一种组合导航应用中卡尔曼滤波加速方法设计技术

一种组合导航应用中卡尔曼滤波加速方法，考虑卡尔曼滤波的实时性需求，对滤波过程中矩阵的运算中最耗时的乘法、分解、三角求逆运算分别进行了硬件加速架构的资源优化设计；依据“脉动阵列”的思想，对矩阵乘法器进行了硬件加速的设计，同时针对卡尔曼滤波中矩阵运算的特点，对大量稀疏矩阵设计预处理模块；依据“矩阵LU分解”的运算原理，完成了分解运算处理单元（PE）的设计；设计了“调度计数器”以保证对数据流的正确控制；使用流水技术与分时技术，提高了处理单元的工作主频，实现了对处理单元的分时复用，保证了运算的效率；在三角矩阵求逆中，分析了运算中数据的关联性，结合数据流的合理调度设计控制方案，实现了运算过程的并行化。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及导航定位，尤其涉及一种组合导航应用中卡尔曼滤波加速方法设计。

技术介绍

1、本专利技术涉及一种组合导航应用中卡尔曼滤波加速方法，属于导航定位
随着社会生活的范围与丰富性的急剧增加，高精度的导航定位已经逐渐成为现代社会活动的基本需要。组合导航定位技术发展日新月异，更深更广的应用需要对于导航系统的“实时性”与“微型化”提出了更高的要求。从硬件角度考虑目前单纯提高工作主频进而增强处理器性能的方法随着电路集成度的不断提高已经陷入了瓶颈。为了提高系统的实时性,使用硬件加速模块来完成复杂的数值计算具有良好的应用前景。同时如将计算加速模块进行ip核化并嵌入到导航系统中也能使系统小型化，便于应用。

2、在实际的组合导航应用中，gnss信号可能会受到如建筑物、树木、地形、天气等影响出现断联现象，此时可通过外加传感器或训练伪量测等方式取代gnss信号与ins进行融合。数据融合中卡尔曼滤波算法因其优异的目标跟踪性能在组合导航系统中得到广泛的应用，然而卡尔曼滤波算法实现过程的运算量较大，计算复杂度可达 o(n3) ，成为其应用的瓶颈之一。目前导航领域本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种组合导航应用中卡尔曼滤波加速方法设计，其特征在于：导航系统中的处理分为两种情况：

2.根据权利要求1所述的一种组合导航应用中卡尔曼滤波加速方法设计，其特征在于：通过神经网络对特征值细粒度提取 ,卷积层局部特征优化得到特征图 ,在保证特征点完整的条件下 ,降低了计算复杂度，在通过池化层对特征图维度进一步降低 ， 进一步简化计算复杂度，该神经网络采用自适应矩估计算法,对参数进行优化以提高量测噪声预测精度，网络训练周期内重复以下迭代过程：

3.根据权利要求1所述的一种组合导航应用中卡尔曼滤波加速方法设计，其特征在于：卡尔曼滤波的计算迭代可分为四个步骤：

【技术特征摘要】

1.一种组合导航应用中卡尔曼滤波加速方法设计，其特征在于：导航系统中的处理分为两种情况：

2.根据权利要求1所述的一种组合导航应用中卡尔曼滤波加速方法设计，其特征在于：通过神经网络对特征值细粒度提取 ,卷积层局部特征优化得到特征图 ,在保证特征点完整的条件下 ,降低了计算复杂度，...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈光武，张越，司涌波，李朋朋，周鑫，徐万镛，
申请(专利权)人：兰州交通大学，
类型：发明
国别省市：