基于超前迭代的三角脈動陣列結構qr分解裝置及分解方法
【專利摘要】一種基于超前迭代的三角脈動陣列結構QR分解裝置及分解方法，用來對n×n的矩陣A進行QR分解，它包括對角處理模塊，迭代處理模塊和三角處理模塊；第一個對角處理模塊從外部接收到矩陣A的第一個列向量a1，結果q1和r11作為QR分解模塊的輸出，并將q1輸出到下一步的三角處理模塊，產(chǎn)生的rjj2信號輸出到第一步中的所有迭代處理模塊；第j?1個迭代處理模塊將外部接收到矩陣A的第j個列向量aj，矩陣A的第一個列向量a1和第一個對角處理模塊輸出的rjj2作為輸入，得到下一次迭代矩陣A1的第j個列向量aj1；以此類推，最后通過三角處理模塊處理后得到QR分解模塊的輸出信號rn?1,n。分解方法基于上述分解裝置來實施。本發(fā)明具有原理簡單、分解速度快、效率高等優(yōu)點。
【專利說明】
基于超前迭代的H角脈動陣列結構QR分解裝置及分解方法
技術領域
[0001] 本發(fā)明主要設及到無線通信系統(tǒng)基帶信號處理領域，特指一種基于超前迭代的= 角脈動陣列結構QR分解裝置及分解方法。
【背景技術】
[0002] 正交頻分復用（0抑M，o;rthogonal frequen巧 division multiplexing)技術和多 輸入多輸出技術(MIM0，multiple i噸Ut multiple output)技術因其具有高頻譜利用率和 高傳輸速率得到廣泛的關注，近年來關于預編碼技術的一系列研究進展使得基于MIMO-OFDM技術的多用戶無線通信系統(tǒng)可W實現(xiàn)同時為多個用戶服務。然而基于MIMO-OFDM技術 的多用戶無線通信系統(tǒng)基帶信號處理算法計算復雜度大大增加，對基帶信號處理器的設計 提出了前所未有的挑戰(zhàn)。
[0003] 在基于MIMO-OFDM無線通信系統(tǒng)的基帶信號處理鏈路中，預編碼算法和MIMO檢測 算法是較為復雜的兩個基帶信號處理算法，近年來得到研究者的廣泛關注。1983年，Costa 在其經(jīng)典論文"Writing on dirty paper"("臟紙編碼"）中提出的臟紙編碼算法被認為是 性能最好的非線性預編碼算法，但是其計算復雜度特別高，幾乎不可能在硬件電路上實時 地執(zhí)行，2005 年 Wei 化等人在其論文"Trellis and Convolutional Precoding for Transmitter-Based Inte;rference Presubtraction"(?；诰W(wǎng)格和卷積預編碼的發(fā)射機 干擾預消除"）中將THP(Tomlinson-化rashima Precoding)算法用于非線性預編碼并取得 了較好的干擾消除效果，雖然其性能較臟紙編碼算法有所降低，但是其計算復雜度大大降 低，使得硬件實現(xiàn)非線性預編碼算法成為可能，在THP算法中計算復雜度最高的部分是對信 道矩陣H執(zhí)行QR分解的部分，高效快速的QR分解部件有助于提高THP預編碼算法整體性能。 最大似然估計算法是MIMO檢測所有算法中檢測精度最高的算法，然而其計算復雜度相當 高，因此，M. Shabany 等人在"A 0.1 化m CMOS 655Mb/s 4X4 64-QAM k-best MIMO detector" r在0.13皿CMOS工藝下使用64-QAM調(diào)制方式時655Mb/s的4 X 4MIM0檢測器設 計"）中使用最大似然估計算法的近似算法球形檢測(SD)算法進行MIMO檢測，取得了很好的 檢測效果，QR分解作為SD算法的瓶頸之一，制約著其執(zhí)行速度。
