1. Trang chủ
  2. » Giáo Dục - Đào Tạo

(Đề tài NCKH) thiết kế bộ lọc phần tử (particle filtering) xử lý tín hiệu trên nền công nghệ FPGA

117 5 0

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

THÔNG TIN TÀI LIỆU

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH LUẬN VĂN THẠC SĨ TRẦN THỊ HOÀNG OANH THIẾT KẾ BỘ LỌC PHẦN TỬ (PARTICLE FILTERING) XỬ LÝ TÍN HIỆU TRÊN NỀN CÔNG NGHỆ FPGA NGÀNH: KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ - 605270 SKC004339 Tp Hồ Chí Minh, năm 2014 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH LUẬN VĂN THẠC SĨ TRẦN THỊ HOÀNG OANH THIẾT KẾ BỘ LỌC PHẦN TỬ (PARTICLE FILTERING) XỬ LÝ TÍN HIỆU TRÊN NỀN CƠNG NGHỆ FPGA NGÀNH: KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ - 605270 Tp Hồ Chí Minh, năm 2014 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH LUẬN VĂN THẠC SĨ TRẦN THỊ HOÀNG OANH THIẾT KẾ BỘ LỌC PHẦN TỬ (PARTICLE FILTERING) XỬ LÝ TÍN HIỆU TRÊN NỀN CÔNG NGHỆ FPGA NGÀNH: KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ - 605270 Hướng dẫn khoa học: PGS TS LÊ TIẾN THƯỜNG Tp Hồ Chí Minh, năm 2014 LÝ LỊCH KHOA HỌC I LÝ LỊCH SƠ LƯỢC: Họ & tên: Trần Thị Hồng Oanh Giới tính: Nữ Ngày, tháng, năm sinh: 20/05/1982 Nơi sinh: Tiền Giang Quê quán: Phú Kiết, Chợ Gạo,Tiền Giang Dân tộc: Kinh Chỗ riêng địa liên lạc: Phú Thạnh B, Phú Kiết, Chợ Gạo, Tiền Giang Điện thoại quan: Điện thoại nhà riêng: 0978823664 Fax: E-mail: hoangoanhtran82@gmail.com II QUÁ TRÌNH ĐÀO TẠO: Trung học chuyên nghiệp: Hệ đào tạo: Nơi học (trường, thành phố): Thời gian đào tạo từ …/… đến …/ … Ngành học: Đại học: Hệ đào tạo: Chính quy Thời gian đào tạo từ 09/2010 đến 03/ 2012 Nơi học (trường, thành phố): Đại học Sư Phạm Kỹ Thuật TPHCM Ngành học: Kỹ Thuật Điện- Điện Tử Tên đồ án, luận án môn thi tốt nghiệp: Ứng dụng phần mềm Adobe Captivate vào giảng dạy môn Mạch Điện Ngày & nơi bảo vệ đồ án, luận án thi tốt nghiệp: 02/2012 trường Đại học Sư Phạm Kỹ Thuật TPHCM Người hướng dẫn: ThS Trần Tùng Giang III Q TRÌNH CƠNG TÁC CHUYÊN MÔN KỂ TỪ KHI TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC: Thời gian Từ 05/2012 đến i LỜI CAM ĐOAN Tôi cam đoan cơng trình nghiên cứu tơi Các số liệu, kết nêu luận văn trung thực chưa công bố cơng trình khác Tp Hồ Chí Minh, ngày … tháng … năm 2014 ii CẢM TẠ Lời em xin gửi lời tri ân đến quý Thầy Cô khoa Điện điện tử trường Đại học sư phạm kỹ thuật TP Hồ Chí Minh Thầy PGS.TS Lê Tiến Thường Qua thời gian theo học trường từ năm 2012 đến 2014, với phấn đấu thân em giảng dạy quý báo quý Thầy Cô khoa Điện điện tử trường Đại học sư phạm kỹ thuật TP Hồ Chí Minh, mà đặc biệt Thầy Lê Tiến Thường tận tình hướng dẫn em hồn thành Chun đề 1, Chuyên đề Luận văn tốt nghiệp Hôm em đến phần cuối khóa học, thành mà học viên cao học mong muốn đạt sớm Để cảm tạ hỗ trợ quý giá quý Thầy Cô bạn giúp đỡ cho em thời gian qua, em kính chúc đến q Thầy Cơ bạn nhiều sức khỏe, thành công nhiều chúc nhà chung Trường Đại học Sư Phạm Kỹ Thuật TP Hồ Chí Minh ngày phát triển mạnh Riêng Thầy Lê Tiến Thường, em kính chúc Thầy gia đình nhiều sức khỏe, hạnh phúc, tiến xa đường nghiên cứu khoa học Em chân thành cảm ơn HỌC VIÊN Trần Thị Hồng Oanh iii TĨM