矩阵奇异值分解SVD在MIMO中的应用

ChenQiuSir

于 2022-03-11 05:22:30 发布

阅读量998

点赞数

CC 4.0 BY-SA版权

分类专栏：无线通信文章集合文章标签：算法矩阵线性代数

版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/ChenQiuSir/article/details/123415511

本文探讨了矩阵奇异值分解（SVD）在MIMO（多输入多输出）通信系统中的应用。通过将MIMO的传输矩阵H进行SVD，可以实现各天线间的干扰消除，确定有效信道数量，并为功率分配提供依据。SVD过程包括矩阵分解、矩阵变换以及功率调整，旨在优化传输矩阵，提高通信质量。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

从前文可以知道，一个任意矩阵都可以被分解成 $M=P\Sigma Q^T$ 的形式，其中P和Q是正交矩阵，满足性质 $PP^T=I$ ， $\Sigma$ 是对角线矩阵

如果M是一个复数矩阵，那么相应的，P和Q就是酉矩阵，满足性质 $PP^H=I$

$P^H$ 是 P 的共轭转置矩阵，也称Hermite矩阵。

现在把MIMO的传输矩阵H看做M，那么有 $H=P\Sigma Q^T$

为什么要这么分解呢？

主要有以下几个好处，因为 $\Sigma$ 矩阵的存在，会有

好处（1）：如果能把

最低0.47元/天解锁文章

评论

被折叠的条评论为什么被折叠?

到【灌水乐园】发言

查看更多评论

添加红包

成就一亿技术人!

hope_wisdom

发出的红包

实付元

使用余额支付

点击重新获取

扫码支付

钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。