TÌM HIỂU lý THUYẾT và các ỨNG DỤNG của bộ lọc KALMAN

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT TPHCM KHOA ĐIỆN – ĐIỆN TỬ BỘ MÔN ĐIỆN TỬ VIỄN THÔNG - BÁO CÁO ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP Đề tài: TÌM HIỂU BỘ LỌC KALMAN ỨNG DỤNG LỌC NHIỄU TRONG CẢM BIẾN GVHD : Th.S TRƯƠNG NGỌC SƠN SVTH : TRƯƠNG VĂN LƯU 07117034 NGUYỄN HUY DANH 07117012 TP.HỒ CHÍ MINH – 5/2012 TRƯỜNG ĐẠI HỌC SPKT TPHCM Khoa Điện - Điện Tử Bộ Môn Điện Tử Viễn Thông CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM Độc lập - Tự - Hạnh phúc Tp Hồ Chí Minh, ngày tháng năm 201 NHIỆM VỤ ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP (Bản nhiệm vụ đóng vào trang Đồ án) Họ tên sinh viên 1: Lớp: MSSV: Họ tên sinh viên 2: Lớp: MSSV: Tên đề tài: Nhiệm vụ (yêu cầu nội dung số liệu ban đầu): Ngày giao nhiệm vụ ĐATN: Ngày bảo vệ 50% ĐATN: Ngày hoàn thành nộp khoa: Giáo viên hướng dẫn: Phần hướng dẫn: Nội dung yêu cầu ĐATN thông qua Khoa Bộ môn Ngày tháng năm 2011 TRƯỞNG KHOA (Ký ghi rõ họ tên) CHỦ NHIỆM BỘ MÔN (Ký ghi rõ họ tên) GV HƯỚNG DẪN (Ký ghi rõ họ tên) TRƯỜNG ĐẠI HỌC SPKT TPHCM Khoa Điện - Điện Tử Bộ Môn Điện Tử Viễn Thông CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM Độc lập - Tự - Hạnh phúc Tp Hồ Chí Minh, ngày tháng năm 2011 LỊCH TRÌNH THỰC HIỆN ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP (Bản lịch trình nộp kèm theo ĐATN) Họ tên sinh viên 1: Lớp: MSSV: Họ tên sinh viên 2: Lớp: MSSV: Tên đề tài: Tuần/ngày Nội dung Xác nhận GVHD GV HƯỚNG DẪN (Ký ghi rõ họ tên Đồ Án Tốt Nghiệp Trang i LỜI CẢM ƠN Để hoàn thành đồ án tốt nghiệp này, trước hết, chúng em xin gởi lời cảm ơn đến thầy Trương Ngọc Sơn định hướng, hướng dẫn tận tình để nhóm hoàn thành tốt nhiệm vụ giao Bên cạnh đó, chúng em không quên gởi lời cảm ơn đến toàn thể quý thầy cô khoa Điện – Điện tử nói chung môn Điện tử viễn thông nói riêng cung cấp cho chúng em kiến thức quý báo suốt thời gian học tập ở trường Đại học Sư phạm kỹ thuật TPHCM để chúng em hoàn thành đồ án Đồng thời, chúng xin gởi tới cha mẹ gia đình – người ở bên chúng suốt năm chúng học tập tiến hành đồ án Nhóm thực đề tài xin cảm ơn đến anh chị em khoa Điện – Điện tử toàn thể lớp 071170 giúp đỡ chia kinh nghiệm kiến thức giúp nhóm làm tốt công việc suốt tiến trình thực đề tài Tuy nhiên, thời gian kiến thức có hạn nên đồ án chắn tránh khỏi thiếu sót, nhóm thực đề tài mong đóng góp ý kiến thầy, cô toàn thể bạn Một lần xin cảm ơn tất người với lòng biết ơn chân thành sâu sắc nhất! Nhóm thực đề tài Nguyễn Huy Danh – Trương Văn Lưu Đồ Án Tốt Nghiệp Trang ii ĐỀ CƯƠNG CHI TIẾT Đề tài: TÌM HIỂU BỘ LỌC KALMAN ỨNG DỤNG LỌC NHIỄU TRONG CẢM BIẾN CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU 1.1 Lý chọn đề tài 1.2 Mục tiêu chọn đề tài 1.3 Đối tượng nghiên cứu 1.4 Giới hạn đề tài 1.5 Yêu cầu thiết kế hệ thống 1.6 Ý nghĩa thực tiễn CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN VỀ BỘ LỘC SỐ 2.1 Mở đầu 2.2 Giới thiệu lọc số 2.3 Các thông số hệ thống ở miền thời gian 2.4 Các thong số hệ thống ở miền tần số 2.5 Các dạng lọc CHƯƠNG 3: BỘ LỌC KALMAN 3.1 Giới thiệu lọc