TẮT Luận văn đề cập đến việc thiết kế lọc phần tử sử dụng thuật toán SIR để ước lượng trạng thái hệ thống giả lập sử dụng tiêu chuẩn RMSE để đánh chất lượng lọc Quá trình thiết kế lọc phần tử thực Matlab FPGA Virtex-II Pro Qua sáu tháng thực nghiệm nghiên cứu đề tài “Thiết kế lọc phần tử (Particle Filtering) xử lý tín hiệu cơng nghệ FPGA” với giáo viên hướng dẫn Thầy PGS.TS Lê Tiến Thường, đến thu kết khả quan: - Thiết kế xong lọc Phần tử ước lượng trạng thái hai mơ hình giả lập Matlab FPGA Xilinx Virtex-II Pro Mơ hình giả lập hệ thống phi tuyến nhiễu Gaussian - Tiêu chuẩn RMSE sử dụng để đánh giá trạng thái ước lượng lọc phần tử với hệ thống giả lập Matlab FPGA Kết thông số RMSE bé cho thấy trạng thái ước lượng lọc phần tử so với trạng thái thật hai mơ hình giả lập tương đối xác - Xây dựng bảng đánh giá kết trình thực thực nghiệm hai mơ hình giả lập để chứng minh tính hiệu lọc phần tử vấn đề ước lượng trạng thái số tín hiệu Các kết mơ Matlab 2007b máy tính Intel(R) Core(TM) i3 CPU M370 @ 2.40 GHz cho thấy tăng số hạt lớn kết ước lượng xác; nhiễu phép đo lớn giảm hiệu ước lượng lọc phần tử - Các kết đúc kết qua báo “Particle Filter Design in a case of System Assumption implemented on Matlab and XILINX VIRTEX-II-Pro based FPGA Hardware” gửi hội nghị The Joint Conference 4S-2014/AVIC 2014 chấp nhận iv ABSTRACT The thesis is referred to the design of the Particle Filtering using the SIR Sampling Importance Resampling algorithm to estimate states of the system assumption and using RMSE criteria to evaluate the quality of the filter The design process is implemented on the Matlab and on the FPGA Virtex-II Pro After about six months of the research on “ A design of Particle Filter for signal processing based on FPGA technology” under the instruction of Associate Professor.Dr.Thuong Le-Tien, so far obtained good results: - Design Particle filters to estimate the state of the two models implemented on the Matlab and on the FPGA Virtex-II Pro The system assumption is a non-linear and Gaussian noise system - The RMSE criteria is used to evaluate estimated states of the Particle Filter for the results on Matlab and FPGA As a result, the RMSE is very small in the comparison between the estimate states and the true states of the models - We build the assessment tables of the two models experiments to demonstrate how effectiveness of the Particle Filter in the state estimation problem of signals The simulation results obtained in Matlab 2007b and Computer Intel (R) Core (TM) i3 CPU GHz M370@2.40 show the higher number of particles causing the results more accurately; the bigger the measurement noise variance reduces the estimated effect of the filter - Results are compiled through paper “Particle Filter Design in a case of System Assumption implemented on Matlab and XILINX VIRTEX-II-Pro based FPGA Hardware” sent The Joint Conference 4S-2014/AVIC 2014 has been accepted v MỤC LỤC Trang tựa Quyết định giao đề tài Lý lịch cá nhân Lời cam đoan Cảm tạ Tóm tắt Abstract Mục lục Danh sách chữ viết tắt Danh sách hình Danh sách bảng Lời mở đầu Chương TỔNG QUAN VỀ BỘ LỌC PHẦN TỬ 1.1 Tổng quan 1.2 Mục đích đề