李明奇，覃思義

(電子科技大學 數(shù)學科學學院，四川 成都 611731)

在多源信號的輸入建模中，輸入信號一般是隨機的，或者受隨機擾動的影響。這些高維輸入的隨機性經(jīng)常通過正態(tài)隨機向量進行刻畫。在模型隨機分析中，正態(tài)隨機向量常常需要做變換才能得到輸出，線性系統(tǒng)就是常見的一類變換。經(jīng)線性變換得到的隨機向量在許多工程問題與系統(tǒng)建模中非常重要[1]。

正態(tài)隨機向量各分量線性組合的分布問題，已經(jīng)有許多研究結論，并且許多文獻都構造了應用實例。文獻[2]構造了兩個分量都服從標準正態(tài)分布的二維隨機向量，其分量之和不服從一維正態(tài)分布。文獻[3]給出了兩類非線性數(shù)值函數(shù)f(x)，使得復合隨機變量f(x)仍然服從標準正態(tài)分布。文獻[4]給出了若干非線性函數(shù)，使得復合隨機變量仍然服從正態(tài)分布。文獻[5]給出了非獨立的正態(tài)隨機變量其線性組合為非正態(tài)分布的例子。文獻[6]給出了n個正態(tài)隨機變量其線性組合分布性質的一個充要條件，即在組合系數(shù)都非零的情況下該組合變量是非正態(tài)隨機變量，其任意r(r＜n)個的線性組合均為正態(tài)隨機變量。文獻[7]構造了兩個例子，說明了n(n≥2)個正態(tài)隨機變量之和不是正態(tài)隨機變量。文獻[8]構造了任意n個非獨立的正態(tài)隨機變量之和不是正態(tài)隨機變量的例子。文獻[9]研究了二維正態(tài)隨機變量的組合問題。

然而，對于聯(lián)合正態(tài)隨機向量經(jīng)變換所得到的新的向量組分布問題所見文獻不多，仍然需要深入研究。本文研究服從聯(lián)合正態(tài)分布的向量經(jīng)過線性變換后是否構成新的聯(lián)合正態(tài)分布的問題，并設計了數(shù)值實驗進行仿真分析。

由于非標準正態(tài)隨機變量通過簡單的變換就可以變?yōu)闃藴收龖B(tài)分布，本文假設各正態(tài)隨機變量均值為零，方差為1。此時，相關矩陣與協(xié)方差矩陣一致。

首先，討論線性方程組

的非零解問題。

將線性方程組(1)變換為常見形式:

記αk＝(ck1，ck2，…，ckn)T。 方程組(2)的左端可以寫成系數(shù)矩陣的列向量線性組合形式:

于是，方程組(2)等價于

因此，要使線性方程組(1)無非零解，向量組{α1，α2，…，αm}必須線性無關。即矩陣

CT＝列滿秩。

從而，在矩陣C行滿秩時，方程組(1)無非零解。于是，可以得到引理1:

若線性方程組

(x1，x2，…，xm)C＝(0，0，…，0)，C＝(cij)m×n，cij∈R的系數(shù)矩陣滿足行滿秩，則方程組無非零解；否則方程組有非零解。

1 隨機向量線性變換的分布

下面分兩種情況討論正態(tài)隨機變量組

ζ1，ζ2，…，ζn線性變換的分布。

1.1 n個獨立的正態(tài)隨機變量分布

ζ1，ζ2，…，ζn是n個獨立的正態(tài)隨機變量，ζk～N(0，σ2k)。其相關矩陣B為:

易知，相關矩陣B是正定矩陣。若正態(tài)隨機變量組ζ1，ζ2，…，ζn的線性變換為:

則隨機變量組η1，η2，…，ηn的相關矩陣滿足

于是，當‖x‖2≠0時，得到以下兩個結論:

1) 若 (x1，x2，…，xm)C＝(0，0，…，0) 無非零解，則對于任意非零向量(x1，x2，…xm)，有

(x1，x2，…，xm)CBCT(x1，x2，…，xm)T＝

[(x1，x2，…，xm)C]B[(x1，x2，…，xm)C]T＞0，

即相關矩陣CBCT是正定矩陣。這時，隨機變量組η1，η2，…，ηn服從聯(lián)合正態(tài)分布。

2) 若 (x1，x2，…，xm)C＝(0，0，…，0) 有非零解，則對于任意非零向量(x1，x2，…，xm)，有

(x1，x2，…xm)CBCT(x1，x2，…，xm)T

即矩陣CBCT是半正定矩陣。說明隨機變量組η1，η2，…，ηn在這種情況下服從退化的聯(lián)合正態(tài)分布。

以上分析可以歸納為定理1:

