[发明专利]适用于实、复协方差矩阵的特征值分解硬件实现方法

权利要求书

1.一种适用于实、复协方差矩阵的特征值分解硬件实现方法，其特征在于，所述方法包括：

获取协方差矩阵，并根据所述协方差矩阵得到对角线最大值；

根据所述对角线最大值获取所述协方差矩阵的数据放缩位数，并根据所述数据放缩位数对所述协方差矩阵进行放缩处理，得到放缩矩阵；

根据收敛阈值精度和最大迭代次数阈值确定阈值判断条件；

根据所述放缩矩阵得到非对角线最大值，并根据所述阈值判断条件和所述非对角线最大值得到输出结果；

在所述输出结果为预设值的情况下，对所述放缩矩阵进行GIVENS循环变换处理，得到GIVENS循环变换矩阵和多个所述非对角线最大值，并根据所述阈值判断条件和多个所述非对角线最大值更新所述输出结果；

在所述输出结果不等于预设值的情况下，根据所述GIVENS循环变换矩阵得到特征值对角矩阵和特征向量矩阵。

2.根据权利要求1所述的适用于实、复协方差矩阵的特征值分解硬件实现方法，其特征在于，所述根据所述对角线最大值获取所述协方差矩阵的数据放缩位数，并根据所述数据放缩位数对所述协方差矩阵进行放缩处理，得到放缩矩阵，包括：

根据所述对角线最大值获取所述协方差矩阵的数据放缩位数；

根据所述数据放缩位数和预设硬件适配数据位宽对所述协方差矩阵进行放缩处理，得到放缩矩阵A,A∈M×M，以使所述放缩矩阵中的多个矩阵元素符合所述预设硬件适配数据位宽。

3.根据权利要求2所述的适用于实、复协方差矩阵的特征值分解硬件实现方法，其特征在于，所述根据收敛阈值精度和最大迭代次数阈值确定阈值判断条件，包括：

根据所述协方差矩阵的信号特征值个数确定收敛阈值精度，所述阈值精度包括第一精度、第二精度和第三精度；

在所述信号特征值个数为1的情况下，将所述阈值精度确定为第一精度，以对所述协方差矩阵进行完全收敛迭代处理；

或者，在所述信号特征值个数大于1且小于M-1的情况下，将所述阈值精度确定为第二精度，以对所述协方差矩阵进行空间平滑后的矩阵进行不完全收敛迭代处理；

或者，在所述信号特征值个数大于1且小于M-1的情况下，将所述阈值精度确定为第三精度，以对所述协方差矩阵进行空间平滑后的矩阵进行完全收敛迭代处理。

4.根据权利要求2所述的适用于实、复协方差矩阵的特征值分解硬件实现方法，其特征在于，所述根据收敛阈值精度和最大迭代次数阈值确定阈值判断条件，包括：

设置最大迭代次数阈值为N，并初始化迭代次数计数k，以将所述阈值判断确定为，

在所述非对角线最大值大于所述收敛阈值精度，且k小于N的情况下，将所述输出结果确定为1；

或者，在所述非对角线最大值小于或等于所述收敛阈值精度，或k大于或等于N的情况下，将所述输出结果确定为0。

5.根据权利要求4所述的适用于实、复协方差矩阵的特征值分解硬件实现方法，其特征在于，所述预设值为1，所述在所述输出结果为预设值的情况下，对所述放缩矩阵进行GIVENS循环变换处理，得到GIVENS循环变换矩阵和多个所述非对角线最大值，并根据所述阈值判断条件和多个所述非对角线最大值更新所述输出结果，包括：

在所述输出结果为1的情况下，根据GIVENS构建公式对所述放缩矩阵进行GIVENS循环变换处理，得到GIVENS循环变换矩阵U_k(k＝0,1,2,...K)，其中，GIVENS构建公式如下：

其中，

k为矩阵循环迭代次数，i为矩阵元素所在行数，j为矩阵元素所在列数，

6.根据权利要求5所述的适用于实、复协方差矩阵的特征值分解硬件实现方法，其特征在于，所述GIVENS循环变换矩阵的迭代过程包括：

根据变量迭代更新公式对GIVENS循环变换矩阵U_k中的A^k进行迭代更新处理，并根据变量迭代更新公式迭代生成阶段性变量V^k，其中，变量迭代更新公式如下：

其中，V⁰为初始化单位矩阵。