tài 1.3 Nhiệm vụ đề tài giới hạn đề tài 1.4 Phương pháp nghiên cứu 1.5 Kế hoạch thực Chương CƠ SỞ LÝ THUYẾT 2.1 Cơ sở lý thuyết lọc phần tử 2.1.1 Mơ hình Markov ẩn 2.1.2 Ước lượng đệ quy Bayes 2.1.3 Bộ lọc Kalman 2.1.4 Bộ lọc phần tử 2.1.4.1 Nền tảng toán học 2.1.4.2 Phương pháp Monte Carlo 2.1.4.3 Phương pháp lấy mẫu quan trọng 2.1.4.4 Vấn đề thối hóa mẫu 2.1.4.5 Lựa chọn tốt hàm mật độ quan trọng 2.1.4.6 Tái chọn mẫu 2.1.4.7 Thuật toán lọc phần tử Tiêu chuẩn Root-mean-square error (RMSE) Giới thiệu công nghệ FPGA 2.2 2.3 vi 2.3.1 2.3.2 2.3.3 2.3.4 2.4 Khảo sát Kit Virtex-II Pro gói cơng cụ Xilinx 2.4.1 2.4.1.1 Tổng quan kit Virtex-II Pro 2.4.1.2 FPGA kit Virtex-II Pro 2.4.1.3 Cấu hình nguồn cung cấp 2.4.1.4 Các nguồn cung cấp phân phối xung clock 2.4.1.5 Khối truyền nhận liệu Multi-Gigabit 2.4.1.6 Hệ thống RAM 2.4.1.7 Hệ thống điều khiển ACE Compact Flash 2.4.1.8 Giao tiếp Fast Ethernet 2.4.1.9 Các cổng nối tiếp 2.4.1.10 Cách dùng Led, Công tắc, nút nhấn 2.4.1.11 Cổng kết nối mở rộng 2.4.1.12 XSGA Output 2.4.1.13 AC97 Audio CODEC 2.4.1.14 CPU Trace cổng Debug 2.4.1.15 Giao tiếp chương trình cổng USB2 2.4.2 2.4.2.1 Xilinx Accel DSP 10.1 2.4.2.2 Xilinx System Generator 10.1 Chương THIẾT KẾ VÀ MÔ PHỎNG BỘ LỌC PHẦN TỬ TRÊN KIT Công nghệ CPL Công nghệ FPG Ngôn ngữ mơ t Q trình cài đặ Kit Virtex-II Pr Gói cơng cụ Xi VIRTEX-II P 3.1 Mơ hình khơng gian trạng thái 3.2 Thiết kế lọc phần tử kit Virtex-II Pro 3.2.1 3.2.2 3.2.2.1 Thiết kế khối lọc phần tử AccelDSP 10.1 3.2.2.2 Xây dựng mơ hình mơ System Generator 10.1 3.2.2.3 Thực mô trực tiếp FPGA Virtex-II Pro 3.3 Mô lọc phần tử ước lượng trạng thái hệ thống giả lập Matlab FPGA vii Lưu đồ giải thu Thiết kế lọc THIẾT KẾ BỘ LỌC PHẦN TỬ XỬ LÝ TÍN HIỆU TRÊN NỀN CÔNG NGHỆ FPGA GVHD:PGS.TS LÊ TIẾN THƯỜNG * Khối cập nhật trọng lượng Hình 3.37 Thiết kế khối cập nhật lượng mơ hình - Khối “accel_exp_df, ham mu, kqexp” để tính hàm mũ: exp(-vhat1) Khối “trongluong2s2” dùng để tính: (1 / sqrt(R) / sqrt(2*pi)) * exp(vhat1) *Khối chuẩn hóa trọng lượng Hình 3.38 Thiết kế khối chuẩn hóa trọng lượng mơ hình - Khối “chuanhoatrongso1” để tính: wsum = sum(w) - Khối “chuanhoatrongso” để tính: w(i) = w(i) / wsum *Khối tái chọn mẫu - Khối “tcm1” để tính: wtempsum(m)=wtempsum(m-1)+w(m); - Khối “tcm2” tính: u(j)=u(1)+(1/N)*(j-1); THIẾT KẾ VÀ MÔ PHỎNG BỘ LỌC TRÊN KIT VIRTEX-II PRO 75 TRẦN THỊ HOÀNG OANH THIẾT KẾ BỘ LỌC PHẦN TỬ XỬ LÝ TÍN HIỆU TRÊN NỀN CƠNG NGHỆ FPGA - GVHD:PGS.TS LÊ TIẾN THƯỜNG Khối “tcm3” dùng so sánh: while u(j) > wtempsum(m) m=m+1; end xpart(j)=xpartminus(m); w(j)=1/N; m=m; Hình 3.39 Thiết kế khối tái chọn mẫu mơ hình * Khối xuất liệu ngõ Giá trị ước lượng thu sau tính trung bình hạt: xhatPart=sum(xpart)/N; Hình 3.40 Thiết kế khối tính giá trị ước lượng thu mơ hình THIẾT KẾ VÀ MÔ PHỎNG BỘ LỌC TRÊN KIT VIRTEX-II PRO 76 TRẦN THỊ HOÀNG OANH THIẾT KẾ BỘ LỌC PHẦN TỬ XỬ LÝ TÍN HIỆU TRÊN NỀN CƠNG NGHỆ FPGA GVHD:PGS.TS LÊ TIẾN THƯỜNG 3.3.4.2 Mô lọc phần tử Matlab FPGA mơ hình * Mơ lọc phần tử Matlab mơ hình (a) (b) Hình 3.41: Mơ lọc phần tử Matlab mơ hình (a) Số hạt 10, vòng lặp 10, phương sai nhiễu phép đo (b) Số hạt 100, vòng lặp 49, phương sai nhiễu phép