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教程链接：MUSIC算法的直观解释：1，MUSIC算法的背景和基础知识_哔哩哔哩_bilibili
MUSIC算法的直观解释：2，我对于MUSIC算法的理解_哔哩哔哩_bilibili
https://blog.csdn.net/zhangziju/article/details/100730081
一、MUSIC算法作用
MUSIC（Multiple Signal Classification），多重信号分类，是一类空间谱估计算法。其思想是利用接收数据的协方差矩阵(Rx)进行特征分解，分离出信号子空间和噪声子空间，利用信号方向向量与噪声子空间的正交性来构成空间扫描谱，进行全域搜索谱峰，从而实现信号的参数估计。
MUSIC算法通常被用来使用麦克风阵列进行声源定位。
例如当麦克风阵列放在一个房间中，房间中存在一个声源。当声源发声时，阵列会接收到来自目标方向的信号，但是也会接受到不同方向的反射信号。MUSIC算法可以剔除掉其余的反射信号，选出来自目标方向的那个信号，从而得到目标的方向。
声波是机械波，通常利用麦克风阵列接受后转换为电信号进行处理。当信号是电磁波时，例如wifi信号，我们拿天线阵列进行接收，此时仍然可以利用MUSIC算法把不同方向信号的角度计算出来。
二、MUSIC算法原理
MUSIC算法适用于来波为平行波，即目标与麦克风阵列的距离L远大于阵元之间间距d。此时来自目标的信号相对于每个阵元的方位角基本可视为相同。具体如下图所示：
图1
1.时延、相位差和目标方位角关系
假设信号源发射信号为
当信号从声源目标S传播到阵元1时，信号传播了距离，假设声速为c，则耗时
这样便会导致阵元1接受信号的相位和发射信号不一致，会延迟
那么阵元1最终接收信号为:
阵元2相对于阵元1多走了，那么阵元2接受信号则为：
其中，代表阵元2接收信号和阵元1接收信号之间的相位差
阵元3相对于阵元1多走了，那么相应的相位差为：
则阵元3接收信号为：
PS：如果还不好理解因为多走了一段距离导致的相位差怎么计算，可以这样理解(以阵元1和2为例)：
假设阵元1接收信号为
因为信号到达阵元2多走了一段距离，那么信号到达阵元2的时间总会相比阵元1延迟（我们通常称之为时延,实际上相位差就是时延导致的）
那么阵元2接收信号则为
很明显，和的相位差为
由数字信号处理知识可以知道，同时在图1中阵元1和阵元2的时延
那么就可以得到相位差
2.MUSIC算法核心原理（思路来源）
MUSIC算法的最终目的：计算
从以上推导可以知道和两个阵元接收信号的相位差紧密相关。能求到，就能求得。
那么在理想条件，也就是没有任何的反射和折射，且只有一个声源，这时直接用两阵元接收信号相除就能得到相位差，从而得到目标方位角。
但是实际上会有很多反射折射信号被麦克风阵列所接收，而且声源可能不止一个，此时该怎么办呢？这就是MUSIC算法需要解决的问题。
好，那么我们假设一共有两个声源A,B，发射信号分别为和（暂时不考虑反射和折射）
那么在某时刻t，三个阵元接收信号分别为:
那么某段时间内，麦克风阵列所接收信号为:
对应可以写成:
其中我们已知，是需要求得的，可能已知，可能不知（当已知且可逆时，可以直接用逆矩阵求，但是这样的情况较少）
能不能通过处理，将等式右边的消除掉？（MUSIC算法的核心）
怎么处理呢？？？
如果能找到三个复数、和，分别对3个阵元接收信号进行幅度和相位变换（用1个复数去乘以一个信号，则是对这个信号进行了幅度和相位变换），且变换后接收信号之间完全抵消了，即：
或用矩阵表示：
把、和分别代入上式可以得到：
即：
MUSIC算法在此时进行了一个假设，即假设信号和信号是不相关（MUSIC算法的假设条件1）的（当信号和信号线性相关时，可以找到一个非零复数，使得）
那么此时上面公式中和的系数必须都为0，即：
上式中系数和可以直接消除掉，那么可以看出，只要找到、和便可求出和
那么现在问题就转换为了，如何找到这一组复数、和？？？
要能找到这一组复数，必须满足：阵元个数 > 声源信号的个数（MUSIC算法的假设条件2）
其实最终就是解：
和
即，那么MUSIC算法是通过求的最大值（谱峰搜索）来找相应的解，对应的也就是相应的目标方位角。
3.MUSIC算法步骤总结
窄带远场信号的DOA数学模型为：
其中X为阵列接收到的信号矩阵，两个维度分别代表：阵元个数(number of array elements)、采样点数(snapshots)；A为阵列方向矩阵，两个维度分别代表：阵元个数、信号方向的方向向量；s为信号源发射信号矩阵，两个维度分别代表：信号源个数、采样点数；N为噪声矩阵，两个维度分别为阵元个数、采样点数。
