对称矩阵特征值分解的FPGA实现

发布时间：2018-01-12 06:29

  本文关键词：对称矩阵特征值分解的FPGA实现　出处：《现代电子技术》2017年12期 　论文类型：期刊论文

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【摘要】：针对应用于MUSIC DOA估计的数据协方差矩阵特征值分解的需要,给出一个特征值分解的硬件实现方案,并阐述了基本思想。设计采用基于CORDIC的Jacobi算法实现实对称矩阵特征值分解,并在FPGA上对5×5矩阵进行了硬件仿真,经过理论分析和实验验证,该设计可以计算出全部特征值和特征向量,为MUSIC算法的FPGA实现奠定了基础。
[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.

【作者单位】： 西安理工大学自动化与信息工程学院;渭南师范学院数学与物理学院;
【基金】：国家自然科学基金(61377080;60977054;61271110) 陕西省军民融合研究基金项目(15JMR11) 渭南师范学院自然科学基金项目(15YKF002);渭南师范学院特色学科建设项目(14TSXK07)
【分类号】：TN791
【正文快照】： 0引言多信号分类(MUSIC)[1]算法是波达方向(DOA)估计技术中最具代表性的高分辨力算法之一,因其突破了传统方法的瑞利极限而广受人们青睐。虽然MUSIC算法理论上已经成熟,但运算量大,不利于其硬件实现,对接收矢量的数据协方差矩阵进行特征值分解(EVD)占据了MUSIC算法60%的运算量

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本文编号：1413107