đo Thông số RSME quan sát 0.021535 0.11606 cho thấy sai khác trạng thái thật trạng thái ước lượng tương đối nhỏ * Mô lọc phần tử FPGA mơ hình (a) (b) Hình 3.42: Mơ lọc phần tử FPGA mơ hình (a) Số hạt 10, vòng lặp 10, phương sai nhiễu phép đo (b) Số hạt 100, vòng lặp 49, phương sai nhiễu phép đo THIẾT KẾ VÀ MÔ PHỎNG BỘ LỌC TRÊN KIT VIRTEX-II PRO 77 TRẦN THỊ HOÀNG OANH THIẾT KẾ BỘ LỌC PHẦN TỬ XỬ LÝ TÍN HIỆU TRÊN NỀN CƠNG NGHỆ FPGA GVHD:PGS.TS LÊ TIẾN THƯỜNG Kết thiết kế lọc phần tử FPGA mơ hình thể hình 3.42 Thơng số RSME quan sát 0.029764 0.11265 cho thấy sai khác trạng thái thật trạng thái ước lượng nhỏ chấp nhận * Mô lọc phần tử Matlab FPGA mơ hình Hình 3.43: Mơ lọc phần tử Matlab FPGA mơ hình Tín hiệu đưa vào hàm “rand” thay đổi Do đó, thời điểm quan sát hàm “rand” có giá trị khác Vì vậy, quan sát hình 3.43 ta thấy giá trị thật mô Matlab so với giá trị thật mô FPGA khác Do dẫn đến giá trị ước lượng lọc phần tử Matlab FPGA khác Nhìn chung, dựa vào quan sát này, thơng số RMSE Matlab 0.021535 FPGA 0.029764 nhỏ Hiệu ước lượng lọc phần tử bảo đảm ngõ vào hàm “rand” mơ hình Trạng thái ước lượng lọc phần tử so với trạng thái thật mơ hình thay đổi số hạt từ 10 đến 500, số vòng lặp 10, nhiễu phép đo thể bảng 3.3 THIẾT KẾ VÀ MÔ PHỎNG BỘ LỌC TRÊN KIT VIRTEX-II PRO 78 TRẦN THỊ HOÀNG OANH THIẾT KẾ BỘ LỌC PHẦN TỬ XỬ LÝ TÍN HIỆU TRÊN NỀN CƠNG NGHỆ FPGA GVHD:PGS.TS LÊ TIẾN THƯỜNG Số hạt Bảng 3.3: RMSE mơ hình số hạt thay đổi từ 10 đến 500 Tương tự mơ hình 1, mơ hình quan sát bảng 3.3 ta thấy tăng số hạt RMSE giảm Điều cho thấy trạng thái ước lượng PF xác Ta xem xét trạng thái ước lượng lọc phần tử bị ảnh hưởng nhiễu phép đo từ 0.1 đến 5, số hạt 10 số vòng lặp 10 bảng 3.4 Nhiễu phép đo Bảng 3.4: RMSE mơ hình nhiễu thay đổi từ 0.1 đến Cũng giống mơ hình 1, quan sát bảng 3.4 cho thấy tăng lượng nhiễu phép đo RMSE giảm Điều cho thấy nhiễu phép đo ảnh hưởng xấu đến chất lượng việc ước lượng lọc phần tử Tóm lại, qua kết mô cho ta thấy lọc phần tử thiết kế thành công Matlab FPGA Virtex-II Pro Thơng qua mơ hình 3.33 hình 3.43 cho thấy lọc phần tử thiết kế xác hiệu FPGA Virtex-II Pro THIẾT KẾ VÀ MÔ PHỎNG BỘ LỌC TRÊN KIT VIRTEX-II PRO 79 TRẦN THỊ HOÀNG OANH THIẾT KẾ BỘ LỌC PHẦN TỬ XỬ LÝ TÍN HIỆU TRÊN NỀN CƠNG NGHỆ FPGA GVHD:PGS.TS LÊ TIẾN THƯỜNG CHƯƠNG KẾT LUẬN 4.1 Đánh giá kết Trong việc thi công phần mềm mô Matlab phần cứng FPGA Virtex-II Pro, học viên xây dựng chương trình lọc phần tử ước lượng trạng thái hai mơ hình giả lập đánh giá tiêu chuẩn RMSE thể qua bảng 4.1 bảng 4.2 Trong bảng 4.1, quan sát trạng thái ước lượng PF so với trạng thái thật thay đổi số hạt từ 10 đến 500, số vòng lặp 10, nhiễu phép đo Số hạt 10 100 200 500 Bảng 4.1: RMSE số hạt thay đổi từ 10 đến 500 Trong bảng 4.2, quan sát trạng thái ước lượng PF so với trạng thái thật thay đổi nhiễu từ 0.1 đến 5, số hạt 100, số vòng lặp 10 Nhiễu phép đo 0.1 Bảng 4.2: RMSE nhiễu thay đổi từ 0.1 đến Kết ước lượng cho thấy tăng số hạt lớn kết ước lượng xác; nhiễu phép đo lớn giảm hiệu ước lượng lọc phần tử KẾT LUẬN 80 TRẦN THỊ HOÀNG OANH THIẾT KẾ BỘ LỌC PHẦN TỬ XỬ LÝ TÍN HIỆU TRÊN NỀN CƠNG NGHỆ FPGA GVHD:PGS.TS LÊ TIẾN THƯỜNG 4.2 Kết luận Đề tài