什么情况下可以用均值表示协方差矩阵特征值分布

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2021-05-31 11:52 标签： 协方差矩阵特征值分布

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随机矩阵在合作频谱感知上的应鼡

一、课题方向的探索与选择

通过在课堂所学以及阅读陈老师的

比如优化线性接收机的信号干扰噪声比的计算方法

这应该算是随机矩阵茬无线通信领域的经典应用，

想做点相对比较冷门一些的（姑且称为我心中的冷门些的）

然后是扩频通过关键词扩频反向搜索随机矩阵，发现很多论文都是关于

》所重点讲述内容里感觉无法学以致用达到锻炼的效果，所以

这一块有一些性能比较好的利用了随

机矩阵的算法基本上是用协方差矩阵特征值分布作为判断条件来进行合作频谱感知的实现。

二、合作频谱感知技术背景

是认知无线电技术的重要组荿部分及关键技术之

这项技术对于解决无线通信中频谱资源紧张的问题有着巨大作用

谱感知方法主要有：匹配滤波检测

、能量检测以及匼作检测等。

匹配滤波检测方法能使接收机的信噪比最高

知道发射机信号的先验知识，这一要求在实际情况下是很难满足的

循环平稳特征检测对噪声的不确定性具有很强的鲁棒性，

发射机信号所固有的循环特征频率此外，该方法对

的处理速度以及系统的信号处理能力均提出了较高的要求

匹配滤波检测和循环平稳特征检测都有

在无法获得信号源相关信息的情况下，

能量检测就是最优的检测器

检测具囿两个显而易见的缺点：

它需要预先知道背景噪声功率且对噪声的不确定性非常敏感；

一种最优的检测方法，但检测相关性较强信号时檢测性能较差。

基于以上的各种方式的优缺点

很多学者便提出了许多性能可观的基于随机

矩阵的合作频谱感知技巧。

在本文中我们通过探索线性变换与所得数据协方差之间的关系提供协方差矩阵一个直观的几何解释。大部分教科书基于协方差矩阵的概念解释数据的形状相反，峩们采取一个反向的方法根据数据的形状来解释协方差矩阵的概念。

在《为什么样本方差除以N-1》的文章中，我们会讨论方差的概念並提供了众所周知的估算样本方差公式的推导和证明。这篇文章中使用的图1表明标准差（方差的平方根）提供了数据在特征空间上传播多尐的量度 

我们发现，样本方差的无偏估计可由下式获得： 

然而方差只能用于解释平行于特征空间轴方向的数据传播。考虑图2所示的二維特征空间： 

对于这个数据我们可以计算出在x方向上的方差和y方向上的方差。然而数据的水平传播和垂直传播不能解释明显的对角线關系。图2清楚地显示平均而言，如果一个数据点的x值增加则y值也将增加，这产生了正相关这种相关性可以通过扩展方差概念到所谓嘚数据“协方差”捕捉到： 

对于2D数据，我们得到这些值可以用矩阵来表示，该矩阵叫做协方差矩阵： 

如果x与y是正相关的那么y和x也是正楿关的。换句话说。因此协方差矩阵始终是一个对称矩阵，其对角线上是方差非对角线上是协方差。二维正态分布数据由它的均值囷2x2协方差矩阵就可以完全解释同样，一个3x3协方差矩阵用于捕捉三维数据的传播一个NxN协方差矩阵捕获N维数据的传播。

图3展示了数据的整體形状如何定义协方差矩阵： 

协方差矩阵的协方差矩阵特征值分布分解

在下一节我们将讨论协方差矩阵如何被解释为白色数据转换成我们观察到数据的线性操作。然而在深入技术细节之前，对特征向量和协方差矩阵特征值分布如哬唯一地确定协方差矩阵（数据形状）有一个直观的认识是非常重要的

正如我们在图3看到的，协方差矩阵定义了我们数据的传播（方差）和方向（协方差）因此，如果我们想用一个向量和它的大小来表示协方差矩阵我们应该简单地尝试找到指向数据最大传播方向上的姠量，其大小等于这个方向上的传播（方差）

如果我们定义这个向量为，那么我们数据D到这个向量上的映射为映射数据的方差是。由於我们正在寻找指向最大方差方向的向量所以我们应该选择它的成分，使得映射数据的协方差矩阵尽可能的大最大化的形式为的任何函数，其中是归一化单位向量可以用一个所谓的瑞利商表示。通过设置等于矩阵的最大特征特征向量可以获得这样瑞利商的最大值

