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 iterationMUSICEigenvectorEigen analysisConvergence decision
제목
QR 반복법의 고유벡터를 이용한 수렴 판단 방법
제목 (타언어)
Convergence Decision Method Using Eigenvectors of QR Iteration
저자
김대현이진구정성희이재은김영록
발행일
2016-08
저널명
한국통신학회논문지
41
8
페이지
868 ~ 876