[0004] 由于QR分解在基于MIMO-OFDM技術的多用戶基帶信號處理器中得到廣泛的應用， 且很多情況下是制約處理速度的瓶頸，因此，在很多基帶信號處理器的設計中將QR分解作 為一個重要的運算部件進行優(yōu)化。所謂QR分解，就是將nXn的矩陣A分解為nXn的酉矩陣Q 和nXn的上S角矩陣R，當前的QR分解算法主要分為S類，分別基于化useholder變換、 Given旋轉W及MGS(modified Gram-Schmidt)算法，由于基于Householder變換的QR分解很 難用硬件實現(xiàn)，所W使用較少，基于Given旋轉的QR分解算法雖然大大降低了所使用的硬件 資源，但是其所需的執(zhí)行時間較長，不符合通信系統(tǒng)實時性的要求，基于MGS算法的QR分解 因占用硬件資源較少且執(zhí)行時間較短符合通信系統(tǒng)的實際需求。
[000引 有從業(yè)者R .-H . Chang等人發(fā)表文章 "I t era t i Ve QR de compo S i t i on architecture using the modified Gram-Schmidt algorithm for MIMO systems'' ("MIMO系統(tǒng)中基于MGS算法的迭代QR分解結構"）提出了一種基于MGS算法的S角脈動陣列 結構QR分解硬件電路，完成一個n(n為大于等于2的正整數(shù))階方陣的QR分解，所提出的S角 脈動陣列結構QR分解電路只需化-1個時間單元。在具體應用時，使用R.-H.Chang等人提出 的立角脈動陣列結構QR分解電路對一個4 X 4的矩陣A進行QR分解，對于一個4 X 4的矩陣，使 用基于MGS算法的迭代結構進行QR分解需要屯步即可完成，每一步需要一個時間單元，共需 要屯個時間單元。由此可見，雖然R.-H.化ang等人提出的S角脈動陣列結構的QR分解方法 大大降低了計算時間，但是實際通信系統(tǒng)的基帶信號處理中希望得到速度更快的QR分解結 構。且目前也僅僅只有設及4X4矩陣的QR分解的文獻，并未有公布的nXn矩陣的QR分解硬 件電路。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0006] 本發(fā)明要解決的技術問題就在于:針對現(xiàn)有技術存在的技術問題，本發(fā)明提供一 種原理簡單、易實現(xiàn)、分解速度快、效率高的基于超前迭代的S角脈動陣列結構QR分解裝置 及分解方法。
[0007] 為解決上述技術問題，本發(fā)明采用W下技術方案：
[0008] 一種基于超前迭代的S角脈動陣列結構QR分解裝置，用來對nXn的矩陣A進行QR 分解，它包括對角處理模塊，迭代處理模塊和S角處理模塊;其中，n個對角處理模塊，（n-1) + (n-2)+......+l=nX (n-l)/2個迭代處理模塊，當n為偶數(shù)時，采用n/化(n-2) + (n-4) + (n-6) +……+2 = n2/4個S角處理模塊，當n為奇數(shù)時，采用（n-l) + (n-3) + (n-5)+……+2=(n+l) (n-1 )/4個S角處理模塊;第一個對角處理模塊從外部接收到矩陣A的第一個列向量ai，計 算結果qi和rii作為整個QR分解模塊的輸出，并將qi輸出到下一步的S角處理模塊，在計算 過程中計算產(chǎn)生的n/信號輸出到第一步中的所有迭代處理模塊;第j-1個迭代處理模塊將 外部接收到矩陣A的第j個列向量^，其中j大于等于2小于等于n-1，矩陣A的第一個列向量ai 和第一個對角處理模塊輸出的。/作為輸入，計算得到下一次迭代矩陣Al的第j個列向量 a/，其中a/作為第二個對角處理模塊的輸入，Al的其余列向量作為第二步迭代處理模塊的 輸入的同時作為第=步=角處理模塊的輸入；W此類推，最后通過=角處理模塊處理后得 到QR分解模塊的輸出信號rn-i，。
