矩阵分析在通信中的应用

矩阵论在通信领域中的应用

基于多输入多输出技术(MIMO)信道容量的分析

1 背景分析

频谱资源的匮乏己经成为实现高速可靠传输通信系统的瓶颈。一方面,就是可用的频谱有限;另一方面,就是所使用的频谱利用率低下。因此,提高频谱利用率就成为解决实际问题的重要手段。多进多出(MIMO)技术即利用多副发射天线与多副接收天线进行无线传输的技术的提出很好地解决了这个问题。

多输入多输出(MIMO)技术能极大增加系统容量与改善无线链路质量的优点。通信信道容量就是信道进行无失真传输速率的上界,因此研究MIMO的信道容量具有巨大的指导意义。但就是对信道容量的推导分析就是一个很复杂的过程,但就是应用矩阵的知识进行分析能很好的解决这个问题,本文把矩阵理论知识与MIMO技术信道容量中的应用紧密结合,首先建立了MIMO信道模型,利用信息论理论与矩阵理论建立系统模型详细推导出MIMO信道容量,通过程序仿真反应实际情况,可以更直观正确的得出重要结论,这些结论的得出没有矩阵的知识就是很难实现的。

2 问题的提出

基于MIMO的无线通信理论与传输技术显示了巨大的潜力与发展前景。MIMO 技术的核心就是空时信号处理,利用在空间中分布的多个天线将时间域与空间域结合起来进行信号处理,有效地利用了信道的随机衰落与多径传播来成倍的提高传输速率,改善传输质量与提高系统容量,能在不额外增加信号带宽的前提下带来无线通信性能上几个数量级的提高。目前对MIMO技术的应用主要集中在以空时编码(STC,Space-Time Codes)为典型的空间分集(diversity)与以BLAST(Bell LAyered Space-Time architecture)为典型的空间复用(multiplexing)两个方面。MIMO作为未来一代宽带无线通信系统的框架技术,就是实现充分利用空间资源以提高频谱利用率的一个必然途径。

可问题就是,MIMO系统大容量的实现与系统其它性能的提高以及MIMO系统中使用的各种信号处理算法的性能优劣都极大地依赖于MIMO信道的特性,特别就是各个天线之间的相关性。最初对MIMO系统性能的研究与仿真通常都就是在独立信道的假设下进行的,这与实际的MIMO信道大多数情况下具有一定的空间相关性就是不太符合的。MIMO系统的性能在很大程度上会受到信道相关性的影响。因此,建立有效的能反映MIMO信道空间相关特性的MIMO信道模型以选择合适的处理算法并评估系统性能就变得相当重要。其中矩阵知识的应用,极大地简化的问题的分析难度,更加直观的反映出系统的特性。

3 模型的建立与分析

3、1 探讨选择模型

过去的研究一般局限于用数学模型描述无线信道的时域衰落特征,重点在于建立存在于无线衰落信道中的散射体、折射体与绕射体的统计模型或几何模型,从而用于无线信道衰落分布的预测、估计与测量。针对大尺度衰落现象,研究学者们分别建立了相应的路径损耗模型、基于对数正态分布的阴影衰落模型;针对小尺度衰落现象,已经提出了Rayleigh、Ricean等分布来进行描述。研究中发现,存在于衰落信道中的散射体不仅影响信道衰落的时域特征,而且由于散射体的分布与位置的不同,导致在不同天线上的接收信号之间的空时相关特性,还反映出信道的空时衰落特征。从而基于散射体几何分布的建模方法、参数化统计建模与基于相关特征的建模方法被相继提出,大量的信道测量数据也被公布。人们逐渐发现在实际移动无线衰落信道中,最早用于描述散射体均匀分布的Clarke模型不再有效,围绕无线收发信机的散射体更多地呈现非均匀分布。已有的多数建模方法均假设了到达接收端的来波方向(AOA)、或离去发送端的去波方向(AOD)为均匀分布情形。实际上,在蜂窝移动无线通信环境中,存在大量的非均匀来波情形,比如狭窄的街道、地铁与室内情形。这些现象将会导致非均匀来波方向分布,从而影响不同天线上衰落的相关性。此外,在现有的蜂窝无线系统中,由于蜂窝微型化与小区扇形化,基站发送端的天线已由最初的全向辐射转为定向辐射,到达接收端的来波方向一般也呈非均匀分布。这些新特征急迫要求提出新的模型进行分

析。

目前,在MIMO 信道建模中多采用的就是基于空时统计特性的建模方法。而其中的基于散射体地理特征的建模方法与空时相关统计特性的建模方法又就是统计建模中较多采用的两种方法。这两种方法都有各自的优缺点:

(1)若基于散射体几何分布对MIMO 衰落信道建模,则必须对散射体的分布进行合理的假设,并给出收发两端之间的距离、散射体的数目与尺寸以及散射体与收发两端的距离等一些可描述MIMO 信道的二维几何参数。而过多的参数约束会增加建模的复杂度,同时,不同的环境下这些参数的值也不尽相同,因此,这种建模方法限制了具体的应用场合。

(2)若基于统计特性对MIMO 无线衰落信道进行建模,需要给出描述离开角(AOD)、到达角(AOA)、水平方向角度功率谱(PAS),电波的角度扩展(AS)等一系列参数的数学统计模型。这种方法能够较为全面的反映MIMO 信道的衰落特性,特别就是信道的空间衰落特性;而且目前已经有了对AOA 、AOD 、PAS 、AS 等参数在各种环境下的大量的测量值及其分布的数学描述。

根据上面的模型对比可发现,采用基于空时相关统计特性的建模方法建立MIMO 无线衰落信道模型可以更好地进行MIMO 信道容量的分析。

3、2模型的主要参数与数学描述

基于空时相关特性的统计MIMO 信道模型的主要参数包括:

(1)信道的功率与时延的分布、多普勒功率谱等表征信道时域与频域衰落特征的参数。

(2)每一可分辨径的空间特性参数:发射端信号的离开角(AOD)、接收端信号的到达角(AOA)、信号的水平方向角度功率谱(PAS)、角度扩展(AS)等。

(3)发射端与接收端天线的数目与天线阵列结构以及天线元之间的间距。在上述的参数中,发射端信号的AOD 就是指发送信号与发射天线元之间的夹角。

接收端信号的AOA 就是指接收信号与接收天线元之间的夹角。它们的取值范围在[]ππ,-区间,AOD 与AOA 在通常情况下服从均匀分布,在某些情况下并不服从均匀分布。角度功率谱PAS 就是指信号的功率谱密度在角度上的分布。研究表明,PAS 主要服从3种分布:均匀分布、截断高斯分布与截断拉普拉斯分布。此

外,PAS 也可能就是一个升余弦函数甚至为一个整数。角度扩展AS 就是角度功率谱PAS 的二阶中心矩的平方根,在[]π2,0之间分布。它反映了信号功率谱在角度上的色散程度。角度扩展越大,信道的空间相关性就越小,反之则相关性越大。天线的阵列结构就是指天线的摆放方式,较普遍的阵列结构就就是均匀线性阵列(ULA,Uniform Linear Array),另外还有均匀圆形阵列(UCA,Uniform Circular Array)等其它阵列结构。天线元间距就是指两个相邻天线元之间的距离,天线间距通常用载波的波长λ进行归一化。天线元间距越小则空间相关性就越大,反之则相关性越小。

如图1所示,考虑发射端天线数为N,接收端天线数为M 的两个均匀线性天线阵列(ULA),假定天线为全向辐射天线。发射端天线阵列上的发射信号记为:

[]T

N t s t s t s t s )(),(),()(21Λ= (3、1) )(t s n )表示第n 个发射天线元上的发射信号,符号[]T

?表示矢量(或矩阵)的转置。同样地,接收端天线阵列上的接收信号可以表示为:

[]T

M y t y t y t t y )(),(),()(21Λ= (3、2) 描述连接发射端与接收端的宽带MIMO 无线信道矩阵可以表示为:

)()(1l L

l l A H ττστ-=∑= (3、3)

其中N M C H ?∈)(τ,并且

M MN l M l M l N l l l N l l l l a a a a a a a a a A ???????????????=)(1)(1)(2)(22)(21)(1)(12)(11)(ΛM O M M ΛΛ 为描述收发两端天线阵列在时延l τ下的复信道传输系数矩阵,l mn h 表示从第n 个发射天线到第m 个接收天线之间的复传输系数。L 表示可分辩径的数目。

矩阵理论在通信的应用

矩阵理论在通信网络中的应用 ——利用幺模矩阵分析最小费用流问题摘要将通信网络中节点间的业务看作是一个流，假设一对节点间存在v个流量的业务需求，怎样使得最终达到满足要求且费用最小。通过线性规划建模，利用矩阵理论中完全幺模矩阵以及幺模矩阵的知识，保证求得的最优解为整数解，使得最小费用流问题得以解决。关键字：最小费用流，完全幺模矩阵，幺模矩阵，整数解 ABSTRACT View the business communication between nodes in the network as a stream, a v of the flow between nodes business needs, how to make the end meet the requirements and minimum cost. The linear programming model, by using matrix theory totally unimodular matrix

and knowledge unimodular matrix, guarantee to obtain the optimal solution for the integer solution, so that the minimum cost flow problem can be solved. Key Words: Minimum Cost Flow ,Totally Unimodular ,Unimodular , integer solution 第一章矩阵理论简介根据世界数学发展史的记载，矩阵理论概念剩余19世纪50年代，是为了解决线性方程组的需要而诞生的。1855年，英国数学家Caylag在研究线性变换下的不变量时，为了简介、方便而引入了矩阵的概念。矩阵的理论发展非常的迅速，到19世纪末，矩阵理论体系已经基本形成。到20世纪，矩阵理论得到了进一步的发展。目前，它已近发展成为在物理、控制论、经济学、等学科有大量应用的分支。用矩阵的理论与方法来处理通信网络技术中的各种问题已越来越普遍。在通信工程技术中引进矩阵理论不仅使理论的表达极为简捷，而且对理论的实质刻画也更为深刻，这一点是不容置疑的，更由于计算机和计算方法的普及发展，不仅为矩阵理论的应用开辟了广阔的前景，也使通信网络技术的研究发生新的变化，开拓了崭新的研究途径，例如网络中的最小费用流问题、最短分离路径对问题、多商品流问题等，无不与矩阵理论发生紧密结合。因此矩阵的理论与方法已成为研究通信工程技术的数学基础。

矩阵分析在通信领域的应用论文

矩阵分析在通信领域的应用学院：电气与电子工程学院学号：____201606001____ 姓名：___江诚____

矩阵分析在通信领域的应用【摘要】矩阵是数学的基本概念之一，也是线性代数的核心内容。矩阵广泛运用于各个领域，如数学建模、密码学、化学、通信和计算机科学等，解决了大量的实际问题。本文主要介绍矩阵在通过信领域的应用，如：在保密通信中，应用逆矩阵对通信的信息进行加密；在信息论中，利用矩阵理论计算信源熵、信道容量等；在信息论的信道编码中，利用监督矩阵，生成矩阵，对信道中的信息进行编码，利用错误图样对信道传输的信息进行纠正；此外，矩阵分析在MIMO技术这个模块中也有着很重要的应用，基本可以说矩阵分析是MIMO技术研究的基础。关键词：矩阵;保密通信;信道容量;信道编码;MIMO 1、引言随着科技快速稳健的发展，通信技术也得到了飞速的发展，人们对通信的要求也不断提高，不仅要求通信的实时性、有效性，还要求通信的保密性。而现实环境中，由于噪声的影响，常常使通信出现异常，这就要求人们对接收到的信号能够更好的实现检错纠错。此外，在频谱资源的匮乏己经成为实现高速可靠传输通信系统的瓶颈。一方面，是可用的频谱有限;另一方面，是所使用的频谱利用率低下。因此，提高频谱利用率就成为解决实际问题的重要手段。多进多出(MIMO)[1]技术即利用多副发射天线和多副接收天线进行无线传输的技术，该技术能够很好的解决频谱利用率的问题。然而对以上通信中存在的问题的分析和研究都需要用到矩阵理论的知识，本文把矩阵理论和其在通信领域的应用紧密结合，通过建立一些简单的分析模型，利用矩阵知识将通信领域很多复杂的计算和推导变得简单明了。 2、矩阵在通信领域中的应用 2.1 矩阵在保密通信中的应用[2] 保密通信是当今信息时代的一个非常重要的课题, 而逆矩阵正好在这一领域有其应用。我们可以用逆矩阵[3][4]所传递的明文消息进行加密(即密文消息)，然后再发给接收方,而接收方则可以采用相对应的某种逆运算将密文消息编译成明文。

