[发明专利]基于FPGA的UKF算法及其对大脑动力学模型的滤波

摘要

本发明公开了一种基于FPGA的UKF系统，该系统的处理器为Altera公司生产的FPGA，采用SOPC技术即片上可编程系统作为处理平台；所述的处理平台包括硬件和软件两个部分，硬件部分包括SDRAM控制器、Flash Controler、System ID、JTAG UART、控制按键的PIO、控制液晶屏的PIO、PLL锁相环，各个部分通过Avalon总线连接，其中SDRAM控制器、Flash Controler、JTAG UART、控制按键的PIO、控制液晶屏的PIO均有各自的外围电路；软件部分包括硬件驱动程序和UKF算法程序两个部分，硬件驱动程序用来驱动SOPC平台中的硬件部分，UKF算法程序是核心部分。本发明从总体上给出了UKF的并行结构，提高滤波的速度；完成了大脑动力学模型的硬件实现，产生类似于正常和癫痫发病时的脑电信号。

主权项

基于UKF算法的UKF系统，其特征在于：该系统包括：协方差矩阵Cholesky分解模块，用于对对角协方差矩阵进行Cholesky分解，得到下三角矩阵，得到m个有效数值，将有效数值输入到Sigma点产生模块；Sigma点产生模块，用于接收上一时刻的状态估计值，并与由Cholesky分解得到的m个有效数值结合，产生2m个Sigma点并分别输入到时间更新模块；时间更新模块，用于把接收到的Sigma点带入到系统模型的状态方程，得到状态预测值，输入到观测预测模块；观测预测模块，用于把状态预测值代入观测模型的观测方程，得到观测预测值，并将状态预测值和观测预测值输入到均值和协方差矩阵计算模块；均值和协方差矩阵计算模块，用于对状态预测值和观测预测值加权求和，分别计算状态预测协方差矩阵、观测预测协方差矩阵和互协方差矩阵，并将观测预测协方差矩阵输入到观测预测协方差矩阵求逆模块，将互协方差矩阵输入到增益计算模块，将状态预测协方差矩阵和互协方差矩阵输入到状态估计和状态协方差矩阵估计模块；观测预测协方差矩阵求逆模块，用于对观测预测协方差矩阵进行求逆运算，并将求逆结果输入到增益计算模块；增益计算模块，用于接收互协方差矩阵和观测预测协方差矩阵的逆矩阵，计算增益，并将增益输入到状态量估计和状态协方差矩阵估计模块；状态估计和状态协方差矩阵估计模块，用于接收增益、状态预测均值、观测预测均值、当前时刻的观测数据、状态预测协方差矩阵和互协方差矩阵，计算状态估计值和状态协方差矩阵，并将状态估计值作为当前时刻的最终结果输出，将状态协方差矩阵输入协方差矩阵Cholesky分解模块。