一种在线时间序列预测的核自适应滤波器向量处理器

发布时间：2017-10-03 00:32

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【摘要】：针对信息物理融合系统中的在线时间序列预测问题,该文选择计算复杂度低且具有自适应特点的核自适应滤波器(Kernel Adaptive Filter,KAF)方法与FPGA计算系统相结合,提出一种基于FPGA的KAF向量处理器解决思路。通过多路并行、多级流水线技术提高了处理器的计算速度,降低了功耗和计算延迟,并采用微码编程提高了设计的通用性和可扩展性。该文基于该向量处理器实现了经典的KAF方法,实验表明,在满足计算精度要求的前提下,该向量处理器与CPU相比,最高可获得22倍计算速度提升,功耗降为1/139,计算延迟降为1/26。
【作者单位】： 哈尔滨工业大学自动化测试与控制研究所;
【关键词】： 核自适应滤波器 现场可编程逻辑门阵列 向量处理器 微码
【基金】：国家自然科学基金(61571160/F011305) 中央高校基本科研业务费专项资金资助(HIT.NSRIF.201615)~~
【分类号】：TP332
【正文快照】： 1引言信息物理融合系统(Cyber-Physical System,CPS)是将计算、通信和控制能力深度融合的网络化物理系统,数据的在线实时处理是CPS的核心问题之一[1]。而实际物理系统产生的数据往往具有时间序列特性,因此时间序列预测广受工业界和研究机构的关注,越来越多的嵌入式在线时间序

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2 韩霜;;CEVA向量处理器DSP内核大幅提升无线基站性能[J];世界电子元器件;2010年12期

3 ;[J];;年期

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本文编号：962170