矩阵理论中的矩阵分析的实际应用论文

矩阵分析在同步捕获性能研究新应用摘要：该文提出了一种利用概率转移矩阵计算捕获传输函数的方法，通过将以往分析方法中的流程图转换为概率转移矩阵，仅需知道一步转移概率矩阵，利用现代计算机编程语言(如MAPLE，MATLAB等)的符号运算功能，即可得到捕获系统的传输函数：通过对传输函数求导，可计算平均捕获时间。矩阵分析方法可完整地计算出捕获系统的传输函数，可弥补流程图方法在分析传统连续搜索捕获方案的传输函数时所忽略的项；可纠正流程图方法在分析非连续搜索捕获方案的传输函数时所引起的误差。关键词：CDMA；矩阵分析；传输函数；流程图；捕获 A Novel Acquisition Performance Evaluation Approach Based on Matrix Analysis Abstract：A novel acquisition performance analysis approach is proposed based on matrix analysis．Given the first step transition probability matrix，the transfer function of acquisition system can be obtained by utilizing the symbol operation function of computer programming such as MAPLE，MATLAB and so on，and the mean acquisition time can be computed by differentiating the transfer function．The transfer function of acquisition system can be computed perfectly by matrix analysis，it not only complements the items neglected in that of conventional serial acquisition scheme but also corrects the error items in that of nonconsecutive acquisition scheme．

矩阵理论在信号系统中的应用

五邑大学研究生矩阵理论论文

矩阵理论在信号系统中的应用摘要：在20世纪50年代蓬勃兴起的航天技术的推动下，现代控制理论在上世纪60年代开始形成并得到了迅速的发展。现代控制理论的重要标志和基础就是状态空间方法。现代控制理论用状态空间法描述输入、状态、输出等各种变量间的因果关系。不但反映系统输入与输出的外部特性，而且揭示了系统内部的结果特性，可以研究更复杂而优良的控制算法。现代控制理论及使用于单变量控制系统，有适用于多变量控制系统，既可以用于线性定常系统，又可以用于线性时变系统，还可用于复杂的非线性系统。本文主要介绍了连续时间线性时不变系统零输入响应运动分析，如何利用数学模型，求解线性定常系统的零输入响应问题。是矩阵理论中约当标准形和对角线标准形在线性系统理论中的一个很典型的应用。状态与状态变量：系统在时间域中运动信息的集合称为状态。确定系统状态的一组独立（数目最少的）变量称为状态变量。它是能完整地确定地描述系统的时间行为的最少的一组变量。状态向量：如果n 个状态变量用()1x t 、()2x t 、…()n x t 表示，并把这些状态变量看做是向量X （t ）的分量，则向量X （t ）称为状态向量，记为()()()()12n x t x t X t x t ????? ?=???????? 或者()()()()12T n X t x t x t x t =???? 状态空间：以状态变量()1x t 、()2x t 、…()n x t 为坐标轴构成的n 维空间。状态方程：描述系统的状态变量之间及其和系统输入量之间关系的一阶微分方程组线性系统：满足叠加原理的系统具有线性特性零输入响应：若输入的激励信号为零，仅有储能元件的初始储能所激发的响应，称为零输入响应。一、线性系统状态方程： A ：表示系统内部状态关系的系数矩阵 B ：表示输入对状态作用的输入矩阵从数学的角度上，就是相对于给定的初绐状态x0和外输入u （t ），来求解状态方程的解，即系统响应。解的存在性和唯一条件：如果系统A 、B 的所有元在时间定义区间 []0t t α上均为 t 的实值连续函数，而输入u(t)的元在时间定义区间[]0t t α上是连续实函数，则其状态方程的解X(t)存在且唯一。 ()()[] ()()0 )0(x t t :)(x t t :0 000≥=+=∈=+=t x Bu A t t t x t Bu A x x x x 时不变时变α

信息论基础理论与应用考试题及答案

信息论基础理论与应用考试题一﹑填空题（每题2分，共20分） 1.信息论研究的目的就是要找到信息传输过程的共同规律，以提高信息传输的（可靠性）﹑（有效性）﹑保密性和认证性，使信息传输系统达到最优化。（考点：信息论的研究目的） 2.电视屏上约有500×600=3×510个格点，按每点有10个不同的灰度等级考虑，则可组成5 31010?个不同的画面。按等概计算，平均每个画面可提供的信息量约为（610bit /画面）。（考点：信息量的概念及计算） 3.按噪声对信号的作用功能来分类信道可分为（加性信道）和（乘性信道）。（考点：信道按噪声统计特性的分类） 4.英文电报有32个符号（26个英文字母加上6个字符），即q=32。若r=2，N=1，即对信源S 的逐个符号进行二元编码，则每个英文电报符号至少要用（5）位二元符号编码才行。（考点：等长码编码位数的计算） 5.如果采用这样一种译码函数，它对于每一个输出符号均译成具有最大后验概率的那个输入符号，则信道的错误概率最小，这种译码规则称为（最大后验概率准则）或（最小错误概率准则）。（考点：错误概率和译码准则的概念） 6.按码的结构中对信息序列处理方式不同，可将纠错码分为（分组码）和（卷积码）。（考点：纠错码的分类） 7.码C=｛（0，0，0，0），（0，1，0，1），（0，1，1，0），（0，0，1，1）｝是（（4， 2））线性分组码。（考点：线性分组码的基本概念） 8.定义自信息的数学期望为信源的平均自信息量，即（11()log ()log ()()q i i i i H X E P a P a P a =??==-????∑）。

