关于无限广义块Toeplitz+Hankel矩阵的求逆

利用无限广义块 (IGB)矩阵的生成函数和ω 结构矩阵方法给出无限广义块Toeplitz plus Hankel(IGB(T +H) )矩阵的求逆公式 。

无限广义块Toeplitz和Hankel矩阵求逆的统一方法

利用 Sylvester位移方程的统一办法给出所谓的无限广义块Toeplitz和 Hankel矩阵的求逆公式 .

块Toeplitz矩阵低复杂度求逆的卫星导航空时抗干扰算法

采样协方差矩阵求逆是空时抗干扰算法的基本运算单元,但由于其运算量随时域抽头个数急剧增长,直接限制了空时抗干扰技术在卫星导航接收机中的应用。针对该问题,提出了基于块Toeplitz矩阵快速求逆的空时抗干扰方法。通过采用新的协方差矩阵近似计算方法,使得该矩阵同时为块Toeplitz矩阵与Hermite矩阵,并运用块Toeplitz矩阵的快速求逆算法,将时域抽头个数为K的计算复杂度从O[K3]降至O[K2]。理论分析和仿真结果表明,在阵元数为4、时域抽头为15的典型情况下,相比现有矩阵求逆方法,该算法的抗干扰性能损耗小于1d B,但计算量可降低约2/3。

广义柯西与柯西-范德蒙块矩阵的求逆公式

利用广义柯西与柯西 范德蒙块矩阵的位移结构方程 ,给出这 2类块矩阵的可逆性准则以及求逆矩阵的表示式 .

无限广义块Hankel矩阵的求逆(英文)

对类似于有限块Hankel矩阵的无限广义块Hankel矩阵获得了一些求逆公式

二重(r_1·r_2)-循环Toeplitz矩阵求逆的简便算法

利用解一个方程组的方法，给出了（n1，n2）型二重（γ1，γ2）-循环Toeplitz矩阵逆阵的一种简便算法．该算法整个运算不超过矩阵本身元素及参数γ1，γ2所属的数域范围．

四分块矩阵求逆

本文在四分块矩阵求逆问题探索过程中,发现带有一个或两个零子块求逆的运算规律,总结出四分块矩阵求逆的公式。

Toeplitz型上三角无限矩阵的性质及应用(I)运算、运算性质及求逆

本文对作为列有限的无限矩阵的特殊类型—Toeplitz型上三角无限矩阵的的运算及运算性质进行了探讨,并研究了Toeplitz型上三角无限矩阵可逆的充要条件及求逆的两种方法。

TOEPLITZ－块矩阵的快速QR分解算法及其并行实现

本文对Ｔｏｅｐｌｉｔｚ－块矩阵的ＱＲ分解和逆分解，提出了一个在Ｏ（ｋｍｎ＋ｓｍｎ）的乘法运算次数内，通过同一个变换同时计算Ｒ，ＱＴ，Ｒ－Ｔ的算法，并给了该算法的并行计算过程．

利用直接矩阵求逆和临界采样子带自适应滤波器的快速系统辨识

在许多应用中,子带自适应滤波器结构已经显示了其在计算和性能上的优点。基于最近提出的一个采用临界采样滤波器组的子带自适应结构,该文引入了子带直接矩阵求逆(DMI)算法。在保持了该算法快速收敛优点的同时,利用相关矩阵块三对角的特殊结构,降低了该算法的计算复杂度。理论分析及计算机实验显示,子带直接矩阵求逆算法只需经过较少的更新次数——自适应子滤波器自由度的两倍,就能够收敛到高于最小均方误差的3dB附近。

块Toeplitz三角阵求逆及块Toeplitz三角线性方程组求解的复杂性

1.引言 线性系统理论中,一个系统的可观测性与可控性及数据拟合中若干问题均化为Toeplitz矩阵的研究。近年来,有关Toeplitz矩阵,Toeplitz三角阵,块Toeplitz矩阵及块Toeplitz三角阵的性质及相应算法的研究有了很大的进展([1]、[2]、[3]、[4])。早在1964,1965年,W.F.Trench[5]、[6]给出n阶Toeplitz矩阵求逆算法,计算复杂性为O(n^2),S.

Toeplitz矩阵之逆矩阵的新分解式及快速算法

本文利用线性方程组是否有解给出了Toeplitz矩阵可逆的条件,表明Toeplitz矩阵的逆矩阵可以表示为循环矩阵与下三角Toeplitz矩阵的乘积之和,给出了其逆矩阵列的递推公式,得到了求Toeplitz矩阵之逆矩阵的快速算法,计算复杂性为O(n2),一般n阶矩阵求逆的计算复杂性为O(n3).

TD—SCDMA系统联合检测矩阵求逆算法的研究与比较

多用户联合检测(JD)技术作为TD—SCDMA系统的关键技术之一,具有优良的抗多址干扰(MAI)和抗远近效应性能。文章在建立上行链路传播模型的基础上,以目前应用最广泛的迫零线性块均衡算法为例,对算法中最核心的矩阵求逆部分进行了深入的研究,对Cholesky分解算法和块FFT分解算法进行了理论分析和计算机仿真。仿真结果表明,块FFT分解算法较Cholesky分解算法检测性能为差,但复杂度有效降低。

二维双原型完全过采样DFT调制滤波器组的快速设计方法

传统的2维大规模滤波器组的设计方法具有复杂度高的缺点。该文提出一种设计2维双原型滤波器组的快速方法,该方法利用近似完全重构的条件,并采用完全过采样的离散傅里叶变换(DFT)调制滤波器组来设计。新算法将两个原型滤波器的设计问题归结为一个无约束优化问题,其中目标函数为滤波器组的总体失真(传递失真和混叠失真)与原型滤波器阻带能量的加权和,利用目标函数的梯度向量,通过双迭代机制求解该优化问题。单步迭代中,利用矩阵求逆的等效条件和块Toeplitz矩阵求逆的快速算法,显著地降低了计算复杂度。理论分析和数值实验表明,新算法可以得到整体性能更好的滤波器组,计算复杂度大幅度降低,故可以快速设计大规模的2维滤波器组。