准平稳信号的Khatri-Rao积联合稀疏分解DOA估计方法

针对准平稳信号的波达方向估计,提出一种基于Khatri-Rao(KR)积的联合稀疏分解算法。该算法借助KR积将阵列接收数据表示成多个虚拟联合稀疏测量矢量模型,通过求解联合稀疏反问题实现波达方向估计,给出了联合稀疏反问题的唯一性条件,解决了当前稀疏分解方位估计不能处理欠定情况的问题。仿真实验验证了算法的有效性,在低信噪比下获得了更高的分辨率。

矩阵Khatri-Rao积的推广

由x,y的n次多项式f(x,y)=∑ni,j=0aijxiyj给出f(x,y)的广义Khatri-Rao积f(A,B)=∑naijAi◇Bj,得到f(A,B)的特征值的分布,推广了已知的一些结果.

关于矩阵Khatri-Rao积的一些迹不等式

分别给出了半正定矩阵Khatri-Rao积和Hermitian矩阵Khatri-Rao积的迹不等式.

关于正定矩阵Khatri-Rao积和普通乘积的一个特征值不等式

给出了一个正定矩阵Khatri-Rao积和普通乘积的特征值不等式.

半正定矩阵的Khatri-Rao乘积的广义Schur补

给出了半正定矩阵的Khatri Rao乘积的广义Schur补的一些矩阵等式与不等式 .

块对角占优阵的Khatri-Rao积

将块对角占优矩阵与Khatri Rao积相结合,讨论了块对角占优阵及广义块对角占优阵的Khatri Rao积的性质。

虚拟阵列Khatri-Rao积与子空间联合稀疏表示的DOA估计方法

利用目标信号在空域分布的稀疏性,该文提出了一种基于虚拟阵列Khatri-Rao(KR)积与信号子空间联合稀疏表示的单快拍DOA估计方法;该方法利用单次快拍的采样数据,构造出双向虚拟阵列数据,并对虚拟阵列数据的协方差矩阵进行KR积变换处理,然后对向量化后的数据进行顺序重构,利用重构矩阵的大奇异值对应的左奇异向量为估计信号子空间;最后,利用凸优化工具箱对稀疏模型进行二阶凸规划的优化求解,得到高精度的DOA估计值;仿真实验验证了算法的有效性,在低信噪比下比传统MUSIC和OMP算法具有更高的估计精度。

正定矩阵的Khatri-Rao乘积的块Schur补的逆的一些偏序

给出了分块矩阵的块Schur补的定义 ,得到一些正定矩阵的Khatri Rao乘积的块Schur补的逆的偏序 。

基于Khatri-Rao矩阵积的有限反馈酉码本设计算法

针对有限反馈多输入多输出(MIMO)系统,提出了一种用于信道状态信息(CSI)量化的KRP(Khatri-RaoProduct)酉码本设计算法。该码本的设计中首先定义了一个相移键控(PSK)符号向量集合,随后在用PSK符号向量构造了一个准范德蒙矩阵的基础上,利用任意一个酉矩阵与准范德蒙矩阵作Khatri-Rao积来生成不同的酉码本矩阵。与现有的Grassmannian码本相比,提出的KRP码本在生成酉矩阵集合时无需进行最优搜索,复杂度大为降低。理论分析及仿真结果表明,KRP码本的最小弦距离恒大于零,而且采用KRP码本作为有限反馈预编码可使系统获得满天线分集,当反馈比特数相同时,KRP码本的性能优于Grassmannian码本。

任意多个Hermitian矩阵的Khatri-Rao乘积的一些不等式

最近 S.Liu[2 ]和笔者 [4]得到了两个 Hermite矩阵的 Khatri- Rao乘积的一些不等式 .我们以两种方式来推广这些结果 .首先 ,将结论推广到任意有限个 Hermite矩阵的 Khatri- Rao乘积 ;其次 ,给出了相应不等式的等式成立的充分必要条件 .

关于一个半正定矩阵的Khatri-Rao乘积的不等式的讨论

得到的一个矩阵乘积不等式及其逆向不等式.应用这些结果,把一个半正定矩阵Khatri-Rao乘积的不等式推广到实对称矩阵,并给出了它的逆向不等式及其等式条件.

矩阵广义khatri-Rao积的一些性质及不等式

在Kronecker积,Hadamared积与Khatri-Rao积的基础上给出了矩阵A,B的广义Khatri-Rao积f(A,B)的定义.并给出了广义Khatri-Rao积f(A,B)的一些普遍性质,得到正定矩阵、半正定矩阵、非负矩阵、Hermite矩阵的广义Khatri-Rao积的特殊性质.推出了广义Khatri-Rao积的共轭转置矩阵运算结果.证明了逆矩阵、平方矩阵的广义Khatri-Rao积的几个重要不等式以及半正定矩阵的广义Khatri-Rao积特征值的性质.

