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QR 반복법의 고유벡터를 이용한 수렴 판단 방법
Convergence Decision Method Using Eigenvectors of QR Iteration
- 김대현;
- 이진구;
- 정성희;
- 이재은;
- 김영록
초록
MUSIC(multiple signal classification) 알고리즘은 고유값(eigenvalue)과 고유벡터(eigenvector)를 이용하여 표적의 도래각을 추정하는 대표적인 알고리즘이다. 일반적으로 고유값과 고유벡터는 고유치 해석(eigen-analysis)을 이용하여 구할 수 있으나, 계산 복잡도가 높고 수렴 시간의 긴 문제점이 있다. 그러므로 저가형 실시간 시스템 구현에 한계가 있다. 이런 문제를 개선한 고유치 해석 방법으로 QR 반복법이 제안되었으나, 기존의 QR 반복법 수렴판단 방법으로는 MUSIC 알고리즘 적용에 부적합하다는 한계가 있다. 본 논문에서는 QR 반복법의 고유치 기반의기존 수렴 판단 방법의 문제점을 분석하고, 고유벡터를 활용한 개선된 수렴 판단 방법을 제안한다.
키워드
QR iteration; MUSIC; Eigenvector; Eigen analysis; Convergence decision
- 제목
- QR 반복법의 고유벡터를 이용한 수렴 판단 방법
- 제목 (타언어)
- Convergence Decision Method Using Eigenvectors of QR Iteration
- 저자
- 김대현; 이진구; 정성희; 이재은; 김영록
- 발행일
- 2016-08
- 저널명
- 한국통신학회논문지
- 권
- 41
- 호
- 8
- 페이지
- 868 ~ 876