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《矩阵分析与应用》专题报告——QR分解及应用学生姓名：卢楠、胡河群、朱浩2015年11月25日

目录1引言 [3]。另外，的计算的大部分复杂度开销来自的计算。文献REF_Ref436241786\r\h[1]给出了次迭代后该算法的计算复杂度是.所以给出的检测器的计算复杂度小于文献[1]中标准检测器的复杂度。总结通过此次文献调研，我们获益匪浅。首先，我们了解了矩阵分解和矩阵变换，学习了QR分解、Householder变换、Givens旋转。其次，我们通过文献调研，了解了QR分解算法在实际中的应用，如参数估计，实际的MIMO系统等。最后，我们也从中学到了团队分工和协作的重要性。参考文献Hu,J.,andDuman,T.M.:‘Graph-baseddetectionalgorithmsforlayeredspace-timearchitectures’,IEEEJ.Sel.AreasCommun.,2008,26,(2),pp.269–280SangjoonP.andSooyongC.,"QRdecompositionaidedbeliefpropagationdetectorforMIMOsystems",IETJournals&MagazinesElectronicsLetters,2015,

51,(11),pp.873

-

874Kim,T.:‘Low-complexitysortedQRdecompositionforMIMOsystemsbasedonpairwisecolumnsymmetrization’,IEEETrans.Wirel.Commun.,2014,13,(3),pp.1388–1396BobrowJ.E.,MurrayW.,AnalgorithmforRLSidentificationofparametersthatvaryquicklywithtime,IEEETransAutomaticControl,993,38:351-354JianwenGao,Quasi-OrthogonalSpace-timeBlockCodewithGivensRotationforOFDMSystem,IEEELetters,2013,pp.64—70JianWuandShufang,QRdecompositionandgramSchmidtorthogonalizationbasedlow-complexitymulti-userMIMOprecoding,IEEEconference,2014，pp.1296—1304SyedA.Raza,DirectandparallelQRbasedsubspacedecompositionmethodsforsystemidentification,IEEEconference2014，pp.471—480谢显中，一种基于QR分解的稳健干

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