应用Khatri-Rao积分解的DS-CDMA盲多用户检测

对多用户直接序列码分多址(DS-CDMA)系统的多用户检测进行了研究,提出了一种基于Khatri-Rao积分解和连续干扰抵消的KRPSIC盲多用户检测算法。该算法充分利用DS-CDMA系统接收信号所具有的Khatri-Rao积结构性质,在用户扩频码、信道衰落系数均未知的情况下实现多用户检测,证明了算法的可辨识性和单调收敛性。仿真结果表明KRPSIC算法的误码率性能接近非盲的迫零算法,其作为一种非浅性迭代算法,在多用户检测的过程中对迭代初值的选取不敏感,当使用随机值初始化时算法依然有效。

关于矩阵Khatri-Rao乘积的Lwner偏序不等式(英文)

首先在任意分块条件下给出了矩阵的Khatri Rao及Tracy Singh乘积的一些等式 ,然后在此基础上建立了这两种矩阵乘积的不等式 ,从而推广了LiuShuangzhe (1999,LinearAlgebraAppl)的结果。

块对角占优矩阵的Khatri-Rao积的性质

研究在矩阵范数下的块对角占优矩阵的Khatri-Rao积,在计算数学与统计学中有着重要的作用.该文得出了在某些矩阵范数下的几类块对角占优矩阵的Khatri-Rao积仍保持其原有的块对角占优性质,推广了近期的一些结论.

半正定矩阵的Khatri-Rao乘积的一个偏序

下述由王伯英[1 ] 和詹兴致[2 ] 建立的关于半正定矩阵A和B的Hadamard乘积偏序(C D) T(A B) - 1 (C D)≤ (CTA- 1 C) (DTB- 1 D)被S .Liu[3] 推广到半正定的情况 .我们给出了Khatri

基于Khatri-Rao积的三维前视声呐空间方位估计技术

为了提高3维前视声呐的方位分辨能力,同时避免2维(2D)方位估计(DOA)方法失效,该文提出1维(1D)空间角估计方法、基于Vernier法的垂直角估计方法和基于最小角定理的水平角方位估计方法。首先基于不同子阵构造互协方差矩阵避免2维方位估计模型失效,再利用Khatri-Rao积进行虚拟孔径扩展;将扩展后的阵列导向矢量和观测向量模型用于2维方位估计。与原阵列的导向矢量相比,虚拟阵元数量约增加1倍,阵列的孔径得到有效扩展。仿真实验表明,与单观测向量波束形成2维方位估计方法相比,所提方法在2维方位估计问题中具有更高的分辨能力,均方根误差更低;水池实验进一步验证了该文所提方法的工程实用性。

基于Khatri-Rao积的3D MU-MIMO预编码方法

为了解决下行三维(3D)多用户(Multi-User,MU)多输入多输出(MIMO)系统中的共信道干扰问题,提出了一种基于Khatri-Rao积的3D预编码方法。该方法首先产生离线码本,然后各用户分别选择与水平维和垂直维信道最匹配的的码字并将其反馈给基站端,最后,根据提出的KhatriRao积基站端构造3D预编码矩阵,对不同用户数据进行处理。理论分析和仿真结果表明,该方法可有效地匹配真实信道状态信息(CSI),而且可有效地抑制共信道干扰,提升系统误码性能,对系统的性能优化有一定的参考价值。

一些包含Khatri-Rao积的矩阵不等式

利用Styan和Liu的相关结果,主要研究了分块和非分块矩阵的Khatri-Rao积,Khatri-Rao和与Hadamard积的矩阵不等式,得到一些半正定矩阵和非奇异Herm itian矩阵含有Ktracy-Rao积等的矩阵不等式。所得含有Khatri-Rao积的矩阵不等式可用于其它矩阵不等式方向的研究。

Khatri-Rao积变换下的离格信号DOA估计

当存在离格信号时,基于稀疏表示的波达角(DOA)估计算法性能损失严重。为解决这个问题,在对接收数据协方差矩阵进行Khatri-Rao积变换的基础上,推导了离格信号网格偏离量与紧邻信号原子系数之间的关系,提出了一种单一离格信号DOA估计方法。为提高对邻近离格信号DOA的估计性能,利用矩阵的广义逆性质提出了基于多原子系数的联合估计方法。仿真实验表明,单一离格信号DOA估计方法在低信噪比下有较好的性能,联合估计方法在高信噪比条件下对邻近离格信号DOA有较高的估计精度,同时所提算法估计性能几乎不受网格划分间距的影响,可以通过增大网格间距降低算法运算量。相关研究对阵列天线DOA估计具有一定的参考价值。