基于Schmidt正交单位化的稀疏化定位算法

为了提高在一个移动信标节点下的无线传感器网络节点定位的精度,提出了一种稀疏化的无线传感器网络节点定位算法。该算法通过网格化感知区域把节点定位问题转化为稀疏信号重构问题,并提出了Schmidt正交单位化的预处理方法,对观测矩阵进行预处理,使其有效地满足了约束等距性条件。并针对稀疏定位模型中得到的稀疏信号是近似稀疏信号的问题,采用质心算法来优化算法的定位精度。实验结果表明,相比于MAP类算法,稀疏化的无线传感器网络节点定位算法的定位精度更优,同时所需要的信标节点的广播次数也更少。

基于Gram-Schmidt正交化算法的水下目标回波检测

提出了一种基于Gram-Schmidt正交化算法的水下目标回波检测方法.该方法利用Gram-Schmidt正交化算法实现对干扰背景的预白化,通过归一化匹配滤波器可完成对水下目标回波的检测.对仿真数据和实验数据的处理验证了该方法的有效性.

基于Schmidt正交化的快速求逆法

基于Schmidt正交化过程获得了一种计算逆矩阵的新方法.对于可逆矩阵A,有Q=MA,其中Q是酉矩阵,M是下三角矩阵.本文直接从Schmidt规范正交化出发,获得下三角矩阵M的计算公式,从而求得逆矩阵A-1=QHM=AHMTM.

Schmidt正交化过程的改进

在n维欧氏空间中,一般用Schmidt正交化过程来求标准正交基,该方法计算比较复杂,有人借助合同变换来简化标准正交基的求法,其结果并不理想,本文对Schmidt正交化过程进行了改进,使标准正交基的求法,可以用一系列的初等变换来完成。

LU分解与广义Schmidt正交化方法

利用对称内积的Schmidt正交化方法证明了各阶主子式不为零对称阵的LDLT分解.引入两个向量组关于弱内积广义正交的概念,并构造了将两组含相同个数向量的线性无关组化为广义正交组的广义Schmidt正交化方法.最后应用这一方法证明了各阶主子式不为零矩阵的LDU分解及一些相关的结果.

基于Schmidt正交化的多天线选择复用

该文从提高信道传输有效性的角度,提出了一种新的多天线选择发送策略--贪婪搜索(GS)法,使用这种方法挑选出使容量最大化的发送天线组合作为传输信号的天线.此法在结合注水(waterfilling)法进行天线功率分配的情况下,与理想的全天线注水法相比,可以减小发射机的复杂度,在独立信道下传输容量略有损失,在相关信道下可以提高传输容量,并且所付出的代价是仅需要对信道矩阵进行Schmidt正交化变换.这种方法一般用于信道矩阵列不满秩,即发送端天线数大于接收端天线数,发送端已知信道矩阵的情况(与注水法结合)或者接收端已知信道矩阵的情况(等功率分配).

一种基于矩阵初等变换的Schmidt正交化方法

对向量组的Schmidt正交化法和合同变换法的关系进行了分析,指出Schmidt正交化法就是合同变换法中利用规范化初等变换后的一种特殊情况,由此给出一种基于矩阵初等变换的Schmidt正交化方法——Schmidt初等变换正交化法,以及这一方法在软件Matlab上实现的程序.

基于Gram-Schmidt正交化的线阵方向图综合

将Gram-Schmidt正交化方法应用到线性阵列天线方向图综合中。此方法对阵元结构和类型都没有要求,具有很强的通用性。针对实际设计中阵结构不同以及对波束图的要求多种多样,该方法在具体设计过程与计算步骤上有不小的差别。通过对普通Chebyshev加权阵和Dolph-Chebyshev阵为例的详细设计,证明了此方法的有效性和高效性。

Schmidt正交化的两种提法

本文证明了在数学的两个分支——函数逼近论与代数学中Schmidt正交化方法本质上是一致的,并对这两种正交化方法的优劣进行了分析、比较.