利用矩阵理论详细推导MIMO信道容量

利用矩阵理论详细推导MIMO 信道容量摘要多输入多输出(MIMO)技术被认为是现代通信技术中的重大突破之一，以其能极大增加系统容量与改善无线链路质量的优点而受到了越来越多的重视与关注。通信信道容量是信道进行无失真传输速率的上界，因此研究MIMO 的信道容量具有巨大的指导意义。本文把矩阵理论知识与MIMO 技术信道容量中的应用紧密结合，首先建立了MIMO 信道模型，利用信息论理论和矩阵理论详细推导出MIMO 信道容量。并得出重要结论。关键词： MIMO ；信道容量；奇异值分解一、引言 MIMO Multiple Input-Multiple Output)是指在通信链路的发送端与接收端均使用多个天线元的传输系统,它能够将传统通信系统中存在的多径因素变成对用户通信性能有利的因素,从而成倍地提高业务传输速率。矩阵理论在通信，自动控制等工程领域里应用广泛，而通信的难点在于信道的处理，因此，矩阵理论与无线信道的研究是一个很好的切入点。目前，MIMO 技术的信道容量和空时编码，空时复用等技术都离不开矩阵理论的应用。二、利用矩阵理论详细推导MIMO 信道容量 1) MIMO 信道介绍 MIMO 是多输入多输出系统，当发送信号所占用的带宽足够小的时候，信道可以被认为是平坦的，这样，MIMO 系统的信道用一个R T n n ?的复数矩阵H 描述，H 的子元素,j i h 表示从第(1,2,...)R j j n =根发射天线到第(1,2,...)T i i n =根接收天线之间的空间信道衰落系数[1]。如下图所示： 1112121 22212T T R T R R n n n n n n H h h h h h h h h h ??????=???? ???? (2.1) 每个符号周期内，发送信号可以用一个1T n ?的列向量12[]T T i n x x x x x =??????表示，其中i x 表示在第i 个天线上发送的数据。同时，用一个1R n ?的列向量12[]R T i n y y y y y =??????表示，其中i y 表示在第i 个天线上发送的数据。对于高斯信道,发射信号的最佳分布也是高斯分布[1]。因此,x 的元素是零均值独立同分布的高斯变量。发送信号的协方差可以表示为： {}H xx R E xx = (2.2) 发送信号的功率可以表示为 ()xx P tr R = (2.3) 接收信号和噪声可以分别用两个1R n ?的列向量y 和n 表示。其中信道噪声是加性噪声，服从循环对称复高斯分布，并且与发射信号x 不相关，假设n 均值为0，功率为2σ。噪声的协方差为： 2 R H nn n R E nn I σ??==?? (2.4) 通过这样一个线性模型，接收信号可以表示为 y Hx n =+ (2.5)

中科院矩阵分析与应用大作业

中科院矩阵分析与应用大作业实现LU分解 QR分解 Householder reduction、Givens reduction Matlab 代码： function [] =juzhendazuoye A=input('请输入一个矩阵A='); x=input('请输入序号 1 LU分解 2 Gram-Schmidt分解 3 Householder reduction 4 Givens reduction:' ); if(x==1) %%*************LU分解*****************%% disp('PA=LU') m=size(A,1); % m等于矩阵A的行数 n=size(A,2); % n等于矩阵A的列数 if(m==n) % 判断矩阵A是不是方阵 % 如果矩阵A不是方阵那么就输出“error” U=A; % 把矩阵A赋值给矩阵U L=zeros(n); % 先将L设为单位阵 P=eye(n); % 首先将交换矩阵P设为单位矩阵 for j=1:n-1 for i=j+1:n if (U(j,j)~=0) %判断主元元素是否不为0 L(i,j)=U(i,j)/U(j,j); U(i,:)=U(i,:)-U(j,:)*U(i,j)/U(j,j); % U(j,j)为主元元素 else a=j+1; % 令a等于j+1 while((U(a,j)==0)&&(a

矩阵论在电路中的应用

矩阵论在电路分析中的应用随着科学技术的迅速发展，古典的线性代数知识已不能满足现代科技的需要，矩阵的理论和方法业已成为现代科技领域必不可少的工具。诸如数值分析、优化理论、微分方程、概率统计、控制论、力学、电子学、网络等学科领域都与矩阵理论有着密切的联系，甚至在经济管理、金融、保险、社会科学等领域，矩阵理论和方法也有着十分重要的应用。当今电子计算机及计算技术的迅速发展为矩阵理论的应用开辟了更广阔的前景。因此，学习和掌握矩阵的基本理论和方法，对于工科研究生来说是必不可少的。全国的工科院校已普遍把“矩阵论”作为研究生的必修课。对于电路与系统专业的研究生，矩阵论也显得尤为重要。本文以电路与系统专业研究生的必修课《电网络分析与综合》为例，讲解矩阵论的重要作用。在电路分析中，对于一个有n 个节点，b 条支路的电路图，每条支路的电压和电流均为未知，共有2b 个未知量。根据KCL 我们可以列出（b-1）个独立的方程，根据KVL 我们也可以列出（b-n+1）个独立的方程，根据每条支路所满足的欧姆定律，我们还可以可以列出b 个方程；总共2b 个方程要解出b 个支路电流变量和b 个支路电压变量。当b 的数值比较大时，传统的解数学方程组的方法已经不再适用了，因此我们需要引入矩阵来帮助我们求解电路。一. 电网络中最基本的三个矩阵图 1 1. 关联矩阵在电路图中，节点和支路的关联性质可以用关联矩阵][ij a A =来表示。选取一个节点为参考节点后，矩阵A 的元素为： ?? ???-+=个节点无关联条支路与第第方向指向节点个节点相关联，且支路条支路与第第方向离开节点个节点相关联，且支路条支路与第第i j i i j i i j a ij 0 1 1 图1中电路图的关联矩阵为 ????????????= 0 1- 0 1- 1- 0 0 1- 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 1- 1-0 0 1- 1 0 0 1 A 2. 基本回路矩阵

