MATLAB:解卷积MUSIC波束形成代码

《解卷积的多重信号分类算法方位谱低背景处理方法》文章代码复现 摘要：针对信比较低时，多重信号分类(Multiple Signal Classihication, MUSIC)算法方位谱背景级较高的问题，提出了一种解卷积的 MUSIC 方位估计算法(Deonvolved MUSIC D-MUSIC)该方法用一个类似冲激函数作为 MUSIC 算法输出方位的点散射函数 (Point cattering Function,PSF)然后基于解券图像复原理，利用该点散射丽数和 RichardsonLucy(R-L) 送代算法对 MUSIC 算法的方位谱进行解卷，得 D-MUSIC 算法的方位谱，达到降低方位谱背景级的目的仿真表明，该方法继承了 MUSIC 算法的高分生能，且可以明显降低方位的背景级，具有较好的方位估计性能，对南海上试验的水平阵数据进行处理，分析比较了利用 MUSIC 算法和解卷积 MUSIC 算法获得的方位谐时间历程图，分析结果有效验证了 D-MUSIC 算法性能的优越性

MATLAB使用非负最小二乘法NNLS求解线性方程

最小二乘法是一种常用的数学方法，用于解决线性方程组的问题它的基本思想是通过最小化误差平方和来求解方程组的解。在实际应用中，最小二乘法被广泛应用于数据拟合、信号处理、图像处理等领域。 最小二乘法的原理很简单，就是通过找到一组系数，使得方程组的误差平方和最小化。具体来说，假设有一个线性方程组:A*x=b，那么最小二乘法的目标就是找到个x ，使得误差平方和最小:min||A*x-b||^2