hồn thành thời gian qui định có báo gửi hội nghị The Joint Conference 4S-2014/AVIC 2014 chấp nhận Nội dung báo “Particle Filter Design in a case of System Assumption implemented on Matlab and XILINX VIRTEX-II-Pro based FPGA Hardware” Mục đích báo sử dụng giải thuật SIR để thiết kế lọc phần tử Matlab FPGA Virtex-II Pro; sử dụng tiêu chuẩn RMSE để đánh giá trạng thái ước lượng lọc phần tử Kết thu từ việc mô Matlab FPGA Virtex-II Pro cho thấy phần tử ước lượng trạng thái xác hiệu hệ thống giả lập Bộ lọc phần tử thiết kế thành công Matlab FPGA Xilinx VirtexII Pro (XC2VP30-7ff896) Thông số RMSE thấp cho thấy trạng thái ước lượng lọc phần tử xác so với trạng thái thật 4.3 Hướng phát triển đề tài Ngày lĩnh vực công nghệ phát triển vượt bậc, chất lượng công nghệ ngày nâng cao Với khả tích hợp vi mạch điện tử làm cho nhà thiết kế dễ dàng triển khai ý tưởng FPGA Đó lý mà đề tài đặc biệt quan tâm đến chất lượng tính ứng dụng Để tiếp tục nghiên cứu đề tài này, học viên thực nhận thấy có hướng phát triển sau: - Cải tiến thuật toán lọc phần tử để ước lượng trạng thái hệ thống ứng dụng thời gian thực xác hơn, giảm sai số trạng thái thật so với trạng thái ước lượng - Xây dựng ứng dụng thời gian thực theo vết đối tượng thơng tin vơ tuyến, xử lí tín hiệu viễn thơng … KẾT LUẬN 81 TRẦN THỊ HOÀNG OANH THIẾT KẾ BỘ LỌC PHẦN TỬ XỬ LÝ TÍN HIỆU TRÊN NỀN CƠNG NGHỆ FPGA GVHD:PGS.TS LÊ TIẾN THƯỜNG TÀI LIỆU THAM KHẢO TIẾNG VIỆT Lê Hoài Bắc - Nguyễn Phi Vũ, Lọc Particle dựa màu ứng dụng vào hệ thống theo dõi giao thông, Tạp chí BCVT & CNTT kỳ 10/2007 Trần Công Chiến, Xây dựng hệ thống quan sát theo vết đối tượng cho robot tự hành, Đại học Lạc Hồng, 2012 Nguyễn Đình Phú, Giáo trình Kỹ Thuật PLD ASIC, Đại học Sư Phạm Kỹ Thuật TP.HCM, 2007 TIẾNG NƯỚC NGOÀI Dr Steven Kay, Practical statistical signal processing using matlab, ATI ’s Practical Statistical Signal Processing Aku Sepänen, State Estimation in Process Tomography, University of Kuopio, Finland, Technical report 2005 Dieter Fox- Jeffrey Hightower- Lin Liao- Dirk Schulz- Gaetano Borriello, Bayesian Filters for Location Estimation, University of Washington, Dept of Computer Science & Engineering, Seattle, WA Intel Research Seattle, Seattle, WA, September 2003 Sankalita Saha- Neal K Bambha- Shuvra S Bhattacharyya, A parameterized design frame work for hardware implement of Particle Filters; In Proceedings of the International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing; Las Vegas, Nevada, March 2008 http://en.wikipedia.org/wiki/Root-mean-square_deviation TÀI LIỆU THAM KHẢO 82 TRẦN THỊ HOÀNG OANH THIẾT KẾ BỘ LỌC PHẦN TỬ XỬ LÝ TÍN HIỆU TRÊN NỀN CƠNG NGHỆ FPGA GVHD:PGS.TS LÊ TIẾN THƯỜNG Ristic- M.S Arulampalam and N Gordon, Beyond the Kalman Filter Particle Filters for Tracking Applications, Artech House, Boston, 2004 10 Chen Hongyan and Wang Lisheng, Software and Hardware Implementation of IIR Based on Matlab&Acceldsp, The 2nd International Conference on Computer Application and System Modeling, Shanghai, China, 2012 11.Thomas B Schön, Solving Nonlinear State Estimation Problems Using Particle Filters – An Engineering Perspective, Technical report from