Kalman 3.2 Lý thuyết ước lượng 3.3 Lọc thích nghi – lọc Kalman 3.4 So sánh kết luận CHƯƠNG 4:ỨNG DỤNG BỘ LỌC KALMAN VÀO LỌC NHIỄU CẢM BIẾN 4.1 Các loại nhiễu ảnh hưởng tới cảm biến 4.2.Thuật toán kalman vào lọc nhiễu cảm biến CHƯƠNG 5: THIẾT KẾ PHẦN CỨNG 5.1 Thiết kế mạch vi xử lý 5.2 Mạch kết hợp cảm biến gyro Acer CHƯƠNG 6: Lập trình 6.1 Lưu đồ lập trình ngôn ngữ C cho vi điều khiển Đồ Án Tốt Nghiệp Trang iii MỤC LỤC Trang bìa lót Quyết định giao đề tài Lịch trình thực đề tài PHẦN A: GIỚI THIỆU LỜI CẢM ƠN .i ĐỀ CƯƠNG CHI TIẾT .ii MỤC LỤC iii Trang bìa lót iii LIỆT KÊ BẢNG .iv LIỆT KÊ HÌNH v BẢNG LIỆT KÊ VIẾT TẮT vi TÓM TẮT LUẬN VĂN vii ABSTRACT viii CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU 10 CHƯƠNG 3: BỘ LỌC KALMAN 31 3.1 GIỚI THIỆU VỀ BỘ LỌC KALMAN 31 3.2 LÝ THUYẾT VỀ ƯỚC LƯƠNG 31 3.2.1 KHÁI NIỆM : 31 3.2.2 ĐÁNH GIÁ CHẤT LƯỢNG 31 3.2.3 PHƯƠNG SAI .32 3.2.4 ƯỚC LƯỢNG CỦA TRUNG BÌNH VÀ PHƯƠNG SAI .34 3.2.5 HƯƠNG PHÁP BÌNH PHƯƠNG BÉ NHẤT .36 3.3.2 QUY TRÌNH ƯỚC LƯỢNG 40 3.3.3 THUẬT TOÁN KALMAN GIÁN ĐOẠN 40 3.3.4 KẾT LUẬN 44 Đồ Án Tốt Nghiệp Trang iv LIỆT KÊ BẢNG Chương 2: Bảng 2.1 : Các cặp biến đổi Z thông dụng .25 Bảng 2.2 : Các tính chất biến đồi Z 26 Bảng 2.3 : Một vài cửa sổ thông dụng .28 Đồ Án Tốt Nghiệp Trang v LIỆT KÊ HÌNH Chương Hình 2.1 – Quá trình hoạt động lọc số 12 Hình 2.2 – Đáp ứng xung, đáp ứng bước đáp ứng tần số lọc 14 Hình 2.3 – Các thông số hệ thống ở miền thời gian 16 Hình 2.4 – Các đáp ứng tần số lọc 17 Hình 2.5 – Các thông số hệ thống ở miền tần số .28 Hình 2.6 – nghịch đảo phổ 29 Hình 2.7 – Sự đảo chiều phổ 20 Hình 2.8 – Thiết kế lọc thông dải 20 Hình 2.9 – Thiết kế lọc chắn dải 21 Hình 2.10 – Các tham số kỹ thuật lọc thông thấp .22 Hình 2.11 – Cấu trúc lọc FIR thể trễ .25 Hình 2.12 – Cấu trúc hàng rào FIR 25 Hình 2.13 – Sự thực lọc FIR dạng trực tiếp 27 Hình 2.14 – Sự thực ngang hàng lọc FIR 27 Hình 2.15 – Sự thực lọc FIR dạng tế bào nhân/tích luỹ song song .27 Hình 2.16 – Sự thực lọc FIR dạng chuyển vị 28 Hình 2.17 – Cấu trúc lọc IIR dạng trực tiếp I .29 Hình 2.18 – Cấu trúc lọc IIR dạng trực tiếp II 30 Chương Hình 3.1 – Tín hiệu thu chưa lọc .38 Hình 3.2 – Tín hiệu thu lọc qua kalman .39 Hình 3.3 – Sơ đồ lọc Kalman .39 Hình 3.4 – Chu kì lọc gián đoạn 41 Hình 3.5 – Sơ đồ tiến trình .43 Đồ Án Tốt Nghiệp Trang vi BẢNG LIỆT KÊ VIẾT TẮT ALU AM APA CCS CPU CSR DC DC DP EDMA EMIF IT HID EP FIR IE API SNMP FM EIRP ERP IER IFR IIR LMS McBSP GIE FP HPI Arithmetic - Logic Unit Amplitude Modulation Affine Projection Algorithm Code Composer Studio Central Processing Unit Control Status Register Decode Direct Current Dispath Enhanced Direct Memory Access External Memory Interface Informatic Technology Hughes Identification Devices Execute Packet Finite Impulse Respone Interrupt Enable Application Programming Interface Simple Network Management Protocol Frequency Modulation Equivalent Isotropic Radio Power Equivalent Radio Power Interrupt Enable Register Interrupt Flag Register Infinite Impulse Respone Least Mean Square Multi-channel Buffered Serial Ports Global Interrupt Enable Fetch Packet Host - Port Interface Đồ Án Tốt Nghiệp Trang vii TÓM TẮT LUẬN VĂN Đề tài kết hợp thuật toán kalman, lập trình ngôn ngữ C vi xử lý lọc nhiễu cho cảm biến góc nghiêng  Cơ sở lý thuyết: - Tìm hiểu chung thuật toán Kalman - Đặc trưng lọc kalman - Ứng dụng cảm biến góc nghiêng  Thiết kế thi công: - Thi công mạch mạch vi xử ly kết hợp với cảm biến góc nghiêng - Lập trình thuật toán Kalman ngôn ngữ C vi xử lý Đồ Án Tốt Nghiệp Trang 35 (3.11) trường hợp lấy mẫu không hoàn lại Trong trường hợp mẫu lớn, phép tính có hoàn lại phép tính không hoàn lại nhau, xấp xỉ Vì trường hợp tổng quát ước lượng V(Y) là: (3.12) gọi phương sai tích lũy Y Xem thêm chứng minh Phương sai Tính hiệu tính hội tụ Mức độ dao động bởi quanh kì vọng phụ thuộc vào phương sai nó, ký hiệu Phương sai tính theo V(Y) (3.13)trong trường hợp lấy mẫu có hoàn lại (3.14) trường hợp lấy mẫu không hoàn lại Ta nhận thấy với N lớn hai giá trị gần Phần sau ta xét trường hợp lấy mẫu có hoàn lại, với giả thuyết N lớn Rõ ràng n lớn, nhỏ Do đó, mẫu lớn, ước lượng hiệu Bất đẳng thức Bienaymé-Tchebychev rằng, với số thực dương , (3.15) nên (3.16) Vì hội tụ n tiến vô cực, nên ta có điều tương tự với (3.17) Ước lượng hội tụ Chương 3: Bộ Lọc Kalman Đồ Án Tốt Nghiệp Trang 36 Phân chia dân số thành lớp đồng để làm mẫu điều tra làm giảm đáng kể giá trị phương sai ước lượng, ước lượng hiệu Lấy mẫu cách ngẫu nhiên với xác suất không đồng đều, dẫn đến điều tra nhiều lần co cụm, làm thay đổi công thức tính Cuối cùng, việc dùng thêm thông tin phụ hợp lý cho phép chỉnh sửa ước lượng để có kết gần với giá trị thật cần ước lượng Khả ước lượng kì vọng phương sai cho phép ước lượng tham số phân phối xác suất (phân phối bình thường, phân phối Poisson vv ).Trong xác suất, ta thường xác định phân phối xác suất lý thuyết dựa vào thực nghiệm thống kê Trong trường hợp biến ngẫu nhiên rời rạc hữu hạn, ta dùng ước lượng cho xác suất pk, tần suất fk tính từ mẫu thử Các giá trị fk biến ngẫu nhiên, dĩ nhiên ước lượng xác giá trị pk Để làm rõ sai khác chúng có đáng kể hay không, ta thực kiểm định giả thuyết thống kê, phổ biến kiểm định χ² (Chi bình phương) 3.2.5 HƯƠNG PHÁP BÌNH PHƯƠNG BÉ NHẤT Trong toán học, phương pháp bình phương tối thiểu, gọi bình phương nhỏ hay bình phương trung bình tối thiểu, phương pháp tối ưu hóa để lựa chọn đường khớp cho dải liệu ứng với cực trị tổng sai số thống kê (error) đường khớp liệu Phương pháp giả định sai số (error) phép đo đạc liệu phân phối ngẫu nhiên Định lý Gauss-Markov chứng minh kết thu từ phương pháp bình phương tối thiểu không thiên vị sai số việc đo đạc liệu không thiết phải tuân theo, ví dụ, phân bố Gauss Một phương pháp mở rộng từ phương pháp bình phương tối thiểu có trọng số Phương pháp bình phương tối thiểu thường dùng khớp đường cong Nhiều toán tối ưu hóa quy việc tìm cực trị dạng bình phương, ví dụ tìm cực tiểu lượng hay cực đại entropy Giả sử liệu gồm điểm (xi, yi) với i = 1, 2, , n Chúng ta cần tìm hàm số f thỏa mãn Chương 3: Bộ Lọc Kalman Đồ Án Tốt Nghiệp Trang 37 f(xi) ≈ yi (3.18) Giả sử hàm f thay đổi hình dạng, phụ thuộc vào số tham số, pj với j 1, 2, , m