[0009] 作為本發(fā)明分解裝置的進一步改進:第i個對角處理模塊對從第i-1步輸出的曰產(chǎn)1 信號進行計算得到QR分解模塊的輸出rii和qi，并計算得到了 rii2,其中qi向量作為下一步S 角處理模塊的輸入，rii2作為第i步中所有迭代處理模塊的輸入，迭代處理模塊從第i-1步接 收到列向量曰1^信號和信號，并從對角處理模塊得到rii 2信號作為輸入，處理之后得到 下一次的迭代矩陣Al的第il個列向量，其中awl作為第i + 1個對角處理模塊的輸入，Al的其 余列向量作為下一步迭代模塊輸入的同時作為第i+2步=角處理模塊的輸入，=角處理模 塊從第i-1步接收到輸入信號qi-i的同時從第i-2步接收到曰12^信號和a化信號，處理之 后得到QR分解模塊的輸出信號ri-i,i2信號和ri-i,i2+i;
[0010] 第n個對角處理模塊對從n-1步輸出的anD-i信號進行處理得到QR分解模塊輸出信 號rnn和qn，第44個立角處理模塊從n-1步接收到信號qn-i并從n-2步接收到信號an"- 2，處理后 得到QR分解模塊的輸出信號rn-l,n。
[0011] 作為本發(fā)明分解裝置的進一步改進:所述對角處理模塊包括乘法器、加法器、根號 運算器模塊及除法器，乘法器e從外部接收到輸入向量aj的第e個元素，其中e大于等于I小 于等于n，對其進行自乘處理后輸出到加法器，加法器從乘法器1到乘法器n接收到信號，進 行累加處理后輸出到根號運算器模塊的同時將其作為整個模塊的輸出信號n/，根號運算 器模塊從加法器接收到信號之后，進行開平方處理后輸出到除法器1到除法器n作為除法器 1到除法器n的除數(shù)，同時作為整個模塊的輸出信號a,除法器el從外部接收到輸入向量aj 的第el個元素作為被除數(shù)，并將從根號運算器接收到的信號作為除數(shù)，其中el大于等于1小 于等于n，運算結果作為整個模塊輸出向量的第el個元素。
[0012] 作為本發(fā)明分解裝置的進一步改進:所述迭代處理模塊包括第一共享硬件，第一 共享硬件包含了一個多路選擇器和乘法器到乘法器n，多路選擇器為乘法器1到乘法器n選 擇不同的輸入作為乘數(shù)，多路選擇器從外部的W3P向量和除法器的輸出信號接收到輸入進 行選擇后輸出結果到乘法器巧Ij乘法器n，當使能信號為' 0 '時，乘法器e2從多路選擇器接收 到的信號作為一個乘數(shù)，其中e2大于等于1小于等于n，從外部接收的a/向量的第e2個元素 作為另一個乘數(shù)，進行相乘運算后將結果輸出到加法器模塊，加法器模塊從乘法器1到乘法 器n接收到輸入信號，進行累加處理之后輸出到除法器模塊，除法器從加法器模塊接收到的 信號作為被除數(shù)，從外部接收到的信號rw 2作為除數(shù)，進行相除運算后輸出到多路選擇器1 的輸入，當使能信號為'1'時，乘法器e2將運算結果輸出到減法器63,其中e3大于等于1小于 等于n，減法器e3從乘法器e2接收到信號作為減數(shù)，從外部接收到awP信號的第e3個元素作 為被減數(shù)，進行相減處理后結果作為整個模塊輸出信號awP+i向量的第e3個元素。
[0013] 作為本發(fā)明分解裝置的進一步改進:所述=角處理模塊包括第二共享硬件，多路 選擇器1的輸入分別為aw向量的n個元素和曰則向量的n個元素，當多路選擇器使能信號為 '0'時，多路選擇器1選通aw向量的元素輸出到乘法器1到乘法器n，多路選擇器使能信號為 '1'時，多路選擇器1選通aw+i向量的元素輸出到乘法器1到乘法器n，乘法器e4從多路選擇 器接收到的數(shù)據(jù)作為一個乘數(shù)，從外部接收到向量的第e4個元素作為另一個乘數(shù)，進行 相乘運算后輸出到加法器，加法器從乘法器接收到信號之后進行累加運算，當多路選擇器 使能信號為'0 '時，累加器輸出信號作為=角處理模塊的輸出信號r化W，當多路選擇器使能 信號為'1'時，累加器輸出信號作為=角處理模塊的輸出信號r化W+1。
