空间谱估计是阵列信号处理的两个研究方向之一,其应用涉及到雷达、通信和生物医学工程等众多军事及国民经济领域。空间谱估计技术大大改善了在系统处理带宽内空间信号的角度估计精度、角度分辨力及其他相关参数精度。空间谱估计常称为“DOA估计”。本文围绕空间谱估计技术这一主题,系统的分析了一些经典算法,并对涉及到的算法进行了详细的阐述与仿真,最后对MUSIC算法、ESPRIT算法和SAGE算法的性能做了比较。首先介绍了子空间分解类算法,即经典MUSIC算法和ESPRIT算法。详细地分析了MUSIC算法的特点,在此基础上对MUSIC算法进行仿真,在信噪比和阵列间距变化下,仿真出MUSIC谱与角度的关系。接着细致的分析了ESPRIT算法的DOA估计原理,其基本思想利用旋转不变子空间估计信号参数,在估计参数时要求阵列的几何结构存在不变性。然后在信噪比和阵列间距变化的情况下,仿真了ESPRIT算法的角度提取情况。在以上基础上,对两种算法的统计性能进行比较。然后分析SAGE算法,它可以对宽带信道进行的角度估计。介绍SAGE算法在信道测量中的应用和对信道参数估计的实现:从对传播模型和收发信号的定义开始,逐步分析了SAGE算法的原理,SAGE算法是一种极大似然估计算法,利用最大似然估计算法原理、完备数据和非完备数据,通过E步骤和M步骤,交替变化参数,估计出信道。接着对SAGE算法做了归纳,在多径情况下,通过仿真实现离开角度、到达角和延时的估计。最后,在不同阵元数和不同阵元间距条件下,对子空间分解类算法和SAGE算法在窄带信号情况下进行比较。可以看出SAGE算法的性能最好,计算量最大,ESPRIT算法的性能最差,运算速率最快。