矩阵变换及应用开题报告

鞍山师范学院数学系13届学生毕业设计（论文）开题报告课题名称：浅谈矩阵的变换及其应用学生姓名：李露露专业：数学与应用数学班级：10级1班学号：30 指导教师：裴银淑 2013年12月26日

一、选题意义 1、理论意义：矩阵是数学中的一个重要内容，是线性代数核心。矩阵的变换是矩阵中一种十分重要的运算，它在解线性方程组求逆矩阵及矩阵理论的探讨中都可起到非常重要的作用。很多复杂、繁琐的问题经过变换都可以化为简单、易于解决的问题。因此，矩阵变换是研究代数问题的一个重要工具。 2、现实意义：矩阵变换在物理、力学、信号与信息处理、通信、电子、系统、控制、模式识别、土木、电机、航空航天等众多学科中式最富创造性和灵活性，并起着不可代替的作用。二、论文综述 1、国内外有关研究的综述：矩阵不仅是个数学学科，而且也是许多理工学科的重要数学工具，因此国内外有许多有关于矩阵的研究。英国数学家西尔维斯特首先使用了“矩阵”一词，他与矩阵论的创立者凯莱一起发展了行列式理论。1858年，凯莱发表了关于矩阵的第一篇论文《矩阵论的研究报告》。自此以后，国内外有了许多关于矩阵的研究。在张贤达所著的《矩阵分析与应用》一书中，就有关于矩阵变换的内容，在第一章中有关于矩阵初等变换的内容，并有初等变换在矩阵方程中的应用，在第四章中也提到了Householder变换和Givens旋转。美国著名的约翰斯.霍普金斯大学的RogerA.Horn和威廉姆和玛丽学院的CharlesR.Johnson联合编著的《矩阵分析》也有关于矩阵变换的内容，此书主要涉及的是矩阵变换的应用。国内外关于矩阵变换的研究都取得了很大的进展，为矩阵知识所涉及的各个领域都作出了巨大贡献。 2 、本人对以上综述的评价：

信息论基础理论与应用考试题及答案

可逆矩阵在通信中的应用

可逆矩阵及其在保密通信中的应用摘要本文在可逆矩阵的定义、性质及求法的基础上，讨论了判断可逆矩阵的方法、分块可逆矩阵的求法以及可逆矩阵的一类求法，并通过实例给出了具体应用.介绍了保密通信及可逆矩阵在其中的应用. 关键词矩阵理论；可逆矩阵；保密通信；伴随矩阵；性质 0 引言随着科学技术的不断进步，矩阵理论已成为众多高科技邻域不可或缺的组成部分.而逆矩阵是其非常重要并且是较难理解的一部分内容，但在许多线性代数教科书中逆矩阵相关知识点却零零散散，而且忽略了其重要实际应用，以至于让很多人错误地认为逆矩阵没有多大用处.为了能具体地、形象地认识逆矩阵，将抽象的知识具体的表现出来，掌握其本质，更能简单的运用到实际当中.在我们学过的高等代数教材中对可逆矩阵给出了明确的定义，但未对可逆矩阵的求解方法详细的介绍，本文主要讨论可逆矩阵的求解方法及其在保密通信中的应用. 1 可逆矩阵定义1 在线性代数中，对于任意一个n 阶方阵A ，如果有n 阶方阵B ，使得=AB BA E =，其中E 为n 阶单位矩阵，则称A 是可逆的，且B 是A 的逆矩阵，记作1 A -. 若方阵A 的逆矩阵存在，则称A 为非奇异方阵或可逆矩阵. 可逆矩阵的性质

性质1 若A 是可逆的，则1 A -也可逆，且()1 1 A A A --=. 性质2 若A 、B 是两个同阶可逆矩阵，则AB 也可逆，且()1 11AB B A ---=. 性质3 若可逆矩阵A 的转置矩阵为T A ，则() ()1 1T T A A --=. 性质4 若A 是可逆矩阵，则有1 1A A --=. 可逆矩阵的判定定理1 初等变换不改变矩阵的可逆性. 证明设A 经过一次初等行变换得到B ，那么存在一个初等矩阵E ，使得 EA B =.由于初等矩阵可逆，当A 可逆时，EA 也可逆，即B 可逆。另一方面，1A E B -=，当B 可逆时，1E B -可逆，即A 可逆.对列变换的情形可类似的证明. 几个充要条件定理2 A 可逆?n A I ?. 定理3 A 可逆1 s A P P ?=，i P 是初等矩阵. 证明设A 可逆，则A 的等价标准形为n I ，即存在初等矩阵12s 1,2,, ,,,,,t P P P Q Q Q 使得s 211,2t n P P P AQ Q Q I =，于是1111 1112 s 21n t A P P P I Q Q Q ------= 11 111112 s 21t P P P Q Q Q ------= 故A 可表示成一些初等矩阵的乘积. 定理4 A 可逆?只经过行初等变化为n I . 证明因为A 可逆?存在初等矩阵12s ,,,P P P 使得12 s A PP P =?1 11 s 21P P P A E ---=?A 经过 s 次初等变换化成E . 定理5 设A ,B 是两个n 阶矩阵，则AB A B =. 推论1 设12,, ,s A A A 都是n 阶矩阵，则

