QR分解及其應(yīng)用

《矩陣分析與應(yīng)用》專題報告——QR分解及應(yīng)用學(xué)生姓名：盧楠、胡河群、朱浩2015年11月25日

目錄1引言 [3]。另外，的計算的大部分復(fù)雜度開銷來自的計算。文獻(xiàn)REF_Ref436241786\r\h[1]給出了次迭代后該算法的計算復(fù)雜度是.所以給出的檢測器的計算復(fù)雜度小于文獻(xiàn)[1]中標(biāo)準(zhǔn)檢測器的復(fù)雜度?？偨Y(jié)通過此次文獻(xiàn)調(diào)研，我們獲益匪淺。首先，我們了解了矩陣分解和矩陣變換，學(xué)習(xí)了QR分解、Householder變換、Givens旋轉(zhuǎn)。其次，我們通過文獻(xiàn)調(diào)研，了解了QR分解算法在實際中的應(yīng)用，如參數(shù)估計，實際的MIMO系統(tǒng)等。最后，我們也從中學(xué)到了團(tuán)隊分工和協(xié)作的重要性。參考文獻(xiàn)Hu,J.,andDuman,T.M.:‘Graph-baseddetectionalgorithmsforlayeredspace-timearchitectures’,IEEEJ.Sel.AreasCommun.,2008,26,(2),pp.269–280SangjoonP.andSooyongC.,"QRdecompositionaidedbeliefpropagationdetectorforMIMOsystems",IETJournals&MagazinesElectronicsLetters,2015,

51,(11),pp.873

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874Kim,T.:‘Low-complexitysortedQRdecompositionforMIMOsystemsbasedonpairwisecolumnsymmetrization’,IEEETrans.Wirel.Commun.,2014,13,(3),pp.1388–1396BobrowJ.E.,MurrayW.,AnalgorithmforRLSidentificationofparametersthatvaryquicklywithtime,IEEETransAutomaticControl,993,38:351-354JianwenGao,Quasi-OrthogonalSpace-timeBlockCodewithGivensRotationforOFDMSystem,IEEELetters,2013,pp.64—70JianWuandShufang,QRdecompositionandgramSchmidtorthogonalizationbasedlow-complexitymulti-userMIMOprecoding,IEEEconference,2014，pp.1296—1304SyedA.Raza,DirectandparallelQRbasedsubspacedecompositionmethodsforsystemidentification,IEEEconference2014，pp.471—480謝顯中，一種基于QR分解的穩(wěn)健干