[0014] -種基于上述分解裝置的QR分解方法，其步驟為：
[001引步驟Sl:矩陣A的n個列向量ai,......曰。作為QR分解模塊的輸入信號，Eii作為第一個 對角處理模塊的輸入，對角處理模塊的輸出為m，和qi，迭代處理模塊計算下一次的迭代矩 陣，其輸入為31和^，其中K j<n+l，j為正整數(shù)，輸出為下一次的迭代矩陣a/;
[0016]步驟S2~Sj步:j大于等于2小于n，將第j-1步輸入的信號a產(chǎn)2,……，an^W及第j-1步輸出的信號W-i，a產(chǎn)1，……，anW作為第二步的輸入信號，其中a產(chǎn)1作為對角處理模塊的 輸入，用于計算^和屯，第k3個對角處理模塊的輸入信號為化1，a山氣帖掛產(chǎn)；當n-j為奇 數(shù)時，j3大于等于j小于等于n-1正整數(shù)，當n-j為偶數(shù)時，j3為大于等于j小于等于n的正整 數(shù);用于計算和，與第一步類似，迭代處理模塊用來計算下一次的迭代矩陣，其 輸入為ajj-i，……，anJ-i，輸出為aWJ，……，日。^; (2)
[0017] 步驟Sn:將第n-1步的輸入SrT2W及第n-1步的輸出qn-i和作為輸入，其中曰。。-1 作為blockl的輸入，blockl的輸出為rn,n和qn，qn-i和an。-2作為blocks的輸入，blocks的輸出 為 rn-l,n。
[0018] 與現(xiàn)有技術相比，本發(fā)明的優(yōu)點在于:本發(fā)明的基于超前迭代的=角脈動陣列結 構QR分解裝置及分解方法，原理簡單、易實現(xiàn)，可W顯著加快QR分解的速度;對于一個n X n 的進行QR分解，本發(fā)明所提結構僅需要n個時間單元即可完成，而使用R.-H.化ang等人提出 的S角脈動陣列結構需要化-1個時間單元，如對于前述的4X4的矩陣A，采用本發(fā)明進行QR 分解，只需要4個時間單元即可完成，相比7個，少了3個時間單元。
【附圖說明】
[0019] 圖1是本發(fā)明分解裝置的拓撲結構示意圖。
[0020] 圖2是本發(fā)明在具體應用實例中對角處理模塊的結構原理示意圖。
[0021] 圖3是本發(fā)明在具體應用實例中迭代處理模塊的結構原理示意圖。
[0022] 圖4是本發(fā)明在具體應用實例中S角處理模塊的結構原理示意圖。
【具體實施方式】
[0023] W下將結合說明書附圖和具體實施例對本發(fā)明做進一步詳細說明。
[0024] 如圖1所示，本發(fā)明基于超前迭代的S角脈動陣列結構QR分解裝置，用來對nXn的 矩陣A進行QR分解，它包括對角處理模塊，迭代處理模塊和S角處理模塊;其中，n個對角處 理模塊，（n-l) + (n-2)+……+ l=nX(n-l)/2個迭代處理模塊，當n為偶數(shù)時，需要n/化(n-2) + (n-4) + (n-6) +……+2 = n2/4個S角處理模塊，當n為奇數(shù)時，需要（n-1 ) + (n-3) + (n-5) +……+2 = (n+1) (n-1 )/4個S角處理模塊組成。
[0025] 第一個對角處理模塊從外部接收到矩陣A的第一個列向量ai，計算結果qi和m作 為整個QR分解模塊的輸出，并將qi輸出到下一步的S角處理模塊，在計算過程中計算產(chǎn)生 的rw 2信號輸出到第一步中的所有迭代處理模塊;第j-l(j大于等于2小于等于n-1)個迭代 處理模塊將外部接收到矩陣A的第j個列向量^，矩陣A的第一個列向量ai和第一個對角處理 模塊輸出的a 2作為輸入，計算得到下一次迭代矩陣Al的第j個列向量a/，其中a/作為第二 個對角處理模塊的輸入，Al的其余列向量作為第二步迭代處理模塊的輸入的同時作為第= 步=角處理模塊的輸入。迭代處理模塊需要rw 2信號時，第一個對角處理模塊已經(jīng)將信 號計算完成，所W對角處理模塊和迭代處理模塊可W并行執(zhí)行；
