[发明专利]一种用于MUSIC算法特征值分解的多核并行处理方法

权利要求书

1.一种用于MUSIC算法特征值分解的多核并行处理方法，其特征在于，对用于MUSIC算法的复Hermite矩阵基于DSP多核并行优化，进行原始数据初始化及迭代特征值分解；

所述原始数据初始化的方法包含：特征向量矩阵初始化、构造扩展实对称矩阵、以及构造实对称平方矩阵；

所述迭代特征值分解的方法包含：迭代要素计算、主元要素更新、以及迭代终止判断。

2.如权利要求1所述的用于MUSIC算法特征值分解的多核并行处理方法，其特征在于，所述特征向量矩阵初始化包含：

全局变量初始化过程，在共享内存构造单位矩阵，矩阵维度为2N*2N；

特征值分解初始化过程，采用内存拷贝函数，用单位矩阵对特征向量矩阵进行初始赋值；

特征向量矩阵初始赋值采用8核并行计算，核i处理数据量为D_i，D_i＝4*N²/8，(i＝0,1,…7)。

3.如权利要求2所述的用于MUSIC算法特征值分解的多核并行处理方法，其特征在于，所述构造扩展实对称矩阵包含：

采用EDMA数据搬移函数对用于特征值分解的复Hermite矩阵进行分解，提取矩阵的实部矩阵和虚部矩阵，并分配数据至各核存储空间，实部、虚部矩阵维度为N*N，各核处理实部、虚部矩阵第N/8*N行数据；

各核使用上述分解得到的实部、虚部矩阵构造矩阵维度为2N*2N的实对称矩阵：以2N*2N实对称矩阵中心为直角坐标系的原点，对矩阵进行四象限划分，以实部矩阵构造实对称矩阵的第2,4象限，以虚部的取反矩阵作为实对称矩阵的第1象限，以虚部矩阵作为实对称矩阵的第3象限，计算公式如下：

(R+iI)(U+iV)＝λ(U+iV)

4.如权利要求3所述的用于MUSIC算法特征值分解的多核并行处理方法，其特征在于，所述构造实对称平方矩阵包含：

对扩展后的实对称矩阵各行第k(k＝1,2,…l-1,l＝1,2,…2N)位元素清零，得到上三角实对称矩阵，各核依次处理实对称矩阵数据的第((i-1)(2N/8)+1,…,(i)(2N/8))行数据，(i＝0,1,…7)；

对所述上三角实对称矩阵非零元素进行取平方操作，得到上三角实对称平方矩阵。

5.如权利要求4所述的用于MUSIC算法特征值分解的多核并行处理方法，其特征在于，所述迭代要素计算包含：

计算第i次迭代实对称矩阵的P，Q行元素的平方值，各核分别进行4N/8个数据的平方运算，P，Q第1次迭代初始值为0；

用P，Q行元素的平方值替换上述上三角实对称平方矩阵的相应P，Q行，P，Q列非零元素；

查找更新后的上三角实对称平方矩阵的最大值，各核依次处理上三角实对称平方矩阵数据的第((i-1)(2N/8)+1,…,(i)(2N/8))行数据，(i＝0,1,…7)，核0对各核计算结果整合，确定最大值对应的行，列位置P，Q，更新P，Q值；

计算相应旋转变换参数，计算公式如下：

sin2θ＝ω

计算PP点，PQ点，QQ点及QP点经过旋转变换的值，计算公式如下：