矩阵分解及其应用

《线性代数与矩阵分析》课程小论文矩阵分解及其应用学生姓名：****** 专业：******* 学号：******* 指导教师：******** 2015年12月

Little Paper about the Course of "Linear Algebra and Matrix Analysis" Matrix Decomposition and its Application Candidate:****** Major:********* StudentID:****** Supervisor:****** 12,2015

中文摘要将特定类型的矩阵拆解为几个矩阵的乘机称为矩阵的分解。本文主要介绍几种矩阵的分解方法，它们分别是矩阵的等价分解、三角分解、谱分解、奇异值分解和 Fitting 分解等。矩阵的分解理论和方法是矩阵分析中重要的部分，在求解矩阵的特征值、解线性方程组以及实际工程中有着广泛的运用。因此，本文将介绍矩阵等价分解、三角分解、奇异值分解的理论运用以及三角分解的工程运用。关键词：等价分解,三角分解,奇异值分解,运用

Abstract Many particular types of matrix are split into the product of a matrix of several matrices, which is called decomposition of matrix. In this paper, we introduce some methods of matrix decomposition, which are equivalent decomposition, triangular decomposition, spectral decomposition, singular value decomposition, Fitting decomposition and so on. The decomposition theory and method of matrix is an important part of matrix analysis, which is widely used in solving the characteristic value, solving linear equations and the practical engineering. In this paper, we will introduce the theory of matrix equivalence decomposition, triangular decomposition, singular value decomposition and the engineering application of triangular decomposition. Key words：Equivalent Decomposition, Triangular Decomposition, Singular Value Decomposition, Application

矩阵分析试题中北大学33

§9. 矩阵的分解矩阵分解是将一个矩阵分解为比较简单的或具有某种特性的若干矩阵的和或乘积，这是矩阵理论及其应用中常见的方法。由于矩阵的这些特殊的分解形式，一方面反映了原矩阵的某些数值特性，如矩阵的秩、特征值、奇异值等；另一方面矩阵分解方法与过程往往为某些有效的数值计算方法和理论分析提供了重要的依据，因而使其对分解矩阵的讨论和计算带来极大的方便，这在矩阵理论研究及其应用中都有非常重要的理论意义和应用价值。这里我们主要研究矩阵的三角分解、谱分解、奇异值分解、满秩分解及特殊矩阵的分解等。一、矩阵的三角分解——是矩阵的一种有效而应用广泛的分解法。将一个矩阵分解为酉矩阵（或正交矩阵）与一个三角矩阵的乘积或者三角矩阵与三角矩阵的乘积，这对讨论矩阵的特征、性质与应用必将带来极大的方便。首先我们从满秩方阵的三角分解入手，进而讨论任意矩阵的三角分解。定义1 如果(1,2,,)ii a i n = 均为正实数，()(,1,2,1;∈<=- ij a C R i j i n 1,2,),=++ j i i n 则上三角矩阵 1112 1222000?? ? ? = ? ? ?? n n nn a a a a a R a 称为正线上三角复（实）矩阵，特别当1(1,2,,)ii a i n == 时，R 称为单位上三角复（实）矩阵。

定义2如果(1,2,,)ii a i n = 均为正实数，()(,1,2,1;∈>=- ij a C R i j i n 1,2,),=++ j i i n 则下三角矩阵 11212212000?? ? ? = ? ? ?? n n nn a a a L a a a 称为正线下三角复（实）矩阵，特别当1(1,2,,)ii a i n == 时，L 称为单位下三角复（实）矩阵。定理1设,?∈n n n A C （下标表示秩）则A 可唯一地分解为 1=A U R 其中1U 是酉矩阵，R 是正线上三角复矩阵；或者A 可唯一地分解为 2=A LU 其中2U 是酉矩阵，L 是正线下三角复矩阵。推论1设,?∈n n n A R 则A 可唯一地分解为 1=A Q R 其中1Q 是正交矩阵，R 是正线上三角实矩阵；或者A 可唯一地分解为 2=A LQ 其中2Q 是正交矩阵，L 是正线下三角实矩阵。推论2 设A 是实对称正交矩阵，则存在唯一的正线上三角实矩阵R ，使得 =T A R R 推论3设A 是正定Hermite 矩阵，则存在唯一的正线上三角复矩阵R ，使得 =T A R R

波士顿矩阵分析在实际案例中的运用

波士顿矩阵分析在实际案例中的运用[1] 上海和达汽车零部件有限公司是由某国内上市公司与外商合的生产汽车零部件的企业。公司于1996年正式投产．配套厂海大众发、一汽大众、上海通用、东风柳汽、吉利、湖南长风武等。和达公司的主要产品分成五类，一是挤塑和复合挤塑类(密封嵌条、车顶饰条等)；二是滚压折弯类(车门导槽、滑轨、车架管；三是普通金属焊接类(汽车仪表板横梁模块)；四是激光焊接镁合金横梁模块)；五是排档杆类(手动排档总成系列)。和达公司产品波士顿矩阵分析 A 问题型业务(Question Marks．指高增长、低市场份额) 处在这个领域中的是一些投机性产品。这些产品可能利润率但占有的市场份额很小。公司必须慎重回答“是否继续投资．业务?”这个问题。只有那些符合企业发展长远目标、企业具优势、能够增强企业核心竞争力的业务才得到肯定的回答。从和达公司的情况来看。滚压折弯类产品由于技术含量不高．褴低，未来市场竞争程度必然加剧。所以对于这类产品．最好就是舍弃。由于目前还能带来利润，不必迅速退出，只要目前持必要的市场份额，公司不必再增加投入。当竞争对手大举,可以舍弃。 B 明星型业务(8tsx8，指高增长、高市场份额) 这个领域中的产品处于快速增长的市场中并且占有支配地位份额。但也许不会产生正现金流量。但因为市场还在高速成业必须继续投资，以保持与市场同步增长，并击退竞争对手。对于和达公司来说，铝横梁的真空电子束焊接系统是国内第一家。具有技术上的领先优势。因此企业应该加大对这一产品的投入．以继续保持技术上的领先地位。对于排档杆类产品．由于国内在这个领域的竞争程度还不太激烈，因此可以考虑进入。和达公司应该把这类产品作为公司