[0026] 第i個對角處理模塊對從第i-1步輸出的曰1^信號進行計算得到QR分解模塊的輸 出rii和qi，并計算得到了 rii2,其中qi向量作為下一步=角處理模塊的輸入，rii2作為第i步 中所有迭代處理模塊的輸入，迭代處理模塊從第i-1步接收到列向量曰1^信號和信號， 并從對角處理模塊得到rii 2信號作為輸入，處理之后得到下一次的迭代矩陣Al的第n個列 向量，其中awl作為第i+1個對角處理模塊的輸入，Al的其余列向量作為下一步迭代模塊輸 入的同時作為第i+2步=角處理模塊的輸入，=角處理模塊從第i-1步接收到輸入信號qi-i 的同時從第i-2步接收到ai2i^2信號和曰訊產(chǎn)2信號，處理之后得到QR分解模塊的輸出信號 ri-i,i2 信號和 ri-i,i2+i;
[0027] 第n個對角處理模塊對從n-1步輸出的anD-i信號進行處理得到QR分解模塊輸出信 號rnn和qn，第44個立角處理模塊從n-1步接收到信號qn-i并從n-2步接收到信號an"- 2，處理后 得到QR分解模塊的輸出信號rn-l,n。
[0028] 如圖2所示，在具體應用實例中，對角處理模塊包括乘法器、加法器、根號運算器模 塊及除法器，乘法器e(e大于等于I小于等于n)從外部接收到輸入向量aj的第e個元素，對其 進行自乘處理后輸出到加法器，加法器從乘法器1到乘法器n接收到信號，進行累加處理后 輸出到根號運算器模塊的同時將其作為整個模塊的輸出信號rw 2,根號運算器模塊從加法 器接收到信號之后，進行開平方處理后輸出到除法器1到除法器n作為除法器巧Ij除法器n的 除數(shù)，同時作為整個模塊的輸出信號rw，除法器el(el大于等于1小于等于n)從外部接收到 輸入向量aj的第el個元素作為被除數(shù)，并將從根號運算器接收到的信號作為除數(shù)，運算結 果作為整個模塊輸出向量的第e 1個元素。
[0029] 上述對角處理模塊用于計算Q矩陣的第j2個列向量qw，R矩陣的對角線元素 rjj W 及對角線元素的平方n/，其中n/將會被用于迭代處理模塊的輸入，由于對角處理模塊輸 出rw2的時刻和迭代處理模塊需要用到rw 2的時刻相同，所W兩個模塊可W并行執(zhí)行，從而 提高了 QR分解的速度。
[0030] 如圖3所示，在具體應用實例中，迭代處理模塊包括第一共享硬件，第一共享硬件 包含了一個多路選擇器和乘法器1到乘法器n，多路選擇器為乘法器1到乘法器n選擇不同的 輸入作為乘數(shù)，多路選擇器從外部的awP向量和除法器的輸出信號接收到輸入進行選擇后 輸出結果到乘法器1到乘法器n，當使能信號為'0'時，乘法器e2(e2大于等于1小于等于n)從 多路選擇器接收到的信號作為一個乘數(shù)，從外部接收的a/向量的第e2個元素作為另一個乘 數(shù)，進行相乘運算后將結果輸出到加法器模塊，加法器模塊從乘法器1到乘法器n接收到輸 入信號，進行累加處理之后輸出到除法器模塊，除法器從加法器模塊接收到的信號作為被 除數(shù)，從外部接收到的信號rw 2作為除數(shù)，進行相除運算后輸出到多路選擇器1的輸入，當使 能信號為'1'時，乘法器e2將運算結果輸出到減法器e3(e3大于等于1小于等于n)，減法器e3 從乘法器e2接收到信號作為減數(shù)，從外部接收到awP信號的第e3個元素作為被減數(shù)，進行相 減處理后結果作為整個模塊輸出信號awP+i向量的第e3個元素。
[0031 ]上述迭代處理模塊用于計算下一次迭代矩陣的第j3列，圖中所示需要用到第一共 享硬件模塊的兩個位置相互獨立，所W可W通過硬件的分時共享技術節(jié)約硬件資源。