Schmidt正交化方法的改进

一个线性无关的向量组,总有一个正交化的向量组与之等价。为寻求这个等价的正交化向量组,一般都是应用Schmjdt 正交化方法。Schmidt 正交化方法:设α1,α2,…,αn 是一组线性无关的向量。

Multi-Bounce ATR-FTIR结合Gram-Schmidt正交化法计算烟用香精相似度

采集2种不同风格特征烟用香精的Multi-Bounce Attenuated Total Reflectance-Fourier Transform Infrared Spectroscopy(Multi-Bounce ATR-FTIR)指纹图谱,运用主成分分析法各筛选出30条光谱,结合Gram-Schmidt正交化方法,分别建立了2类不同风格特征烟用香精的相似度鉴别模型。使用鉴别模型对未知样品进行相似度计算,并评价使用效果。结果显示,当相似度高于90%时,可以判定属于同一类香精,且相似度越高,风格特征越接近;当相似度低于90%时,可以判定不属于同一类香精,且相似度越低,风格特征的差异越显著。

用几何方法进行Gram-Schmidt正交化的教学探索

利用三维空间的一个线性无关组,通过正交分解原理构作正交基的方法,然后进行推广,比较形象的进行Gram-Schmidt正交化的教学。

关于利用矩阵方法简化Schmidt正交化过程的研究

本文给出了一种仅用第三种初等列变换,便可完成Schmidt正交化过程的方法。较之文[1]、[2],本法适应范围更广。

线性无关向量组Schmidt正交化方法的改进

众所周知,一个线性无关的向量组,总可化为一个等价的正交化的向量组,其方法一般采用Schmidt正交化方法～[1]:设α1,α2…,αn是一个线性无关向量组。

超宽带无线通信正交脉冲波形的正交化设计

基于幂函数的带核Schm idt正交化,给出一类可用于多元调制超宽带(UWB)无线通信系统的正交脉冲波形。这类正交脉冲波形克服了Herm ite正交脉冲波形持续时间长短不一致的缺点,且有比Herm ite正交脉冲波形频谱利用率高的特点。还从时域和频域分析了这类正交脉冲波形的特性。

实对称矩阵正交特征向量的一种新解法

为克服“只在给定向量组的条件下,才能求得正交向量组”的局限性,利用特征向量和正交的定义及齐次线性方程组的非零解求解方法,给出实对称矩阵对应于重特征值的正交特征向量的一种新的求解方法。研究表明,该方法可以有效地减少计算量,并可以直接写出实对称矩阵对应于重特征值的正交特征向量。

基于数据预处理的改进GS正交化波束形成

针对常规Gram-Schmidt(GS)正交化算法在训练快拍中混有期望信号时,自适应波束会出现期望信号相消的问题,提出了基于数据预处理的改进GS正交化波束形成算法.该算法构造阻塞矩阵进行数据预处理剔除期望信号,估计对应的协方差矩阵,并对其进行GS正交化重构干扰子空间,将静态加权矢量向干扰子空间作正交投影得到自适应权矢量.同时,为准确估计干扰子空间,对协方差矩阵的正交化自适应门限进行了修正.仿真结果表明,所提算法的输出信干噪比(SINR)比其它GS正交化算法有2dB以上的性能改善.

基于G-S正交化方法的宽零陷方向图综合

在线性阵列天线方向图无约束Gram-Schmidt(G-S)正交化综合方法基础上加入零点导数约束条件实现宽零陷波束图综合。此方法保持了无约束正交化方法中因采用对阵列导向矢量正交化处理而使得计算简便的优点,适合均匀或非均匀直线阵的综合。实验结果表明,此零点约束正交方法能很好实现在零阶、一阶和二阶导数约束条件下线性阵列波束图的综合。

Gram矩阵的Gauss顺序正交化法

将Gauss顺序消去法用于Gram矩阵上,得到了Gauss顺序消去法的简化公式,并给出了用矩阵形式表示Gram-Schmidt正交化过程的一种方法.

一类特殊矩阵正交化的方法

关系R的矩M_R,R的逆关系R^-1的矩阵M_R^-1”,M_R和M_R^-1互为转置矩阵;当R满足了一定的条件时M_R×M_R^-1为单位矩阵。据此,给出了一类特殊矩阵正交化的思路和方法。