线性混合模型中的参数与方差分析

给出了一种将一般的线性混合模型转化为满足Gauss-Markov假设的线性模型方法,然后对其中的参数进行最小二乘估计,并讨论了QR分解在线性混合模型中方差的ANOVA估计中的应用.     

矩阵的QR分解

给出了用矩阵的Doolittle分解实现矩阵A的QR分解的一种方法,并给出了具体的算法,以便于计算机实现矩阵的QR分解。     

VBLAST系统中的裁减QRD-M树搜索检测算法

针对VBLAST系统,基于QRD-M树搜索思想,提出两种新的检测算法:分支裁减QRD-M(PQRD-M)算法和列表SIC(List-SIC)算法.其中,PQRD-M算法利用QRD-M算法完成信号检测,在检测过程中利用SIC检测结果对搜索树的部分分支进行裁减;List-SIC算法对搜索树前几层采用QRD-M检测,而后对后续层进行SIC检测.复杂度分析和仿真结果表明,两种算法均可以较小的性能损失为代价,有效降低VBLAST信号检测复杂度.     

有效集法中迭代过程的改进

讨论了线性规划有效集法中求迭代乘子的改进方法－－ＱＲ分解，给出迭代矩阵Ｑ和Ｒ的更新算法，并分析了算法的优越性，本算法在割平面自满中求割平面方程时也有独到的优越性。     

于双重步QR算法的进一步研究

文中，重点研究Ａｋ是不可约上Ｈ矩阵且在Ｓｋ和Ｓｋ＋１中至少有一个是Ａｋ的特征值的情况下，如何用双重步ＱＲ算法找实矩阵的所有特征值。     

利用QR分解的脆弱水印算法

提出一种基于QR分解的脆弱水印算法。该算法运用了矩阵的QR分解技术,把原始图像信息转化成很短的二进制比特串,并把其作为水印嵌入到原始图像中随机选取的某些像素的LSB位。该算法不仅能检测到水印图像的任何改动,同时还保证了水印图像的质量。此外,为了对水印图像的变化像素进行定位,提出了一种运用了分块技术的扩展算法,并对此扩展算法进行了改进,使其能够抵抗剪切—粘贴攻击。实验证明该算法对水印图像的改变非常敏感,定位算法也有很好的效果。     

基于修正Gram-Schmidt的QR分解的天线选择算法

针对传统天线选择算法在以误码率作为性能指标进行天线选择时，需要对所有可能的天线子集进行全搜 索的缺点#提出了基于修正Gram-Schmidt的QR分解的天线选择算法，并对算法的计算复杂度进行了分析。与以 往算法相比，该算法可用于相关信道的场合，并且复杂度明显降低。仿真结果证明了其算法的有效性。     

基于快速逆QR分解的自适应波束形成方法

在实时自适应阵处理中 ,基于逆QR分解 (IQRD)的方法在求自适应权值时由于避免了三角方程回代运算而受到了很大的重视。但是和基本的QR分解 (QRD)一样 ,IQRD方法也存在着平方根运算。平方根的运算量相当大 ,因此成为并行实时处理的速度瓶颈。提出了一种快速的IQRD方法 ,该方法有效地消除了平方根运算 ,从而使基于IQRD的自适应波束形成法便于实时实现 ,更适合于实际应用。     

QR-ROLS算法在小波网络构造中的仿真研究

针对小波网络的结构设计和权值选取,提出一种基于QR分解的递推正交最小二乘算法以提高构造小波网络效率。仿真结果表明,QR-ROLS算法可有效地设计小波神经网络结构并同时对其进行优化。     

V-BLAST部分发射天线选择方案

研究了利用部分发射天线选择来提高V-BLAST系统的性能。该方案先通过一种不完全QR分解将最先检测的 层符号和后检测的 层符号分离出来,然后按一定的选择标准进行天线选择,并检测这些符号。接着在接收信号中去除已检测符号的贡献部分,并检测剩下的符号。和常规的选择相比,该方案按 值的不同提供了复杂度与性能之间多种可能的折衷。SER性能仿真表明,只要选择前面若干层发射天线,系统性能就能接近全部天线选择情况。有关天线选择时间的仿真表明,对于4组发射和4组接收射频电路,6根发射天线情形,部分发射天线选择方案（基于最大最小后处理信噪比准则）可节约40%至92%的选择时间。