f(x) = f(pj, x) (3.19) Nội dung phương pháp tìm giá trị tham số pj cho biểu thức sau đạt cực tiểu: (3.20) Nội dung giải thích tên phương pháp bình phương tối thiểu Đôi thay tìm giá trị nhỏ tổng bình phương, người ta tìm giá trị nhỏ bình phương trung bình: (3.21) Điều dẫn đến tên gọi bình phương trung bình tối thiểu Trong hồi quy tuyến tính, người ta thay biểu thức f(xi) ≈ yi (3.22) f(xi) = yi + εi (3.23) với hệ số nhiễu ε biến ngẫu nhiên có giá trị kỳ vọng Trong biểu thức hồi quy tuyến tính x đo xác, có y chịu nhiễu loạn ε Thêm nữa, hàm f tuyến tính với tham số pj Nếu f không tuyến tính với tham số, ta có hồi quy phi tuyến, toán phức tạp nhiều hồi quy tuyến tính 3.3 LỌC THICH NGHI-BỘ LỌC KALMAN 3.3.1 LÝ THUYẾT BỘ LỌC KALMAN Được đề xuất từ năm 1960 bởi giáo sư Kalman để thu thập kết hợp linh động Chương 3: Bộ Lọc Kalman Đồ Án Tốt Nghiệp Trang 38 thông tin từ cảm biến thành phần Một phương trình định hướng mẫu thống kê nhiễu cảm biến biết xác định, lọc Kalman cho ước lượng giá trị tối ưu (chính xác loại sai số, nhiễu) sử dụng tín hiệu 'tinh khiết' có độ phân bổ không đổi Trong hệ thống này, tín hiệu cảm biến vào lọc gồm hai tín hiệu: từ cảm biến góc (inclinometer) cảm biến vận tốc góc (gyro) Tín hiệu ngõ lọc tín hiệu inclinometer gyro loại nhiễu nhờ hai nguồn tín hiệu hỗ trợ xử lý lẫn lọc, thông qua quan hệ (vận tốc góc = đạo hàm/vi phân giá trị góc Bô lọc Kalman đơn giản thuật toán xử lý liệu hồi quy tối ưu Có nhiều cách xác định tối ưu, phụ thuộc tiêu chuẩn lựa chọn trình thông số đánh giá Nó cho thấy lọc Kalman tối ưu chi tiết cụ thể tiêu chuẩn có nghĩa Một khía cạnh tối ưu lọc Kalman hợp tất thông tin cung cấp tới Nó xử lý tất giá trị sẵn có, ngoại trừ độ sai số, ước lượng giá trị thời giá trị quan tâm, với cách sử dụng hiểu biết động học thiết bị giá trị hệ thống, mô tả số liệu thống kê hệ thống nhiễu, gồm nhiễu ồn, nhiễu đo không chắn mô hình động học, thông tin điều kiện ban đầu giá trị quan tâm Hình3.1 :Tín hiệu thu chưa lọc Chương 3: Bộ Lọc Kalman Đồ Án Tốt Nghiệp Trang 39 Hình 3.2: Tín hiệu thu lọc qua kalman Bô lọc Kalman đơn giản thuật toán xử lý liệu hồi quy tối ưu Có nhiều cách xác định tối ưu, phụ thuộc tiêu chuẩn lựa chọn trình thông số đánh giá Nó cho thấy lọc Kalman tối ưu chi tiết cụ thể tiêu chuẩn có nghĩa Một khía cạnh tối ưu lọc Kalman hợp tất thông tin cung cấp tới Nó xử lý tất giá trị sẵn có, ngoại trừ độ sai số, ước lượng giá trị thời giá trị quan tâm, với cách sử dụng hiểu biết động học thiết bị giá trị hệ thống, mô tả số liệu thống kê hệ thống nhiễu, gồm nhiễu ồn, nhiễu đo không chắn mô hình động học, thông tin điều kiện ban đầu giá trị quan tâm Hình 3.3 Sơ đồ lọc Kalman Chương 3: Bộ Lọc Kalman Đồ Án Tốt Nghiệp Trang 40 Hình mô hình hóa hoạt động mạch lọc Kalman Chúng ta có tín hiệu đo được, có mô hình tín hiệu đo (đòi hỏi tuyến tính) sau áp dụng vào hệ thống phương trình mạch lọc để ước lượng trạng thái quan tâm Thực tín hiệu đo không khó, phương trình có sắn, chung ta cần mô hình hoá hệ thống Để ứng dụng cách hiểu mạch lọc Kalman phải mô hình hóa cách tuyến tính thay đổi trạng thái cần ước lượng (estimate) ước đoán (predict) 3.3.2 QUY TRÌNH ƯỚC LƯỢNG Kalman filter định vị vấn đề chung nhằm ước lượng giá trị x∈ℜn tiến trình kiểm soát thời gian gián đoạn biểu diễn phương trình tuyến stochastic khác nhau: (1) (3.23) với giá trị z∈ℜm : (2) (3.24) Trong w v vector biến ngẫu nhiên đại diện cho nhiễu hệ thông nhiễu đo đạc biến ngãy nhiên độc lập giả sử tuân theo phân bố Gauss với trung bình =0 ma trận hiệp biến (covariance) Q R w ~N(0,Q) (3.25) v ~N(0,R) (3.26) Nếu vector trạng thái x có kích thước n, ma trận A có kích thứoc n x n B (n x l) ma trận phụ thuộc vào điều khiển tối ưu u với u vector có kích thước l Vector đo đạc z có kích thước m nên ma trận H m x n Chú ý ma trận Q,R, A, H thay đổi theo thời gian (từng bước k), ở chùng giả sử không đổi 3.3.3 THUẬT TOÁN KALMAN GIÁN ĐOẠN Bộ lọc Kalman ước lượng tiến trình việc sử dụng hình thức kiểm soát Chương 3: Bộ Lọc Kalman Đồ Án Tốt Nghiệp Trang 41 phản hồi: lọc ước lượng trạng thái tiến trình vài thời điểm sau thu phản hồi hình thức giá trị (độ nhiễu) Chẳng hạn, phương trình lọc Kalman chia thành hai nhóm: phương trình cập nhật thời gian phương trình cập nhật giá trị Phương trình cập nhật thời gian chịu trách nhiệm dự đoán trước (thời gian) giá trị tương quan sai số ước lượng để đạt ước lượng priori cho thời điểm kế tiếp Phương trình cập nhật giá trị chịu trách nhiệm phản hồi - nghĩa kết hợp giá trị vào ước lượng priori nhằm đạt cải tiến ước lượng posteriori Phương trình cập nhật thời gian xem phương trình chuẩn tắc, phương trình cập nhật giá trị xem phương trình xác Thật vậy, thuật toán ước lượng cuối giống thuật toán xác - chuẩn tắc nhằm giải quyết vấn đề số liệu trình bày Hình 3.4 Chu kì lọc gián đoạn Giá trị tiên nghiệm thu dựa vào mô hình hệ thống (1), giá trị hậu nghiệm giá trị thu sau có kết đo đạc ước đoán tiên nghiệm hậu nghiệm Chương 3: Bộ Lọc Kalman (2) Khi sai số (3.27) (3.28) Ma trận hiệp biến sai số tính theo công thức (3.29) (3.30) Mục đích tìm hệ số K cho thỏa mản phương trình sau Đến ta thấy , K alpha mà giới thiệu ở Phương trình (3) có nghĩa giá trị hậu nghiệm ước lượng x tính giá trị tiên nghiệm sau thêm/bớt tí dựa vào sai số giá trị đo giá trị đo đạc ước K ở đoán độ lợi (gain) mạch lọc Kalman Câu hỏi đặt làm thế để chọn K tối ưu Tối ưu ở theo nghĩa covariance sai số ước lượng hậu nghiệm (tính từ (3)) nhỏ Bằng cách thay e_k vào biểu thức tính P_k, sau lấy đạo hàm P_k theo K, ta tìm giá trị K mà tương ứng với P_k nhỏ (3.31) thay đổi theo thời gian k độ lời cần tìm mạch lọc Kalman ước đoán Tóm lại mạch lọc Kalman bao gồm bước : 1- Ước đoán trạng thái tiên nghiệm, sau đó, 2- dựa vào kết đo để hiệu chỉnh lại ước đoán Ta tóm tắt lại hoạt động mạch lọc Kalman phương trình sau: Giả sử bạn có giá trị ước ở thời điểm (k-1) biết giá trị điều đoán khiển (Giá trị ban đầu thời điểm chọn ) Lúc bạn việc lần Đồ án tốt nghiệp Trang 44 lượt tiến hành tính toán từ đến ở bước từ đến bước hình Hình 3.5 Sơ đồ tiến trình 3.3.4 KẾT LUẬN Đối với lọc thông thấp, thông cao thông dải (lọc thụ động) xấp xỉ Butterworth, Bessel Chebychev hay elliptic: thường sử dụng cho tín hiệu vào