Automatic Control at Linköpings universitet, Norway, May 2010 12 Alfonso Rodríguez Medina, Hardware-Based Particle Filter with Evolutionary Resampling Stage, Master thesis, 3-2014, Universidad Politécnica de Madrid 13 M Ownby, W H Mahmoud, A design methodology for implementing DSP with Xilinx System Generator for Matlab, Tennessee Technological University, American, 2003 14 Fei Xing, Particle Filters for Nonlinear/Heavy-Tailed Model: Bootstrap Method, Mathematics Department., University of Tennessee, Knoxville, April 24, 2012 15 Rudolph van der Merwe- Arnaud Doucet- Nando de Dreitas- Eric Wan, The Unscented Particle Filter, Technical report, Cambrige University, 2000 16 Sanjeev Arulampalam- Simon Maskell- Neil Gordon- Tim Clapp, A Tutorial on Particle Filters for on-line Non-linear/Non-Gaussian Bayesian Tracking IEEE Transactions on Signal Processing, vol 50, pp 174-188, 2001 17 Brian D.O Anderson and John B Moore, Optimal Filtering, Prentice- Hall, New Jersey, 1979 TÀI LIỆU THAM KHẢO 83 TRẦN THỊ HOÀNG OANH THIẾT KẾ BỘ LỌC PHẦN TỬ XỬ LÝ TÍN HIỆU TRÊN NỀN CƠNG NGHỆ FPGA GVHD:PGS.TS LÊ TIẾN THƯỜNG 18 www.Xilinx.com 19 20 www.mathworks.com Greg Welch and Gary Bishop, An Introduction to the Kalman Filter,Technical Report University of North Carolina at Chapel Hill, Chapel Hill, NC, USA, 1995 21 M.D Petar- H.K Jayesh- Z Jianqui- H Yufei- G Tadesse- F.b.Monica, and M Joaquin, Particle Filtering, IEEE Signal Processing Magazine, September 2003 22 Fei Yan- William J Christmas- Josef Kittler, A Tennis Ball Tracking Algorithm for Automatic Annotation of Tennis Match, Proceedings of the British Machine Vision Conference 2005, Oxford, UK, September 2005 23 Peter Thorwartl, FPGAs for High Speed Digital Signal Processing, University of Campinas, Brazil, 2008 24 Zhanyu Ma, Non-Gaussian Statistical Models and Their Applications, School of Electrical Engineering, Stockholm, Sweedem, 2011 25 Eric Cigan- Narinder Lall, Integrating MATLAB Algorithms into FPGA Designs, AccelChip Inc and Xilinx Inc, 2005 26 N.J.Gordon- D.J.Salmond- A.F.M.Smith, Novel approach to nonlinear/non-Gaussian Bayesian state estimation, IEE PROCEEDINGS-F, Vol.140, No.2, April, 1993 27 AccelDSP Synthesis Tool User Guide, Vol.UG634 (v11.4), www.Xilinx.com 28 Zhengjie WANG - Xiaoguang ZHAO - Xu QIAN, Unscented particle filter with systematic resampling localization algorithm based on RSS for mobile wireless sensor networks, Conference on Mobile Ad-hoc and Sensor Networks, 2012 TÀI LIỆU THAM KHẢO 84 TRẦN THỊ HOÀNG OANH THIẾT KẾ BỘ LỌC PHẦN TỬ XỬ LÝ TÍN HIỆU TRÊN NỀN CƠNG NGHỆ FPGA GVHD:PGS.TS LÊ TIẾN THƯỜNG PHỤ LỤC Phụ lục 1: Code chương trình mơ hệ thống giả lập matlab STT Tên chương trình Systemassumption1.m Systemassumption2.m Guibia.m Simulationmatlab.m Phụ lục 2: Code chương trình mơ hệ thống giả lập Xilinx System Generator 10.1 STT PHỤ LỤC 85 TRẦN THỊ HOÀNG OANH ... thiết kế lọc phần tử dừng lại mô phần mềm Matlab OpenCV * Các nghiên cứu lọc phần tử nƣớc đƣợc công bố: TỔNG QUAN VỀ BỘ LỌC PHẦN TỬ TRẦN THỊ HOÀNG OANH THIẾT KẾ BỘ LỌC PHẦN TỬ CHO XỬ LÝ TÍN HIỆU TRÊN... Xilinx để thiết kế lọc phần tử xử lí tín hiệu hệ thống giả lập 1.5 Kế hoạch thực STT Khảo hiểu công nghệ FPGA Đọc tìm hiểu lý thuyết lọc phần tử Thiết filtering) xử lí tín hiệu công nghệ FPGA Tổng... đƣợc sử dụng lựa chọn bƣớc thiết kế quan trọng việc thiết kế lọc phần tử CƠ SỞ LÝ THUYẾT 22 TRẦN THỊ HOÀNG OANH THIẾT KẾ BỘ LỌC PHẦN TỬ XỬ LÝ TÍN HIỆU TRÊN NỀN CÔNG NGHỆ FPGA GVHD:PGS.TS LÊ TIẾN

