - y_s·cos(θ_s)

其中：

• (x, y)：目标位置（待求）
• (x_s, y_s)：传感器位置
• θ_s：估计的DOA角度

矩阵形式：

A·p = b

其中：

• A = [sin(θ_1), -cos(θ_1); ...; sin(θ_N), -cos(θ_N)]
• p = [x; y]（目标位置）
• b = [x_1·sin(θ_1)-y_1·cos(θ_1); ...]

最小二乘解：

p_estimated =(A^T·A)^{-1}·A^T·b

代码中使用伪逆求解：pinv(A) * b

关键技术特点

1. 多传感器协同：利用多个空间分离的传感器提高定位精度和鲁棒性
2. 高分辨率DOA估计：MUSIC算法提供超分辨率的角度估计能力
3. 鲁棒定位算法：最小二乘法处理测量误差和系统不一致性
4. 全面性能评估：包含误差分析和不同信噪比下的性能测试

运行结果

定位示意图：

MUSIC算法估计的角度值与真值对比：

SNR与定位精度的关系曲线（对数显示）：

MATLAB源代码

部分代码如下：

%% 多传感器协同DOA技术下的目标定位研究% 功能：使用MUSIC算法进行多传感器协同目标定位% 作者:matlabfilter（V同号，可接代码定制、讲解与调试）% 2026-01-11/Ver1clear; close all; clc;rng(0);%% ========== 系统参数设置 ==========% 信号参数fc =1e9;% 载频,1GHzc =3e8;% 光速lambda = c/fc;% 波长fs =5*fc;% 采样频率T =0.001;% 观测时间t =0:1/fs:T-1/fs;% 时间序列N_snapshots =length(t);% 快拍数% 阵列参数N_elements =8;% 阵元数d = lambda/2;% 阵元间距（半波长）array_pos =(0:N_elements-1)*d;% 阵列位置% 传感器阵列位置（2个测角传感器（锚点））sensor_locations =[0,0;% 传感器1位置 (x,y) 单位:米100,2000];% 目标参数target_pos =[600,400];% 目标真实位置 (x,y)N_targets =1;% 目标数量% 噪声参数SNR_dB =-10;% 信噪比(dB)【如上，噪声大小、各点位置均可修改】

完整代码下载：

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