本文關(guān)鍵詞：對稱矩陣特征值分解的FPGA實(shí)現(xiàn)　出處：《現(xiàn)代電子技術(shù)》2017年12期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：針對應(yīng)用于MUSIC DOA估計(jì)的數(shù)據(jù)協(xié)方差矩陣特征值分解的需要,給出一個(gè)特征值分解的硬件實(shí)現(xiàn)方案,并闡述了基本思想。設(shè)計(jì)采用基于CORDIC的Jacobi算法實(shí)現(xiàn)實(shí)對稱矩陣特征值分解,并在FPGA上對5×5矩陣進(jìn)行了硬件仿真,經(jīng)過理論分析和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,該設(shè)計(jì)可以計(jì)算出全部特征值和特征向量,為MUSIC算法的FPGA實(shí)現(xiàn)奠定了基礎(chǔ)。
[Abstract]:According to the characteristics of data covariance matrix is applied to the MUSIC DOA estimation value decomposition, given an eigenvalue decomposition implementation scheme, and expounds the basic idea. Jacobi was used in the design of CORDIC algorithm based on eigenvalue decomposition of real symmetric matrices, the hardware simulation and the 5 * 5 matrix in FPGA, through theory analysis and experimental verification, the design can calculate all eigenvalues and eigenvectors, which laid the foundation for the FPGA implementation of MUSIC algorithm.

【作者單位】： 西安理工大學(xué)自動化與信息工程學(xué)院;渭南師范學(xué)院數(shù)學(xué)與物理學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61377080;60977054;61271110) 陜西省軍民融合研究基金項(xiàng)目(15JMR11) 渭南師范學(xué)院自然科學(xué)基金項(xiàng)目(15YKF002);渭南師范學(xué)院特色學(xué)科建設(shè)項(xiàng)目(14TSXK07)
【分類號】：TN791
【正文快照】： 0引言多信號分類(MUSIC)[1]算法是波達(dá)方向(DOA)估計(jì)技術(shù)中最具代表性的高分辨力算法之一,因其突破了傳統(tǒng)方法的瑞利極限而廣受人們青睞。雖然MUSIC算法理論上已經(jīng)成熟,但運(yùn)算量大,不利于其硬件實(shí)現(xiàn),對接收矢量的數(shù)據(jù)協(xié)方差矩陣進(jìn)行特征值分解(EVD)占據(jù)了MUSIC算法60%的運(yùn)算量

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本文編號：1413107