Exploração de arquiteturas dedicadas com eficiência energética para o filtro de Kalman
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2019 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do UCpel |
Texto Completo: | http://tede.ucpel.edu.br:8080/jspui/handle/jspui/826 |
Resumo: | Com a evolução das tecnologias móveis alimentadas por baterias, o desenvolvimento de técnicas de processamento de sinais com a otimização de área e redução do consumo de energia, tornouse primordial. Para tal, soluções são apresentadas com o uso de circuitos ASICs (ApplicationSpecific Integrated Circuits) que possibilitam implementar sistemas complexos com estratégias de redução de área e eficiência energética. A proposta desta dissertação é o desenvolvimento de circuitos dedicados em ASIC, para a implementação do filtro de Kalman como identificador de sistemas, com elevada velocidade de processamento, área reduzida e baixo consumo de energia. As arquiteturas propostas são descritas em VHDL (Very High Speed Integrated Circuits Hardware Description Language) e os resultados de síntese são encontrados com o auxílio da ferramenta de síntese Genus da empresa Cadence. Diferentes arquiteturas foram estudadas para todas as equações que denotam o processamento do filtro de Kalman, com a finalidade de determinar qual configuração arquitetural apresenta os melhores resultados de área, potência e velocidade de processamento. Nestas arquiteturas, também foram explorados diferentes circuitos dedicados para a operação de inversão matricial, utilizando o método analítico, necessário ao cálculo da equação do Ganho de Kalman, em conjunto com arquitetura dedicada baseada no algoritmo de divisão por iteração Goldschmidt. Os principais resultados mostraram que, as arquiteturas nas formas sequencial e semi-paralelas, para as equações do filtro de Kalman, atendem bem ao balanço entre velocidade de processamento e dissipação de potência. Também foi mostrado que, a integração das arquiteturas para cálculo das covariâncias dos ruídos, para deter de um sistemas mais realista, mostrou eficácia, robustez e eficiência em identificar sistemas desconhecidos perturbados por ruído branco. Após validação do circuito como identificador de sistemas, foram encontrados resultados com relação de erro próximo a -20 db com um tempo de convergência de 10 amostras. A arquitetura do filtro de Kalman proposto apresentou área do circuito com 456032 µm2 , com potencia total dissipada de 1305,34 µW necessitando de 34 ciclos de relógio para seu processamento. |
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Exploração de arquiteturas dedicadas com eficiência energética para o filtro de Kalmanfiltro de Kalman; hardware dedicado; síntese; dissipação de potênciaKalman filter; dedicated hardware; synthesis; power dissipationENGENHARIA ELETRICA::CIRCUITOS ELETRICOS, MAGNETICOS E ELETRONICOSCom a evolução das tecnologias móveis alimentadas por baterias, o desenvolvimento de técnicas de processamento de sinais com a otimização de área e redução do consumo de energia, tornouse primordial. Para tal, soluções são apresentadas com o uso de circuitos ASICs (ApplicationSpecific Integrated Circuits) que possibilitam implementar sistemas complexos com estratégias de redução de área e eficiência energética. A proposta desta dissertação é o desenvolvimento de circuitos dedicados em ASIC, para a implementação do filtro de Kalman como identificador de sistemas, com elevada velocidade de processamento, área reduzida e baixo consumo de energia. As arquiteturas propostas são descritas em VHDL (Very High Speed Integrated Circuits Hardware Description Language) e os resultados de síntese são encontrados com o auxílio da ferramenta de síntese Genus da empresa Cadence. Diferentes arquiteturas foram estudadas para todas as equações que denotam o processamento do filtro de Kalman, com a finalidade de determinar qual configuração arquitetural apresenta os melhores resultados de área, potência e velocidade de processamento. Nestas arquiteturas, também foram explorados diferentes circuitos dedicados para a operação de inversão matricial, utilizando o método analítico, necessário ao cálculo da equação do Ganho de Kalman, em conjunto com arquitetura dedicada baseada no algoritmo de divisão por iteração Goldschmidt. Os principais resultados mostraram que, as arquiteturas nas formas sequencial e semi-paralelas, para as equações do filtro de Kalman, atendem bem ao balanço entre velocidade de processamento e dissipação de potência. Também foi mostrado que, a integração das arquiteturas para cálculo das covariâncias dos ruídos, para deter de um sistemas mais realista, mostrou eficácia, robustez e eficiência em identificar sistemas desconhecidos perturbados por ruído branco. Após validação do circuito como identificador de sistemas, foram encontrados resultados com relação de erro próximo a -20 db com um tempo de convergência de 10 amostras. A arquitetura do filtro de Kalman proposto apresentou área do circuito com 456032 µm2 , com potencia total dissipada de 1305,34 µW necessitando de 34 ciclos de relógio para seu processamento.Due to the battery-powered mobile technologies evolution, the development of systems that feature optmizate techniques with low circuit area and low energy consuption becomed paramount. Solutions are presented using Application-Specific Integrated Circuits (ASICs) that make it possible to implement complex systems with reduced circuit area and energy efficiency. The purpose of this dissertation is the development of dedicated circuits in ASIC, for the implementation of the Kalman filter as a system identifier, with high processing speed, reduced circuit area and low power consumption. The proposed architectures are described in Very High Speed Integrated Circuits Hardware Description Language (VHDL) and the synthesis results are found with the Cadence’s Genus synthesis tool. Different architectures were studied for all equations that denote Kalman filter processing, in order to determine which architectural configuration presents the best results of area, power and processing speed. In these architectures, different dedicated circuits for matrix inversion operation were also explored, using the analytical method necessary to calculate the Kalman Gain equation, together with a dedicated architecture based on the Goldschmidt iteration division algorithm. The main results shows the architecture of Kalman filter equantions in direct and semi-parallel forms meet approprieted balance between processing speed and power dissipation. It has also been shown that the integration of noise covariance calculation architectures to provide a more realistic system has shown efficacy, robustness and efficiency in identifying unknown systems disturbed by white noise. After validating the circuit as a system identifier, results were found with an error ratio close to -20 db with a convergence time of 10 samples. The proposed Kalman filter architecture presented a circuit area of 456032 µm2 , with total dissipated power of 1305.34 µW requiring 34 clock cycles for processing.Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPESUniversidade Catolica de PelotasCentro de Ciencias Sociais e TecnologicasBrasilUCPelMestrado em Engenharia Eletronica e ComputacaoALMEIDA, Sérgio José Melo2722601824277488: http://lattes.cnpq.br/2722601824277488DINIZ, Claudio3726715175711775http://lattes.cnpq.br/3726715175711775GRANEMANN, Evertonhttp://lattes.cnpq.br/2699479842607845SOARES, LeonardoPEREIRA, Pedro Tauã Lopes2020-08-03T22:00:28Z2019-12-06info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfPEREIRA, Pedro Tauã Lopes. Exploração de arquiteturas dedicadas com eficiência energética para o filtro de Kalman. 2019. 72 f. Dissertação( Mestrado em Engenharia Eletronica e Computacao) - Universidade Catolica de Pelotas, Pelotas.http://tede.ucpel.edu.br:8080/jspui/handle/jspui/826porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do UCpelinstname:Universidade Católica de Pelotas (UCPEL)instacron:UCPEL2020-09-29T21:40:08Zoai:tede.ucpel.edu.br:jspui/826Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www2.ufpel.edu.br/tede/http://tede.ucpel.edu.br:8080/oai/requestbiblioteca@ucpel.edu.br||cristiane.chim@ucpel.tche.bropendoar:2020-09-29T21:40:08Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do UCpel - Universidade Católica de Pelotas (UCPEL)false |
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