tín hiệu ra, với tần số làm việc xác định Ngoài dải tần này, tín hiệu bị lệch pha, độ lợi không số mà bị tối thiểu hóa Do tình này, ta dùng hai cảm biến để đo giá trị góc (cũng vận tốc góc), nên việc dùng lọc thụ động tỏ không phù hợp Ta dùng lọc bổ phụ (complementary filter) để kết nối hai tín hiệu từ accelerometer gyro thành tín hiệu Accelerometer qua lọc thông thấp, gyro qua lọc thông cao, từ đó, hai tín hiệu lọc nối với thành tín hiệu thống Ưu điểm lọc bổ phụ tính toán nhanh, dễ thiết kế Nhược điểm lọc chất lọc Đồ án tốt nghiệp Trang 45 thông cao thông thấp, có nghĩa độ lợi tín hiệu không toàn dải đo, bị lệch pha rõ rệt vùng nối tần số Hơn giá trị gyro_bias không cập nhật thường xuyên, dễ làm cho lọc tác dụng làm việc ở môi trường rung động hay có nhiệt độ khác Ngoài ra, phải kể đến việc chuẩn trực lọc khó khăn nếu thiết bị quan sát Nói tóm lại, lọc thông thường kỹ thuật dùng phần cứng (các mạch điện tử R,L,C) phần mềm (lọc FIR, lọc IIR, cửa sổ Hamming … xử lý tín hiệu số) nhằm giữ lại tín hiệu khoảng thông dải tần số loại bỏ tín hiệu ở dải tần số lại Đối với việc xây dựng lọc phần cứng, đời trước dùng lọc phần mềm, việc hiệu chỉnh đặc tính, thay đổi tham số lọc phức tạp nhiều so với sử dụng giải thuật xử lý tín hiệu số Trong lọc này, nếu tồn tín hiệu nhiễu dải thông tần kết tín hiệu trở nên nhiều để xử lý điều khiển hệ thống cách ổn định Điều tỏ thực tế lọc phần cứng, vốn dễ bị nhiễu bởi tín hiệu điện lúc hoạt động xác linh kiện bất thường dòng điện ngõ vào Đối với lọc Kalman, thuật ngữ "lọc" ý nghĩa lọc Đây giải thuật tính toán ước lượng thống kê tối ưu tất thông tin ngõ vào cung cấp tới để có giá trị đáng tin cậy cho việc xử lý tiếp theo Do lọc Kalman sử dụng để loại bỏ tín hiệu nhiễu mà mô hình tín hiệu nhiễu trắng tất dải thông mà nhận từ ngõ vào, dựa thông kê trước đo chuẩn trực lại giá trị ước lượng giá trị đo với độ lệch pha gần không tồn có độ lợi tối thiểu xấp xỉ tín hiệu ngõ vào không đáng tin cậy Mặc dù phải tốn nhiều thời gian xử lý lệnh, với tốc độ vi điều khiển làm việc tính toán ước lượng tối ưu lọc trở nên đơn giản đáng tin cậy nhiều Nhờ có chế tự cập nhật giá trị sở (bias) thời điểm tính toán, xác định sai lệch kết đo trước với kết đo sau nên giá trị đo ổn định, xác, gần không bị sai số độ lợi độ lệch pha tín hiệu Hơn thế, xây dựng bởi hàm trạng thái, lọc Kalman kết hợp không hai tín hiệu từ hai cảm biến, mà kết hợp nhiều cảm biến đo ở dải tần khác giá trị đại lượng vật lý Chính điều này, làm lọc Kalman trở nên phổ dụng tất lọc khác viêc xử lý Đồ án tốt nghiệp tín hiệu xác cảm biến tọa độ, cảm biến la bàn, GPS, góc, gyro… Trang 46 Đồ án tốt nghiệp Trang 47 Đồ án tốt nghiệp Trang 48 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1]Nguyễn Đình Huy - Xác suất thống kê - Nhà xuất Đại học quốc gia TP Hồ Chí Minh – Năm 2003 [2]Nguyễn Hữu Hùng - Lọc số kiểu thích nghi DSP - Luận văn Thạc sỹ kỹ thuật - Tiến sỹ Ngô Văn Sỹ, hướng dẫn [3]Nguyễn Quốc Trung - Xử lý tín hiệu lọc số - Tập hai – Nhà xuất Khoa học kỹ thuật Hà Nội – Năm 1999 [4]Tống Văn On – Lý thuyết tập xử lý tín hiệu số - Nhà xuất Lao động, xã