Ngày đăng: 29/12/2021, 05:47

Xem thêm:

HÌNH ẢNH LIÊN QUAN

Hình 2.3: Ví dụ về thuật toán Resampling. - (Đề tài NCKH) thiết kế bộ lọc phần tử (particle filtering) xử lý tín hiệu trên nền công nghệ FPGA
Hình 2.3 Ví dụ về thuật toán Resampling (Trang 49)
Hình 2.5: Mô hình FPGA - (Đề tài NCKH) thiết kế bộ lọc phần tử (particle filtering) xử lý tín hiệu trên nền công nghệ FPGA
Hình 2.5 Mô hình FPGA (Trang 54)
Hình 2.8: Các lọai FPGA - (Đề tài NCKH) thiết kế bộ lọc phần tử (particle filtering) xử lý tín hiệu trên nền công nghệ FPGA
Hình 2.8 Các lọai FPGA (Trang 57)
THIẾT KẾ BỘ LỌC PHẦN TỬ XỬ LÝ TÍN HIỆU TRÊN NỀN CÔNG NGHỆ FPGA GVHD:PGS.TS LÊ TIẾN THƢỜNG - (Đề tài NCKH) thiết kế bộ lọc phần tử (particle filtering) xử lý tín hiệu trên nền công nghệ FPGA
THIẾT KẾ BỘ LỌC PHẦN TỬ XỬ LÝ TÍN HIỆU TRÊN NỀN CÔNG NGHỆ FPGA GVHD:PGS.TS LÊ TIẾN THƢỜNG (Trang 59)
Định cấu hình FPGA - (Đề tài NCKH) thiết kế bộ lọc phần tử (particle filtering) xử lý tín hiệu trên nền công nghệ FPGA
nh cấu hình FPGA (Trang 60)
Hình 2.11: Kit VirtexII _ PRO - (Đề tài NCKH) thiết kế bộ lọc phần tử (particle filtering) xử lý tín hiệu trên nền công nghệ FPGA
Hình 2.11 Kit VirtexII _ PRO (Trang 62)
Bảng 2.2: Cấu hình FPGA - (Đề tài NCKH) thiết kế bộ lọc phần tử (particle filtering) xử lý tín hiệu trên nền công nghệ FPGA
Bảng 2.2 Cấu hình FPGA (Trang 65)
- Tạo một mô hình tổng hợp RLT (Register Transfer Level) HDL  và - (Đề tài NCKH) thiết kế bộ lọc phần tử (particle filtering) xử lý tín hiệu trên nền công nghệ FPGA
o một mô hình tổng hợp RLT (Register Transfer Level) HDL và (Trang 71)
Hình 3.3: Quy trình tạo các khối IP Core khối “dexuathat1”. - (Đề tài NCKH) thiết kế bộ lọc phần tử (particle filtering) xử lý tín hiệu trên nền công nghệ FPGA
Hình 3.3 Quy trình tạo các khối IP Core khối “dexuathat1” (Trang 81)
Hình 3.4: Tạo một project mới. - (Đề tài NCKH) thiết kế bộ lọc phần tử (particle filtering) xử lý tín hiệu trên nền công nghệ FPGA
Hình 3.4 Tạo một project mới (Trang 82)
Hình 3.6: Đồ thị mô hình dấu chấm động - (Đề tài NCKH) thiết kế bộ lọc phần tử (particle filtering) xử lý tín hiệu trên nền công nghệ FPGA
Hình 3.6 Đồ thị mô hình dấu chấm động (Trang 83)
Hình 3.9: So sánh đồ thị mô hình dấu chấm động và dấu chấm cố định. - (Đề tài NCKH) thiết kế bộ lọc phần tử (particle filtering) xử lý tín hiệu trên nền công nghệ FPGA
Hình 3.9 So sánh đồ thị mô hình dấu chấm động và dấu chấm cố định (Trang 85)
Hình 3.11: Các báo cáo tạo mô hình RLT. - (Đề tài NCKH) thiết kế bộ lọc phần tử (particle filtering) xử lý tín hiệu trên nền công nghệ FPGA
Hình 3.11 Các báo cáo tạo mô hình RLT (Trang 86)
*Bước 8: Kiểm tra mô hình RLT với mô phỏng HDL - (Đề tài NCKH) thiết kế bộ lọc phần tử (particle filtering) xử lý tín hiệu trên nền công nghệ FPGA
c 8: Kiểm tra mô hình RLT với mô phỏng HDL (Trang 87)