矩阵在通信中的应用论文

矩阵理论(论文) 矩阵理论在通信领域的应用学生：学号：

矩阵理论在通信领域的应用【摘要】矩阵是数学的基本概念之一，也是线性代数的核心内容。矩阵广泛运用于各个领域，如数学建模、密码学、化学、通信和计算机科学等，解决了大量的实际问题。本文主要介绍矩阵在通过信领域的应用，如：在保密通信中，应用逆矩阵对通信的信息进行加密；在信息论中，利用矩阵理论计算信源熵、信道容量等；在信息论的信道编码中，利用监督矩阵，生成矩阵，对信道中的信息进行编码，利用错误图样对信道传输的信息进行纠正；此外，矩阵分析在MIMO技术这个模块中也有着很重要的应用，基本可以说矩阵分析是MIMO技术研究的基础。关键词：矩阵;保密通信;信道容量;信道编码;MIMO 1、引言随着科技快速稳健的发展，通信技术也得到了飞速的发展，人们对通信的要求也不断提高，不仅要求通信的实时性、有效性，还要求通信的保密性。而现实环境中，由于噪声的影响，常常使通信出现异常，这就要求人们对接收到的信号能够更好的实现检错纠错。此外，在频谱资源的匮乏己经成为实现高速可靠传输通信系统的瓶颈。一方面，是可用的频谱有限;另一方面，是所使用的频谱利用率低下。因此，提高频谱利用率就成为解决实际问题的重要手段。多进多出(MIMO)[1]技术即利用多副发射天线和多副接收天线进行无线传输的技术，该技术能够很好的解决频谱利用率的问题。然而对以上通信中存在的问题的分析和研究都需要用到矩阵理论的知识，本文把矩阵理论和其在通信领域的应用紧密结合，通过建立一些简单的分析模型，利用矩阵知识将通信领域很多复杂的计算和推导变得简单明了。 2、矩阵在通信领域中的应用 2.1 矩阵在保密通信中的应用[2] 保密通信是当今信息时代的一个非常重要的课题, 而逆矩阵正好在这一领域有其应用。我们可以用逆矩阵[3][4]所传递的明文消息进行加密(即密文消息)，然后再发给接收方,而接收方则可以采用相对应的某种逆运算将密文消息编译成明文。

矩阵分析在通信中的应用

矩阵论在通信领域中的应用基于多输入多输出技术( MIMO )信道容量的分析 1背景分析频谱资源的匮乏己经成为实现高速可靠传输通信系统的瓶颈。一方面，是可用的频谱有限 ; 另一方面，是所使用的频谱利用率低下。因此，提高频谱利用率就成为解决实际问题的重要手段。多进多出(MIMO)技术即利用多副发射天线和多副接收天线进行无线传输的技术的提出很好地解决了这个问题。多输入多输出(MIMO)技术能极大增加系统容量与改善无线链路质量的优点。通信信道容量是信道进行无失真传输速率的上界，因此研究MIMO勺信道容量具有巨大的指导意义。但是对信道容量的推导分析是一个很复杂的过程，但是应用矩阵的知识进行分析能很好的解决这个问题，本文把矩阵理论知识与MIMC技术信道容量中的应用紧密结合，首先建立了MIMO言道模型，利用信息论理论和矩阵理论建立系统模型详细推导出 MIMO言道容量,通过程序仿真反应实际情况，可以更直观正确的得出重要结论，这些结论的得出没有矩阵的知识是很难实现的。 2问题的提出基于MIMO勺无线通信理论和传输技术显示了巨大的潜力和发展前景。MIMO 技术的核心是空时信号处理，利用在空间中分布的多个天线将时间域和空间域结合起来进行信号处理，有效地利用了信道的随机衰落和多径传播来成倍的提高传输速率，改善传输质量和提高系统容量，能在不额外增加信号带宽的前提下带来无线通信性能上几个数量级的提高。目前对 MIMC技术的应用主要集中在以空时编码(STC,Space-Time Codes)为典型的空间分集(diversity) 和以 BLAST(Bell LAyered Space-Time architecture) 为典型的空间复用(multiplexing) 两个方面。MIMO作为未来一代宽带无线通信系统的框架技术，是实现充分利用空间资源以提高频谱利用率的一个必然途径。可问题是，MIMC系统大容量的实现和系统其它性能的提高以及MIMO系统中使用的各种信号处理算法的性能优劣都极大地依赖于 MIMO言道的特性，特别是各个天线之间的相关性。

矩阵理论与应用(张跃辉)(上海交大)第二章参考答案

第二章习题及参考解答注：第27题(2)(3)错(可将“证明”改为证明或否定)，第28题可不布置。第50题（含）以后属于附加内容，没有参考解答。 1.证明子空间判别法:设U是线性空间V的一个非空子集.则U是子空间??对任意λ∈F,α,β∈U,有α+β∈U与λα∈U. 证明：必要性是显然的，下证充分性。设U关于加法“+”与数乘均封闭。则U中加法“+”的结合律与交换律以及数乘与“+”的分配律、1α=α均自动成立，因为U?V.由于U关于数乘封闭，而0=0α∈U,?α=?1α∈U,因此U是子空间。 2.证明子空间的下述性质。(1)传递性:即若U是V的子空间,W是U的子空间,则W 也是V的子空间; (2)任意多个(可以无限)子空间的交集仍是子空间,且是含于这些子空间的最大子空间; 特别,两个子空间U与W的交U∩W仍是子空间. 证明：（1）由子空间判别法立即可得。（2）由子空间判别法可知任意多个(可以无限)子空间的交集仍是子空间,且若某个子空间含于所有这些子空间，则该子空间必然含于这些子空间的交。 3.(1)设V是线性空间,U与W是V的两个子空间.证明： dim(U+W)=(dim U+dim W)?dim(U∩W). (2)设V是有限维线性空间.证明并解释下面的维数公式: dim V=max{m|0=V0?V1?···?V m?1?V m=V,V i是V i+1的真子空间} 证明：（1）设dim U=s,dim W=t,dim(U∩W)=r.任取U∩W的一组基α1,α2,···,αr.由于U∩W是U与W的公共子空间,故U∩W的基是U与W的线性无关的向量组,因此可以扩充成U或W的基.设 α1,α2,···,αr,βr+1,βr+2,···,βs(0.0.1) 与 α1,α2,···,αr,γr+1,γr+2,···,γt(0.0.2) 分别是U与W的基.我们证明 α1,α2,···,αr,βr+1,βr+2,···,βs,γr+1,γr+2,···,γt(0.0.3) 是U+W的一组基.为此需要证明该向量组线性无关,且U+W的任何向量均可由这些向量线性表示. 设 k1α1+k2α2+···+k rαr+b r+1βr+1+···+b sβs+c r+1γr+1+···+c tγt=0.(0.0.4) 12