hội – 2002 [5]Aizezi Abuding Vishnuvardhan Yalamanchili - Department of Signal and Systems - Chalmers University of Technology Gothenborg - Sweden 2004 [6]Douglas L.Jones - The Connexons Project and Licensed under the Creative Commons Attribution License [7]Hyun-Chool Shin, Ali H Sayed, Fellow, IEEE, and Woo-Jin Song, Member, IEEE - IEEE SIGNAL PROCESSING LETTERS, VOL 11, NO 2, FEBRUARY 2004 [8]Monson H.Hayes, Wiley - Statistical Digital Signal Processing and Modeling - 1996 [9]Rulph Chassaing - Digital Signal Processing with C and the TMS320C30 - John Wiley & Sons, Inc - 1997 [10]Rulph Chassaing - DSP Applications Using C and the TMS320C6x DSK - John Wiley & Sons, Inc - 2002 [11]Sen M.Kuo, Bob H.Lee - Real-Time Digital Signal Processing - John Wiley & Sons – 2001 [12]Simon Haykin, Prentice Hall - Adaptive Filter Theory - 2002 [13]Steven W.Smith - Digital Signal Processing [14]Steven W.Smith – The Scientist and Engineer’s Guide Digital Signal Processing – Chapter 14: Introduction to Digital Filters [15]Texas Instrucments - TMS320C6000 CPU and Instruction Set Reference Guide - Literature Number: SPRU189F October 2000 [16]Texas Instruments - Getting Started Guide Code Composer Studio [17]Texas Instruments Incorporated, 2000 - Mixed Signal Products - SLAS202B Tài Liệu Tham Khảo Đồ án tốt nghiệp Trang 49 [18]Texas Instruments Incorporated, 2000 - SPRS073B – AUGUST 1998 – REVISED APRIL 2000 [19]TMS320C6711/TMS320C6711B/TMS320C6711C/TMS320C6711D Silicon Errata SPRZ173P Tài Liệu Tham Khảo [...]... kết hợp các đáp ứng xung của bộ lọc thông thấp và bộ lọc thông cao để tạo nên các bộ lọc thông dải và bộ lọc chắn dải Khi cộng các đáp ứng xung sẽ tạo ra một bộ lọc chắn dải, còn khi nhân chập các đáp ứng xung sẽ cho một bộ lọc thông dải Hình 2.8: Thiết kế bộ lọc thông dải Chương 2: Tổng Quan Về Bộ Lọc Số Đồ Án Tốt Nghiệp Trang 21 Hình 2.9: Thiết kế bộ lọc chắn dải Các bộ lọc số lý tưởng đều không... số lý tưởng; gồm có bốn bộ lọc số lý tưởng là : Bộ lọc số thông thấp Bộ lọc số thông cao Bộ lọc số thông dải Bộ lọc số chắn dải Lọc ở đây có nghĩa là lọc tần số chính, vì vậy mà tất cả các đặc trưng của lọc tần số đều được cho theo đáp ứng biên độ Các bộ lọc này được thiết kế bằng cách xuất phát từ một bộ lọc thông thấp, rồi chuyển đổi sang đáp ứng yêu cầu Vì vậy ta chỉ khảo sát điển hình bộ lọc. .. tính toán bằng cách tổ hợp có trọng số các mẫu trong tín hiệu vào Các bộ lọc kiểu đệ quy mở rộng thêm quá trình trên bằng cách sử dụng cả các trị số đã tính được từ tín hiệu ra, bên cạch các điểm lấy từ tín hiệu vào; thay vì dùng một lõi lọc, các bộ lọc đệ quy được xác định bởi một dãy hệ số đệ quy Các bộ lọc đệ quy còn được gọi là các bộ lọc có đáp ứng xung dài vô hạn IIR, còn các bộ lọc thực hiện... với bộ lọc thông thấp bằng hình 2.10 sau: Chương 2: Tổng Quan Về Bộ Lọc Số Đồ Án Tốt Nghiệp Trang 22 |H(ej ω )| 1+ δ 1 1 1- δ 1 δ2 0 Dải quá độ Dải thông Dải chắn Π ω ωs ωp Hình 2.10: Các tham số kỹ thuật của bộ lọc thông thấp 2.6.CẤU TRÚC CĂN BẢN CỦA CÁC BỘ LỌC SỐ: Có hai kiểu bộ lọc số căn bản đó là: bộ lọc FIR và IIR; Các bộ lọc FIR có hai