那么阵列接收数据的协方差矩阵为：
由于信号和噪声互相独立，数据协方差矩阵可以分解为信号、噪声相关的两部分，其中Rs是信号的协方差矩阵，ARsA^H是信号部分。
对R进行特征分解有：
式中，Us是由R的所有特征值中较大的（信号源个数）个特征向量组成的子空间，称为信号子空间；Un是由R的所有特征值中娇小的（阵元个数-信号源个数）个特征向量组成的子空间，称为噪声子空间。
根据之前我们所推导的MUSIC算法的条件，要求理想情况下信号子空间和噪声子空间正交，也就是信号子空间中的方向向量a(theta)和噪声子空间正交：
由于噪声的存在，实际上a(theta)和Un并不能完全正交。因此实际上是通过进行最小优化搜索来实现的：
和我们上文所说一样，MUSIC实际上是通过谱峰搜索来求最优解theta：
PS：由于实际中阵列接受数据是有限的，所以通常由协方差矩阵的最大似然估计来代替协方差矩阵：
总结以上算法原理，MUSIC算法的步骤为：
1.根据N个接收信号矢量得到下面协方差矩阵的估计值：
2.对第1步得到的协方差矩阵进行特征分解
3.矩阵会有M个特征值。将其从大到小进行排列：
其中D(D=信号源个数)个较大的特征值对应信号，将其对应的特征向量看做信号部分空间。
M-D(M=阵元个数)个较小的特征值对应噪声，将其对应的特征向量看做信号部分空间，得到噪声矩阵
4.使不断变化，计算谱函数：
通过寻找谱峰来计算波达方向的估计值。此处的为阵元的方向相应向量。
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4.Matlab代码实现文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-787864.html
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%----------------均匀线列阵实现MUSIC算法------------------%
ang2rad = pi/180; % 角度转弧度系数
N = 10; % 阵元个数
M = 3; % 信源个数
theta = [-65,0,45]; % 来波方向(角度)
snr = 10; % 信号信噪比dB
K = 512; % 总采样点
delta_d = 0.05; % 阵元间距
f = 2400; % 信号源频率
c = 340; % 声速
d = 0:delta_d:(N-1)*delta_d;
A = exp(-1i*2*pi*(f/c)*d.'*sin(theta*ang2rad)); % 接收信号方向向量
S = randn(M,K); % 阵列接收到来自声源的信号
X = A*S; % 最终接收信号，是带有方向向量的信号
X1 = awgn(X,snr,'measured'); % 在信号中添加高斯噪声
Rx = X1*X1'/K; % 协方差矩阵
[Ev,D] = eig(Rx); % 特征值分解
% [V,D] = eig(A) 返回特征值的对角矩阵 D 和矩阵 V
% 其列是对应的右特征向量，使得 AV = VD
EVA = diag(D)'; % 将特征值提取为1行
[EVA,I] = sort(EVA); % 对特征值排序,从小到大。其中I为index：1,2，...，10
EV = fliplr(Ev(:,I)); % 对应特征矢量排序
En = EV(:,M+1:N); % 取特征向量矩阵的第M+1到N列特征向量组成噪声子空间
% 遍历所有角度，计算空间谱
for i = 1:361
angle(i) = (i-181)/2; % 映射到-90度到90度
theta_m = angle(i)*ang2rad;
a = exp(-1i*2*pi*(f/c)*d*sin(theta_m)).';
p_music(i) = abs(1/(a'*En*En'*a));
end
p_max = max(p_music);
p_music = 10*log10(p_music/p_max); % 归一化处理
figure()
plot(angle,p_music,'b-')
grid on
xlabel('入射角/度')
ylabel('空间谱/dB')到了这里，关于MUSIC算法相关原理知识（物理解读+数学推导+Matlab代码实现）的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