矩阵理论在其他数学学科中的应用

第27卷第4期 2005年12月湘潭师范学院学报(自然科学版) Journal of Xiangtan Normal U niversity(N atural Science Edition) Vol.27N o.4D ec.2005 矩阵理论在其他数学学科中的应用 * 邢永丽,陈维兵,阎真真 (中国地质大学信息工程学院,北京100083) 摘要:讨论矩阵理论在其他数学学科如最优化理论、图论等中的应用,给出若干用阵理论解题的例子,并给出与常规方法相比较的相应评价。关键词:矩阵理论;矩阵的秩;矩阵的特征值中图分类号:O1-1 文献标识码:A 文章编号:1671-0231(2005)04-0014-03 数学是科学之母,是众多学科的共同基础。随着计算机的飞速发展和信息时代的到来,在大多研究领域中,人们对定量研究越来越重视。可以说任何一个学科的发展都与定量分析和研究密不可分,而数学在定量研究中起着至关重要的作用。就数学本身而言,作为大学数学的老三高之一的高等代数是理工科专业特别是数学专业最重要的基础课之一。而矩阵理论是高等代数中的核心内容,矩阵理论中的许多思想和方法极大地丰富了数学的代数理论。随着人们对科学研究的深入,矩阵理论的应用愈来愈广。它在众多学科和领域中发挥着不可替代的作用,如数学分析中多元函数的一阶近似、隐函数存在定理与矩阵理论密切相关;常微分方程中的一阶线性方程组和高阶线性方程理论的建立及其求解方法完全要建立在矩阵理论的基础上;解析几何上对于二次曲线、二次曲面的分类和研究,也必须用到矩阵理论;还有计算方法的许多理论,以及最优化理论中许多问题的提出和求解,图论上对图的定量研究都离不开了矩阵理论。总之,矩阵理论在其它数学学科和研究领域中应用的实例不胜枚举。因此我们不应该独立地学习它,应将其应用到其他的数学课程并同它们有机地结合起来,从而加深对高等代数的理解。而把矩阵理论应用到这些数学学科如最优化、图论等中时,与常规方法相比,往往会有独特的效果,使很多问题变得简单明了。就矩阵理论在最优化理论和图论中的应用举例说明。 1 最优化中的应用最优化理论与算法是一门重要的数学分支,它所研究的问题是讨论在众多的方案中什么样的方案最优以及怎样找出最优方案。而矩阵理论在其中扮演重要角色,特别是最优化中线形规划的单纯形方法是完全基于矩阵理论的。这一节我们仅用矩阵理论来解决一个线性规划问题。1.1 设s ={x |A x \b },其中A 是m @n 矩阵(m >n),A 的秩为n, 证明:x (0)是极点的充要条件是:A 和b 可作以下分解: A = A 1A 2 , b = b 1b 2 , 其中A 1有n 行,且A 1的秩为n,b 1是n 维列向量,使得A 1x (0)=b 1,A 2x (0)\b 2。分析:一般的最优化教材[1]上的证法基本都是把A 中的元素进行调整,将该问题转化成标准的最优 14 * 收稿日期:2005-04-06 作者简介:邢永丽(1963-),女,河北邯郸人,副教授,研究方向:计算数学。

中科院矩阵分析课件

矩阵分析及其应用 3.1 矩阵序列定义3.1 设矩阵序列{A (k)},其中A (k)=() (k ij a )∈C m ?n ,当k →∞， )(k ij a →a ij 时，称矩阵序列{A (k)}收敛，并称矩阵A=(a ij )为矩阵序列{A (k)}的极限，或称{A (k)}收敛于A, 记为 A A k k =∞ →)(lim 或 A (k)→ A 不收敛的矩阵序列称为发散的。由定义，矩阵序列A (k) 发散的充要条件为存在ij 使得数列) (k ij a 发散。类似地，我们可以定义矩阵收敛的Cauchy 定义定义3.1' 矩阵序列{A (k)}收敛的充要条件为对任给ε>0 存在N(ε), 当 k , l ≥ N(ε) 时有 ||A (k)-A (l )|| < ε 其中||.||为任意的广义矩阵范数。例1 ???? ? ? ??- =∑=-n k n n k k e n n 12) ()sin()1sin(11A 如果直接按定义我们因为求不出A (n )的极限从而很难应用定义3.1证明收敛。相反，由于∑∑∑+=+=+=-≤≤n m k n m k n m k k k k k k 112 1 2 ) 1(1 1 ) sin( < 1/m 从而只要l 充分大，则当m, n > l 时就有 ε≤∑ +=n m k k k 1 2 ) sin( 这样A (l ) 收敛。定理3.1 A (k)→ A 的充要条件为 ||A (k) -A||→0 证明：利用广义矩阵范数的等价性定理，仅对∞范数可以证明。即 c 1 ||A (k) -A||∞ ≤ ||A (k) -A||≤ c 2 ||A (k) -A||∞ 性质0 若A (k)→ A ，则 ||A (k)|| → ||A|| 成立。