ζ1，ζ2，…，ζn，ζk～N(0，σ2k)，相互獨立。當Cm×n滿足行滿秩時，向量 (η1，η2，…，ηn) 服從非退化聯(lián)合正態(tài)分布；否則服從退化的聯(lián)合正態(tài)分布。

1.2 n維非退化的聯(lián)合正態(tài)分布

(ζ1，ζ2，…，ζn)服從n維非退化的聯(lián)合正態(tài)分布，ζk～N(0，σ2k)。其正定相關矩陣B為:

這時，矩陣不一定是對角矩陣。隨機向量組(ζ1，ζ2，…，ζn)經(jīng)過線性變換后得到的向量組(η1，η2，…，ηm) 為:

則相關矩陣B滿足

于是，對于任意非零向量x，有

因此，設(ζ1，ζ2，…，ζn)服從n維非退化的聯(lián)合正態(tài)分布，ζk～N(0，σ2k)。其線性變換為:

通過類似于定理1的分析由引理1可以得到如下定理2:

(ζ1，ζ2，…，ζn) 服從n維非退化的聯(lián)合正態(tài)分布，ζk～N(0，σ2k)。當矩陣Cm×n滿足行滿秩時隨機向量(η1，η2，…，ηn)服從非退化的聯(lián)合正態(tài)分布，否則服從退化的聯(lián)合正態(tài)分布。

事實上，定理2是定理1的推廣形式。n維聯(lián)合正態(tài)分布問題在建模分析和信號處理中得到廣泛的應用。在處理這些問題過程中，定理1和定理2給出了簡潔的判定準則，將會使分析過程更加嚴謹。對于n維聯(lián)合正態(tài)隨機向量的非線性變換，其分布情況已有一些成果但仍然需要進一步研究。

2 實例仿真實驗

下面，通過對服從二維聯(lián)合正態(tài)分布的數(shù)據(jù)點的線性變換所得的二維數(shù)據(jù)進行仿真對比分析。仿真實驗過程分以下3個步驟。

1)產(chǎn)生70個二維聯(lián)合正態(tài)分布的數(shù)據(jù)點(x，y)，其協(xié)方差

這些二維正態(tài)分布點如圖1所示，是以下隨機點產(chǎn)生的基礎。

圖1 正態(tài)分布的數(shù)據(jù)點(x，y)

2)對已經(jīng)有的二維聯(lián)合正態(tài)分布的數(shù)據(jù)點(x，y)進行行秩為1的線性變換，由

得到數(shù)據(jù)點(u，v)，如圖2所示。點沿著一根直線隨機分布。隨機性從二維退化到一維，實驗結果與定理2的結論一致。

圖2 進行行秩為1的線性變換后的數(shù)據(jù)點(u，v)

3)對數(shù)據(jù)點(x，y)進行行滿秩的線性變換，由

得到數(shù)據(jù)點(m，n)，如圖3所示。

對數(shù)據(jù)點(x，y)進行行滿秩的線性變換，由得到數(shù)據(jù)點(α，β)，如圖4所示。

圖3和圖4表明，行滿秩線性變換后的點仍然保持了二維隨機特征，與定理2的結論一致。

圖3 進行行滿秩線性變換后的數(shù)據(jù)點(m，n)

圖4 進行行滿秩線性變換后的數(shù)據(jù)點(α，β)

若仿真實驗中所產(chǎn)生的二維隨機信號是MIMO通信系統(tǒng)中的兩根發(fā)射天線的發(fā)送信號，發(fā)射前的線性預處理通常有助于改善信號的特征。若處理不當，將會造成信息的嚴重損失 (如圖2所示)。同時，定理2和仿真結果也說明二維聯(lián)合正態(tài)分布的信號經(jīng)過行滿秩線性映射到兩根天線后，發(fā)射信號的隨機特征不會發(fā)生變化；經(jīng)過非行滿秩線性映射到兩根或更多天線上，發(fā)射信號的隨機特征將會發(fā)生變化，如圖3和圖4所示。

3 結束語

對n維聯(lián)合正態(tài)隨機向量進行線性變換，根據(jù)定理2，只有該變換為行滿秩時才能得到服從聯(lián)合正態(tài)分布的新的向量，否則，新向量將服從退化的聯(lián)合正態(tài)分布。仿真實驗顯示了不同變換情況下點的隨機性差異。本文所得判定準則簡潔易于分析，其結果有助于高維信號的分析和建模。

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