[0032] 如圖4所示，在具體應用實例中，=角處理模塊包括第二共享硬件，多路選擇器1的 輸入分別為W3向量的n個元素和aw+i向量的n個元素，當多路選擇器使能信號為'0 '時，多路 選擇器1選通aw向量的元素輸出到乘法器1到乘法器n，多路選擇器使能信號為' 1'時，多路 選擇器1選通曰郵1向量的元素輸出到乘法器巧峨法器n，乘法器e4從多路選擇器接收到的 數(shù)據(jù)作為一個乘數(shù)，從外部接收到向量的第e4個元素作為另一個乘數(shù)，進行相乘運算后 輸出到加法器，加法器從乘法器接收到信號之后進行累加運算，當多路選擇器使能信號為 '0'時，累加器輸出信號作為=角處理模塊的輸出信號r化W，當多路選擇器使能信號為'1' 時，累加器輸出信號作為=角處理模塊的輸出信號r化W+1。
[0033] 上述=角處理模塊用于計算矩陣R位于坐標[j2，j3]和坐標[j2，j3+l]處的元素， 圖4與圖2、圖3的對比可知，計算坐標[j2，j3]處元素值的時間小于第二基本模塊和第一基 本模塊執(zhí)行時間的50%，因此在本發(fā)明中將計算坐標[j2，j3]處元素值的硬件資源分時復 用，達到節(jié)約硬件資源的目的。
[0034] 本發(fā)明進一步提供一種基于上述分解裝置的分解方法，對一個nXn的矩陣A使用 上述分解裝置的電路進行QR分解共需要經(jīng)過n步，其具體步驟為：
[0035] 步驟Sl:矩陣A的n個列向量ai,......a。作為QR分解模塊的輸入信號，Eii作為第一個 對角處理模塊的輸入，對角處理模塊的輸出為m，和qi，迭代處理模塊計算下一次的迭代矩 陣，其輸入為曰1和曰^1。'<11+10為正整數(shù)），輸出為下一次的迭代矩陣曰/。第一步中的各輸 出信號的值如式(1)所示；
(丄；
[0036]
[0037] 從步驟Sl可W發(fā)現(xiàn)本發(fā)明與傳統(tǒng)的QR分解方法最大的不同在于，本發(fā)明超前一步 計算出了下一次的迭代矩陣，傳統(tǒng)的QR分解之所W在第二步計算下一次迭代矩陣是因為迭 代矩陣的計算需要使用到第一步的輸出結果，本發(fā)明通過對傳統(tǒng)方法的改進使用第一步的 輸入計算下一次的迭代矩陣，大大提高了 QR分解速度。
[003引步驟S2~Sj步：j大于等于2小于n，將第j-1步輸入的信號ajW,......及第j- 1步輸出的信號W-i，a產(chǎn)1，……，anW作為第二步的輸入信號，其中a產(chǎn)1作為對角處理模塊的 輸入，用于計算^和屯，第k3個對角處理模塊的輸入信號為化1，曰山^2和a掛產(chǎn)（當n-j為奇 數(shù)時，j3大于等于j小于等于n-1正整數(shù)，當n-j為偶數(shù)時，j3為大于等于j小于等于n的正整 數(shù)），用于計算和，與第一步類似，迭代處理模塊用來計算下一次的迭代矩陣， 其輸入為ajj-i，......，an^-i，輸出為aj+i j，......，曰。^，第涉中各輸出如式(2)所不；
[0039]
(2)
[0040] 步驟Sn:將第n-1步的輸入SrT2W及第n-1步的輸出qn-i和曰。。-1作為輸入，其中曰。。-1 作為blockl的輸入，blockl的輸出為rn,n和qn，qn-i和an。- 2作為blocks的輸入，blocks的輸出 為rn-l,n，第n步中各輸出如式(3)所示；
[0041]
[0042] 由上可知，對于一個nXn的進行QR分解，本發(fā)明所提結構僅需要n個時間單元即可 完成，而使用R.-H.Chang等人提出的S角脈動陣列結構需要化-1個時間單元，如對于前述 的4X4的矩陣A，采用本發(fā)明進行QR分解，只需要4個時間單元即可完成，相比7個，少了3個 時間單元。因此，本發(fā)明所提基于超前迭代的S角脈動陣列結構QR分解可W顯著加快QR分 解的速度。
