说明:无迹卡尔曼滤波UKF摒弃了对非线性函数进行线性化的传统做法,采用卡尔曼线性滤波框架,对于一步预测方程,使用无迹变换UT来处理均值和协方差的非线性传递问题。UKF算法是对非线性函数的概率密度分布进行近似,用一系列确定样本来逼近状态的后验概率密度,而不是对非线性函数进行近似,不需要对Jacobian矩阵...
说明:将任意阵列输出数据的协方差矩阵进行特征分解,从而得到与信号分量相对应的信号子空间和信号分量相正交的噪声空间,然后利用这两个子空间的正交性来估计信号的参数,理想状况下,数据子空间与噪声子空间是正相交的。本代码中所用的阵列阵元数量12个,阵元间距0.5米,信噪比40,两个信源信号,用MUSIC算法恢复出...