【MATLAB源码】CORDIC-QR ：基于Cordic硬件级矩阵QR分解📌 为什么选择 CORDIC-QR？在大

🎲 CORDIC-QR 硬件级矩阵分解与最小二乘求解器

Givens 旋转加速 · 脉动阵列架构 · 线性代数硬核化
无开方 QR 分解 (Square-Root-Free) + 最小二乘 (LS) 求解 + 信号子空间正交化

📌 为什么选择 CORDIC-QR？

在大规模 MIMO 通信、自适应滤波和雷达波束成形中，矩阵求逆和分解是计算瓶颈。传统的 Gram-Schmidt 正交化对字长敏感，容易发散。CORDIC-QR 基于 CORDIC 辅助的 Givens 旋转，提供了一种数值高度稳定且无除法/无开方的矩阵分解方案，天然契合 Systolic Array (脉动阵列) 硬件架构。

痛点 (Gram-Schmidt / Householder)	本平台解决方案 (CORDIC-QR)
📉 数值稳定性差	✅ Givens 旋转：正交变换天然保持向量模长，定点运算误差不扩散
🧮 包含除法/开方	✅ 纯 CORDIC 流水线：由于 Vectoring 模式可直接消零，无需显式计算 $1/\sqrt{x}$
🐢 串行依赖严重	✅ 脉动阵列 (Systolic Array)：支持高度并行的对角波前 (Wavefront) 处理
🎯 求逆复杂度高	✅ QR-RLS 求解：通过 QR 分解直接求解线性方程组，无需显式求逆矩阵

🎯 核心价值

🔬 学术研究价值

算法可视：动态 GIF 展示 Givens 旋转消零过程，直观理解 QR 分解
误差分析：提供正交性误差 ( $Q^T Q - I$ ) 与重构误差 ( $A - QR$ ) 的量化报告
最小二乘：演示如何利用 QR 分解快速求解超定方程组 $Ax=b$

💼 工程应用价值

硬件映射：代码结构模拟脉动阵列数据流，易于转换为 Verilog/VHDL
动态维度：支持任意 $M \times N$ 矩阵分解
资源优化：复用 CORDIC 核心单元，相比专用 DSP 节省面积
标准接口：输入矩阵 $A$ ，输出 $Q, R$ ，无缝替换 qr() 函数

⚡ 技术亮点

🌊 CORDIC-QR vs MATLAB `qr`

特性	MATLAB Built-in `qr`	CORDIC-QR (本平台)
算法内核	Householder 反射 (LAPACK)	Givens 旋转 (CORDIC)
硬件实现难度	高 (需浮点除法/开方)	低 (仅移位加减)
并行度	适用于多核 CPU	适用于 FPGA 阵列
适用场景	科学计算仿真	实时信号处理 (MIMO/Radar)

📊 性能指标 (实测数据)

基于 demo_qr.m (8x5 Matrix)

指标	结果	说明
重构误差 ( $\\|A-QR\\|_F$ )	< 1e-4	分解精度极高
正交性误差 ( $\\|Q^T Q - I\\|_F$ )	< 2e-4	保持优良的正交特性
LS 求解精度 ( $\\|x_{est} - x_{true}\\|$ )	< 1e-4	完美拟合线性回归

📁 项目结构

CORDIC-QR/
├── matrix/                     # 矩阵运算核心
│   ├── cordic_qr.m             # QR分解主函数
│   ├── givens_rotation.m       # Givens旋转单元
│   └── qr_solve.m              # 最小二乘求解器
├── docs/                       # 核心文档
│   ├── 算法文档.md             # QR/Givens/Systolic 理论
│   └── 代码文档.md             # API 字典
└── demo_qr.m                   # 旗舰演示脚本

🎬 一键运行

>> addpath(genpath('.'));
>> demo_qr

结果预览: Givens 旋转消零过程

下图展示了 CORDIC-QR 如何逐个消除矩阵下三角元素，最终将 $A$ 转化为上三角矩阵 $R$ 。

🛒 获取

本文代码仅为核心片段，完整版工程已整理好。关注公众号【3GPP仿真实验室】进行获取。

【MATLAB源码】CORDIC-QR ：基于Cordic硬件级矩阵QR分解