【摘 要】
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随着模糊度实数解协方差矩阵维数的增加,由于取整运算舍入误差的影响,LLL降相关算法的成功率低、降相关效果差。本文引入分块正交的思想,设计了整数分块Gram-Schmidt正交化算法,同时联合LLL算法提出基于整数分块正交化的LLL降相关算法(IBGS-LLL)。利用随机模拟的方法分析不同维数下不同分块方式的降相关效果,明确了不同模式下算法的分块方式。基于模拟和实测的数据与改进的LLL算法进行比较,
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随着模糊度实数解协方差矩阵维数的增加,由于取整运算舍入误差的影响,LLL降相关算法的成功率低、降相关效果差。本文引入分块正交的思想,设计了整数分块Gram-Schmidt正交化算法,同时联合LLL算法提出基于整数分块正交化的LLL降相关算法(IBGS-LLL)。利用随机模拟的方法分析不同维数下不同分块方式的降相关效果,明确了不同模式下算法的分块方式。基于模拟和实测的数据与改进的LLL算法进行比较,证明IBGS-LLL算法在模糊度协方差矩阵降相关方面具有更优的效果和更高的成功率。
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