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申请/专利权人：华中科技大学
摘要：本发明公开了一种扩展卡尔曼滤波的可重构硬件加速系统，属于算法的硬件加速设计领域。本发明在分析EKF算法中矩阵乘法间数据等效性的基础上，设计矩阵数据缓存器，在可重构PE阵列进行当前矩阵乘法计算时，矩阵数据缓存器为其提供先前矩阵乘法计算的矩阵数据，充分实现了矩阵数据的可复用性，减少了片外与片上间的数据搬移，实现了EKF算法中所有矩阵乘法的运算加速，同时降低了能耗。本发明还通过充分利用EKF算法中的数据对称性、数据稀疏性、快速实现三角函数和开方计算、可重构PE阵列配备有FIFO、在片上实现模块间数据交互等优化手段，进一步提高了计算速度。
主权项：1.一种扩展卡尔曼滤波的可重构硬件加速系统，其特征在于，包括：可重构矩阵乘法加速器；所述可重构矩阵乘法加速器配备有可重构PE阵列和至少四个矩阵数据缓存器；每个矩阵数据缓存器配备有maxL,S个存储条；L和S分别为可重构PE阵列的行数和列数；其中，三个矩阵数据缓存器分别用于存储可重构PE阵列进行当前矩阵乘法计算时的第一输入矩阵A、第二输入矩阵B和输出矩阵C；C=A*B；剩余矩阵数据缓存器用于存储可重构PE阵列进行先前矩阵乘法计算时的输入或输出矩阵数据，将其复用为可重构PE阵列进行后续矩阵乘法计算时的输入矩阵数据；可重构PE阵列具有多种数据流和控制流，用于实现EKF中各种尺度矩阵乘法的加速计算；所述系统还包括矩阵求逆模块、矩阵加减法模块、求偏导函数模块、矩阵拼接模块和预测函数模块；所述矩阵数据缓存器，针对EKF算法中具有对称性的协方差矩阵数据，仅对其主对角线上一半的数据进行存储和地址译码；所述可重构PE阵列，针对EKF算法中具有对称性的协方差矩阵数据，仅计算其主对角线上一半的数据；所述矩阵数据缓存器，针对EKF算法中具有稀疏性的矩阵数据，仅对其中非零数据进行存储和地址译码；所述可重构PE阵列，针对EKF算法中具有稀疏性的矩阵数据，仅计算其中非零数据；所述求偏导函数模块通过快速CORDIC电路实现三角函数计算和开方计算；所述可重构PE阵列配备有FIFO，用来对输入矩阵的行列数据进行复用以及缓存运算过程中产生的部分和。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华中科技大学 一种扩展卡尔曼滤波的可重构硬件加速系统
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