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矩阵运算是科学和工程中的基本数值计算,在通信系统中很多场合都需要这样的计算,如MIMO接收机,阵列信号处理等。工程应用中大都有实时性的要求,然而矩阵运算具有计算量大,实现起来复杂的特点,单一的处理器难以满足这样的要求。针对这一情况,有必要采取并行计算来加快矩阵运算速度。并行运算最重要的地方就在于并行结构的设计,任务的分配,数据与处理单元的映射,各处理单元的互联,使各处理单元能够并行、高效、协调地运作,从而高速地完成整个运算。本文将结合通信系统的实际需要,介绍常用的矩阵运算的并行结构,本文将介绍以下几个方面的内容:1.矩阵基本运算的并行结构,包括矩阵加、减法、Hardmard乘积以及矩阵向量乘法,然后重点介绍矩阵乘法的几种阵列结构2.矩阵求逆的问题,该运算是MIMO接收算法中重要组成部份。首先介绍了常用的矩阵求逆的方法,然后结合并行结构重点介绍采用三角分解的方法,主要介绍LU分解和QR分解的方法与实现结构,最后阐述了上三角矩阵的求逆及其实现结构。该部份采用硬件描述语言实现了采用阵列结构QR分解与上三角矩阵的求逆并给出了实际的仿真结果。3.矩阵的奇异值分解,该计算可以用来对MIMO信道作并行分解。该部份首先绍了单边Jacobi算法和它的一维阵列结构。然后详细介绍双边Jacobi算法,包括它的算法原理、阵列结构的设计、数据在各处理单元间的流动、各处理单元的具体流程。最后给出4阶方阵的具体实现结果和基本性能分析。4.矩阵的并行运算及结构在空间测向MUSIC算法中的具体应用。该部份内容从基本的天线阵元开始,逐一介绍阵列信号的数学模型及统计特性。接着介绍测向算法中最重要的算法之一,即MUSIC算法,并给出了相关的性能分析与仿真。由于该算法是在复数域内进行,将会增加硬件的复杂度,接着便介绍了如何通过变换在实数域内实现MUSIC算法。最后介绍如何运用矩阵的并行运算结构进行MUSIC算法各部份的计算,同时又给出了又一重要的矩阵分解运算的算法原理和实现结构,即特征值分解。此外,还提出了改进的谱函数的计算方法,该方法只需一个乘法周期即可完成一个搜索点的计算。