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首页> 外文会议>IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing >Multilinear Generalized Singular Value Decomposition (Ml-gsvd) with Application to Coordinated Beamforming in Multi-user Mimo Systems
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Multilinear Generalized Singular Value Decomposition (Ml-gsvd) with Application to Coordinated Beamforming in Multi-user Mimo Systems

机译：多线性广义奇异值分解（Ml-gsvd）及其在多用户Mimo系统中的协调波束成形中的应用

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In this paper, we propose a new Multilinear Generalized Singular Value Decomposition (ML-GSVD) which allows to jointly factorize a set of matrices with one common dimension. The ML-GSVD is an extension of the Generalized Singular Value Decomposition (GSVD) for more than two matrices. In comparison with other approaches that extend the GSVD, the proposed tensor decomposition preserves the essential properties of the original GSVD, such as orthogonality of the second mode factor matrices. In this work, we introduce two algorithms to compute the ML-GSVD. In addition, we present an application of the ML-GSVD to compute the beamforming matrices for the multi-user MIMO downlink channel with more than two users in wireless communications.
机译：在本文中，我们提出了一种新的多线性广义奇异值分解（ML-GSVD），它可以共同分解一组具有一个公共维的矩阵。 ML-GSVD是广义奇异值分解（GSVD）的扩展，适用于两个以上的矩阵。与扩展GSVD的其他方法相比，建议的张量分解保留了原始GSVD的基本属性，例如第二模因子矩阵的正交性。在这项工作中，我们介绍了两种算法来计算ML-GSVD。此外，我们介绍了ML-GSVD在计算无线通信中具有两个以上用户的多用户MIMO下行链路信道的波束成形矩阵中的应用。

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