đặc điểm quan trọng so với các bộ lọc IIR: thứ nhất, các bộ. .. hóa và có thể xác định các tần số cắt tại các mức biên độ 99%, 90%, 70.7%, và 50% Hình 2.4 sau thể hiện các đáp ứng của các bộ lọc cơ bản Chương 2: Tổng Quan Về Bộ Lọc Số Đồ Án Tốt Nghiệp Trang 17 Hình 2.4: Các đáp ứng tần số của các bộ lọc căn bản Để phân tích các tần số kề sát nhau, bộ lọc phải có độ dốc xuống nhanh Muốn cho các tần số của dải thông lọt qua hoàn toàn bộ lọc, phải không có gợn sóng... rõ và tiến tới làm chủ phương pháp này là rất cần thiết và bổ ích Ngoài ra, với mong muốn áp dụng và lập trình thuật toán Kalman vào thực tế nhóm đề xuất chọn đề tài “TÌM HIỂU BỘ LỌC KALMAN ỨNG DỤNG VÀO LỌC NHIỄU TRÊN NHIỄU TRÊN CẢM BIẾN” làm đề tài tốt nghiệp của nhóm 1.2 Mục tiêu của đề tài Nghiên cứu về thuật toán Kalman, ứng dụng lọc nhiễu cho cảm biến góc nghiên Lập trình bộ lọc trên vi xử lý. .. qua bộ lọc không bị lệch pha Trong khi các bộ lọc tương tự rất kém về mặt này Hình 2.5 sau thể hiện ba thông số về đặc điểm làm việc của bộ lọc trong miền tần số Chương 2: Tổng Quan Về Bộ Lọc Số Đồ Án Tốt Nghiệp Trang 18 Hình 2.5: Các thông số của hệ thống ở miền tần số 2.5.CÁC BỘ LỌC THÔNG THẤP, THÔNG CAO, THÔNG DẢI, VÀ CHẮN DẢI: Việc thiết kế các bộ lọc số thực tế đều đi từ lý thuyết các bộ lọc. .. số lấy từ biến đổi Fourier của đáp ứng xung Hình 2.2: Đáp ứng xung, đáp ứng bước và đáp ứng tần số của bộ lọc Phương pháp trực tiếp nhất để thực hiện lọc số là dùng phép tích chập của tín hiệu vào với đáp ứng xung của bộ lọc số; khi đó đáp ứng xung được xem là cốt lõi cho việc thiết kế của bộ lọc Một phương pháp khác để thực hiện lọc số là dùng phương pháp đệ quy Khi bộ lọc được thực hiện bằng phép... kế một mạch bộ lọc tương tự Còn một bộ lọc số thì sử dụng một bộ xử lý số để hoạt động tính toán số hoá trên các giá trị được lấy mẫu của tín hiệu Bộ xử lý có thể là một máy tính mục đích chung như một PC, hay một chíp DSP chuyên dụng Các quá trình hoạt động của một bộ lọc số được thể hiện như hình 2.1 sau: Hình 2.1: Quá trình hoạt động của một bộ lọc số Nói chung các công việc của bộ lọc số có thể... Quan Về Bộ Lọc Số Đồ Án Tốt Nghiệp Trang 13 chỉ trong khoảng 1Hz Điều này không thể thực hiện được ở các bộ lọc tương tự Và vì vậy các bộ lọc số sẽ dần dần thay thế cho các bộ lọc tương tự với các ưu điểm cụ thể như sau: 1) Một bộ lọc số thì có khả năng lập trình được, còn một bộ lọc tương tự, muốn thay đổi cấu trúc thì phải thiết kế lại bộ lọc 2) Các bộ lọc số dễ dàng thiết kế, dễ kiểm tra và dễ ... số 2.5.CÁC BỘ LỌC THÔNG THẤP, THÔNG CAO, THÔNG DẢI, VÀ CHẮN DẢI: Việc thiết kế lọc số thực tế từ lý thuyết lọc số lý tưởng; gồm có bốn lọc số lý tưởng : Bộ lọc số thông thấp Bộ lọc số thông... 3.2 Lý thuyết ước lượng 3.3 Lọc thích nghi – lọc Kalman 3.4 So sánh kết luận CHƯƠNG 4 :ỨNG DỤNG BỘ LỌC KALMAN VÀO LỌC NHIỄU CẢM BIẾN 4.1 Các loại nhiễu ảnh hưởng tới cảm biến 4.2.Thuật toán kalman. .. quy tuyến tính 3.3 LỌC THICH NGHI-BỘ LỌC KALMAN 3.3.1 LÝ THUYẾT BỘ LỌC KALMAN Được đề xuất từ năm 1960 bởi giáo sư Kalman để thu thập kết hợp linh động Chương 3: Bộ Lọc Kalman Đồ Án Tốt Nghiệp