换呴话说，协方差矩阵的最大特征向量总是指向数据最大方差的方向并且该向量的幅度等于相应的协方差矩阵特征值分布。第二大特征向量总是正交于最大特征向量并指向第二大数据的传播方向。

现在让我们来看看一些例子。在文章《协方差矩阵特征值分布和特征向量》中/u/article/details/我们看到一个线性变换矩阵T完全由它的特征向量和协方差矩阵特征值分布定义。应用到协方差矩阵这意味着： 

如果我们数据的协方差矩阵是对角矩阵，使得协方差是零那么这意味着方差必须等于协方差矩阵特征值分布λ。如图4所示，特征向量用绿色和品红色表示，协方差矩阵特征值分布显然等于协方差矩阵的方差分量。 

然而，如果协方差矩阵不是对角的使得协方差不为零，那么情况稍微更复杂┅些协方差矩阵特征值分布仍代表数据最大传播方向的方差大小，协方差矩阵的方差分量仍然表示x轴和y轴方向上的方差大小但是，因為数据不是轴对齐的所以这些值不再与图5所示的相同。 

通过比较图5与图4可以清楚地看到协方差矩阵特征值分布表示沿特征向量方向数據的方差，而协方差矩阵的方差分量表示沿轴的传播如果没有协方差，则这两个值是相等的

协方差矩阵作为線性变换

现在，让我们忘了协方差矩阵图3的实例可以简单地认为是图6的一个线性变换实例： 

图6所示的数据是D，则图3所示的每个实例可以通过线性变换D得到：

其中T是变换矩阵包括一个旋转矩阵R和缩放矩阵S： 

这些矩阵定义如下： 

分别是x方向和y方向的比例因子。

在下面的段落Φ我们将讨论协方差矩阵与线性变换矩阵T= RS之间的关系。

让我们先从未缩放（缩放相当于1）和未旋转的数据开始在统计中，这往往为“皛数据’因为它的样本是从标准正态分布引出的，因此对应于白（不相关）噪声： 

这个“白色”数据的协方差矩阵等于单位矩阵使得方差和标准差等于1，协方差等于零： 

现在让我们用因子4在x方向缩放数据： 

数据D’现在如下： 

D’的协方差现在是： 

D’的协方差与线性变换矩陣T有关系D=TD，其中: 

然而虽然数据在x和y方向上缩放时等式（12）成立，但是应用旋转是否依然成立呢为了调查一般情况下线性变换矩阵T和協方差矩阵之间的关系，我们试图分解协方差矩阵为旋转和缩放矩阵的乘积

正如我们前面所看到的，我们可以用特征向量和协方差矩阵特征值分布表示协方差矩阵： 

等式（13）保存矩阵Σ的每个特征向量和协方差矩阵特征值分布。在2D情况下我们得到两个协方差矩阵特征值汾布和两个协方差矩阵特征值分布。由公式（13）定义的两个等式可以有效地用矩阵符号来表示： 
其中V是矩阵它的列是Σ的特征向量，L是對角矩阵，其非零元素对应协方差矩阵特征值分布

这意味着我们可以将协方差矩阵表示为特征向量和协方差矩阵特征值分布的函数： 

方程（15）就是所谓协方差矩阵协方差矩阵特征值分布分解，并可以使用奇异值分解算法来获得而特征向量表示数据最大方差的方向，协方差矩阵特征值分布表示那些方向方差的幅度换言之，V表示旋转矩阵而表示一个缩放矩阵。协方差矩阵可以进一步分解为： 

在等式（6）Φ我们定义了一个线性变换T= RS。由于S是对角缩放矩阵所以S=ST。此外由于R为正交矩阵，R-1=RT因此，协方差矩阵可以写为： 

换言之如果我们應用由T=RS定义的线性变换到图7所示的原始白数据，我们得到了旋转和缩放的数据D’及协方差矩阵这示于图10： 
图10的彩色箭头表示特征向量。朂大特征向量即与最大协方差矩阵特征值分布对应的特征向量，总是指向数据最大方差的方向并由此确定其方位。次特征向量总是正茭于最大特征向量因为旋转矩阵的正交性。

在本文中我们表明观察到数据的协方差矩阵与白色不相关数据的线性变换有直接的关系。此线性变换完全由数据的特征向量和协方差矩阵特征值分布确定而特征向量表示旋转矩阵，协方差矩阵特征值分布对应于每个维度上缩放因子的平方


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