[0043] W上僅是本發(fā)明的優(yōu)選實施方式，本發(fā)明的保護范圍并不僅局限于上述實施例， 凡屬于本發(fā)明思路下的技術方案均屬于本發(fā)明的保護范圍。應當指出，對于本技術領域的 普通技術人員來說，在不脫離本發(fā)明原理前提下的若干改進和潤飾，應視為本發(fā)明的保護 范圍。
【主權項】
1. 一種基于超前迭代的三角脈動陣列結構QR分解裝置，用來對η X η的矩陣A進行QR分 解，其特征在于，它包括對角處理模塊，迭代處理模塊和三角處理模塊;其中，η個對角處理 模塊，（η-1) + (η-2)+……+1=ηΧ(η-1)/2個迭代處理模塊，當η為偶數(shù)時，采用η/2+(η-2) + (η-4) + (η-6)+......+2 = 112/4個三角處理模塊，當11為奇數(shù)時，采用(11-1) + (11-3) + (11-5)+...... +2= (n+1) (n-1 )/4個三角處理模塊;第一個對角處理模塊從外部接收到矩陣Α的第一個列 向量ai，計算結果qi和rn作為整個QR分解模塊的輸出，并將qi輸出到下一步的三角處理模 塊，在計算過程中計算產(chǎn)生的rd信號輸出到第一步中的所有迭代處理模塊;第j-Ι個迭代 處理模塊將外部接收到矩陣A的第j個列向量其中j大于等于2小于等于n-1，矩陣A的第 一個列向量 &1和第一個對角處理模塊輸出的作為輸入，計算得到下一次迭代矩陣A1的 第j個列向量a/，其中a/作為第二個對角處理模塊的輸入，A 1的其余列向量作為第二步迭代 處理模塊的輸入的同時作為第三步三角處理模塊的輸入；以此類推，最后通過三角處理模 塊處理后得到QR分解模塊的輸出信號r n-1>n。2. 根據(jù)權利要求1所述的基于超前迭代的三角脈動陣列結構QR分解裝置，其特征在于， 第i個對角處理模塊對從第i-Ι步輸出的a廣 1信號進行計算得到QR分解模塊的輸出m和qi， 并計算得到了 m2,其中qi向量作為下一步三角處理模塊的輸入，m2作為第i步中所有迭代 處理模塊的輸入，迭代處理模塊從第i-Ι步接收到列向量af 1信號和au1-1信號，并從對角處 理模塊得到ru2信號作為輸入，處理之后得到下一次的迭代矩陣A 1的第il個列向量，其中 aw1作為第i+Ι個對角處理模塊的輸入，A1的其余列向量作為下一步迭代模塊輸入的同時作 為第i+2步三角處理模塊的輸入，三角處理模塊從第i-Ι步接收到輸入信號qii的同時從第 i_2步接收到a1：T2信號和al2+產(chǎn)2信號，處理之后得到QR分解模塊的輸出信號 Γι-1>ι2信號和 ri-i,i2+i ； 第η個對角處理模塊對從n-1步輸出的&1^1信號進行處理得到QR分解模塊輸出信號r nn 和如，第k4個三角處理模塊從n-1步接收到信號qn-丨并從n-2步接收到信號an n-2,處理后得到 QR分解模塊的輸出信號rn-i, n。3. 根據(jù)權利要求1或2所述的基于超前迭代的三角脈動陣列結構QR分解裝置，其特征在 于，所述對角處理模塊包括乘法器、加法器、根號運算器模塊及除法器，乘法器e從外部接收 到輸入向量^的第e個元素，其中e大于等于1小于等于n，對其進行自乘處理后輸出到加法 器，加法器從乘法器1到乘法器η接收到信號，進行累加處理后輸出到根號運算器模塊的同 時將其作為整個模塊的輸出信號根號運算器模塊從加法器接收到信號之后，進行開平 方處理后輸出到除法器1到除法器η作為除法器1到除法器η的除數(shù)，同時作為整個模塊的輸 出信號除法器el從外部接收到輸入向量^的第el個元素作為被除數(shù)，并將從根號運算 器接收到的信號作為除數(shù)，其中el大于等于1小于等于n，運算結果作為整個模塊輸出向量 qj2的第el個元素。4. 