Paper Info
Title
Eigendecomposition versus singular value decomposition in adaptive array signal processing
Abstract
Deux questions importantes en traitement de réseaux sont abordées dans cet article: l'alternative entre matrice de données et matrice d'autocorrélation et l'implantation récursive des méthodes en sous-espace pour la détermination de la direction d'arrivée. La discussion de la première question est opérée dans le contexte de la classe d'algorithmes récursifs proposée. Ces nouveaux algorithmes sont aisément mis en oeuvre et ont un degré élevé de parallélisme adapté à des implantations en temps réel. Nous décrivons des algorithmes d'implantation récursive de la décomposition en valeurs propres (en anglais eigendecomposition, ED) de la matrice d'autocorrélation et de la décomposition en valeurs singulières (en anglais singular value decomposition, SVD) de la matrice de données. Nous discutons du compromis ED/SVD.
Year
DOI
Venue
1991
10.1016/0165-1684(91)90037-J
Signal Processing
Keywords
Field
DocType
eigendecomposition,singular value decomposition,adaptive array signal processing,min-norm,array manifold,subspace,music,signal processing
Signal processing,Singular value decomposition,Degree of parallelism,Autocorrelation matrix,Algorithm,Matrix method,Eigendecomposition of a matrix,Adaptive algorithm,Mathematics,Eigenvalues and eigenvectors
Journal
Volume
Issue
ISSN
25
1
Signal Processing
Citations 
PageRank 
References 
4
2.38
2
Authors
2
Name
Order
Citations
PageRank
Manuel Duarte Ortigueira116938.19
Miguel Angel Lagunas25413.75