Hình 3.17: System Generator token - (Đề tài NCKH) thiết kế bộ lọc phần tử (particle filtering) xử lý tín hiệu trên nền công nghệ FPGA
Hình 3.17 System Generator token (Trang 89)
Hình 3.16:Khối Embedded Function. - (Đề tài NCKH) thiết kế bộ lọc phần tử (particle filtering) xử lý tín hiệu trên nền công nghệ FPGA
Hình 3.16 Khối Embedded Function (Trang 89)
Hình 3.19: Kết nối khối Jtag Co-sim với mô hình. - (Đề tài NCKH) thiết kế bộ lọc phần tử (particle filtering) xử lý tín hiệu trên nền công nghệ FPGA
Hình 3.19 Kết nối khối Jtag Co-sim với mô hình (Trang 92)
3.3.2 Giao diện bộ lọc phần tử ước lượng trạng thái các mô hình giả lập. - (Đề tài NCKH) thiết kế bộ lọc phần tử (particle filtering) xử lý tín hiệu trên nền công nghệ FPGA
3.3.2 Giao diện bộ lọc phần tử ước lượng trạng thái các mô hình giả lập (Trang 93)
Hình 3.22: Giao diện chính - (Đề tài NCKH) thiết kế bộ lọc phần tử (particle filtering) xử lý tín hiệu trên nền công nghệ FPGA
Hình 3.22 Giao diện chính (Trang 93)
3.3.3 Mô hình giả lập 1 - (Đề tài NCKH) thiết kế bộ lọc phần tử (particle filtering) xử lý tín hiệu trên nền công nghệ FPGA
3.3.3 Mô hình giả lập 1 (Trang 94)
Hình 3.25 Thiết kế khối khởi tạo các hạt mô hình 1. - (Đề tài NCKH) thiết kế bộ lọc phần tử (particle filtering) xử lý tín hiệu trên nền công nghệ FPGA
Hình 3.25 Thiết kế khối khởi tạo các hạt mô hình 1 (Trang 95)
Hình 3.26 Thiết kế khối đề xuất các hạt mô hình 1. - (Đề tài NCKH) thiết kế bộ lọc phần tử (particle filtering) xử lý tín hiệu trên nền công nghệ FPGA
Hình 3.26 Thiết kế khối đề xuất các hạt mô hình 1 (Trang 95)
Hình 3.29 Thiết kế khối tái chọn mẫu mô hình 1. - (Đề tài NCKH) thiết kế bộ lọc phần tử (particle filtering) xử lý tín hiệu trên nền công nghệ FPGA
Hình 3.29 Thiết kế khối tái chọn mẫu mô hình 1 (Trang 97)
Hình 3.33: Mô phỏng bộ lọc phần tử trên Matlab và FPGA của mô hình 1. - (Đề tài NCKH) thiết kế bộ lọc phần tử (particle filtering) xử lý tín hiệu trên nền công nghệ FPGA
Hình 3.33 Mô phỏng bộ lọc phần tử trên Matlab và FPGA của mô hình 1 (Trang 99)
Hình 3.32: Mô phỏng bộ lọc phần tử trên FPGA của mô hình 1. - (Đề tài NCKH) thiết kế bộ lọc phần tử (particle filtering) xử lý tín hiệu trên nền công nghệ FPGA
Hình 3.32 Mô phỏng bộ lọc phần tử trên FPGA của mô hình 1 (Trang 99)
Hình 3.35 Thiết kế khối khởi tạo các hạt mô hình 2. - (Đề tài NCKH) thiết kế bộ lọc phần tử (particle filtering) xử lý tín hiệu trên nền công nghệ FPGA
Hình 3.35 Thiết kế khối khởi tạo các hạt mô hình 2 (Trang 102)
Hình 3.38 Thiết kế khối chuẩn hóa trọng lượng mô hình 2. - (Đề tài NCKH) thiết kế bộ lọc phần tử (particle filtering) xử lý tín hiệu trên nền công nghệ FPGA
Hình 3.38 Thiết kế khối chuẩn hóa trọng lượng mô hình 2 (Trang 103)
Hình 3.40 Thiết kế khối tính giá trị ước lượng thu được của mô hình 2. - (Đề tài NCKH) thiết kế bộ lọc phần tử (particle filtering) xử lý tín hiệu trên nền công nghệ FPGA
Hình 3.40 Thiết kế khối tính giá trị ước lượng thu được của mô hình 2 (Trang 104)
Hình 3.39 Thiết kế khối tái chọn mẫu mô hình 2. - (Đề tài NCKH) thiết kế bộ lọc phần tử (particle filtering) xử lý tín hiệu trên nền công nghệ FPGA
Hình 3.39 Thiết kế khối tái chọn mẫu mô hình 2 (Trang 104)
w