根據(jù)權利要求1或2所述的基于超前迭代的三角脈動陣列結構QR分解裝置，其特征在 于，所述迭代處理模塊包括第一共享硬件，第一共享硬件包含了一個多路選擇器和乘法器 到乘法器n，多路選擇器為乘法器1到乘法器η選擇不同的輸入作為乘數(shù)，多路選擇器從外部 的a j3p向量和除法器的輸出信號接收到輸入進行選擇后輸出結果到乘法器1到乘法器η，當 使能信號為'〇'時，乘法器e2從多路選擇器接收到的信號作為一個乘數(shù)，其中e2大于等于1 小于等于n，從外部接收的a/向量的第e2個元素作為另一個乘數(shù)，進行相乘運算后將結果輸 出到加法器模塊，加法器模塊從乘法器1到乘法器η接收到輸入信號，進行累加處理之后輸 出到除法器模塊，除法器從加法器模塊接收到的信號作為被除數(shù)，從外部接收到的信號rd 作為除數(shù)，進行相除運算后輸出到多路選擇器1的輸入，當使能信號為' Γ時，乘法器e2將運 算結果輸出到減法器e3,其中e3大于等于1小于等于n，減法器e3從乘法器e2接收到信號作 為減數(shù)，從外部接收到ap p信號的第e3個元素作為被減數(shù)，進行相減處理后結果作為整個模 塊輸出信號aj3p+1向量的第e3個元素。5. 根據(jù)權利要求4所述的基于超前迭代的三角脈動陣列結構QR分解裝置，其特征在于， 所述三角處理模塊包括第二共享硬件，多路選擇器1的輸入分別為a j3向量的η個元素和aj3+1 向量的η個元素，當多路選擇器使能信號為'〇 '時，多路選擇器1選通aj3向量的元素輸出到乘 法器1到乘法器η，多路選擇器使能信號為' Γ時，多路選擇器1選通aj3+1向量的元素輸出到 乘法器1到乘法器η，乘法器e4從多路選擇器接收到的數(shù)據(jù)作為一個乘數(shù)，從外部接收到q j2 向量的第e4個元素作為另一個乘數(shù)，進行相乘運算后輸出到加法器，加法器從乘法器接收 到信號之后進行累加運算，當多路選擇器使能信號為' 〇 '時，累加器輸出信號作為三角處理 模塊的輸出信號，當多路選擇器使能信號為' Γ時，累加器輸出信號作為三角處理模塊 的輸出信號rj2,j3+l。6. -種基于上述權利要求1~5中任意一項分解裝置的QR分解方法，其特征在于，步驟 為： 步驟S1:矩陣A的η個列向量ai,......an作為QR分解模塊的輸入信號，ai作為第一個對角 處理模塊的輸入，對角處理模塊的輸出為rnJPqi，迭代處理模塊計算下一次的迭代矩陣， 其輸入為ai和aj，其中1〈 j〈n+l，j為正整數(shù)，輸出為下一次的迭代矩陣a/; 步驟S2~Sj步：j大于等于2小于n，將第j-1步輸入的信號wM，……，anM以及第j-Ι步 輸出的信號……d，1作為第二步的輸入信號，其中a，1作為對角處理模塊的輸 入，用于計算rjj和qj，第k3個對角處理模塊的輸入信號為qj-i，aj3 j-2和aj3+ij-2;當n-j為奇數(shù) 時，j3大于等于j小于等于n-1正整數(shù)，當n-j為偶數(shù)時，j3為大于等于j小于等于η的正整數(shù)； 用于計算和n- lu3+1，與第一步類似，迭代處理模塊用來計算下一次的迭代矩陣，其輸 入為\......，an j S輸出為a」+ij，......，anj; 步驟Sn:將第n-1步的輸入a，2以及第n-1步的輸出qw和a，1作為輸入，其中a， 1作為 blockl的輸入，blockl的輸出為rn,n和qn，qn-1和a nn-2作為block3的輸入，block3的輸出為 Γη-1, η 〇
【文檔編號】H04B7/04GK105846873SQ201610173392
【公開日】2016年8月10日
【申請日】2016年3月24日
【發(fā)明人】邢座程, 劉蒼, 原略超, 唐川, 張洋, 王慶林, 王 鋒, 湯先拓, 危樂, 呂朝, 董永旺
【申請人】中國人民解放軍國防科學技術大學