Апаратне ядро на базі FPGA для робастних алгоритмів оцінки век-тора стану та управління динамічними системами

Автор(и)

  • В. Н. Опанасенко
  • С. Б. Завьялов
  • О. Т. Софіюк

DOI:

https://doi.org/10.18372/2073-4751.64.15149

Ключові слова:

управління динамічними системами, оцінки, FPGA, малий космічний апарат

Анотація

Розглянуто апаратну реалізацію ядра на базі FPGA для робастних алгоритмів оцінки вектора стану і управління динамічними системами. Проведено порівняння і аналіз результатів розрахунку нового центру еліпсоїда, отриманих для моделі C - програми, а також розробленого апаратного ядра для оцінки еліпсоїдального стану і алгоритмів управління. Розробка здійснена з використанням системи проектування WebPack ISE. Тестування розробленого ядра виконується шляхом порівняння і аналізу результатів, отриманих після тестування програмної С-моделі і тестування розробленого ядра в системі моделювання ModelSim. У програмній моделі використовуються формати з плаваючою точкою (ФПТ) Single (32 bit), Double (64 bit). Оскільки виявлено значний вплив на накопичення похибки в результаті обчислення і інтерпретації вхідних даних в форматі Single (32 bit), то апаратне ядро реалізовано в 2-х варіантах: з підтримкою 32 бітної арифметики і 64 бітної арифметики.

Посилання

Kuntsevich V.M., Volosov V.V. Ellipsoidal and estimation of state vectors for the families of linear and nonlinear discrete-time dynamic systems. Cybernetics and Systems Analysis. Springer New York Publishers, 2015. – Vol. 51. – № 1. – P. 64-73.

Schmidt S.F. The Kalman Filter: Its Recognition and Development for Aerospace Applications. Journal of Guidance and Con-trol, 2015. – Vol. 4. – № 1. – P. 4-7.

Palagin А.V., Opanasenko V.N. Reconfigurable Computing Systems. – К.: Prosvita, 2006. – 295 p.

Опанасенко В.Н. Высокопроизводительные реконфигурируемые компьютеры на базе FPGA. Проблеми інформатизації та управління, 2009. – Т. 3, вып. 27. – С. 114-118.

Palagin A., Opanasenko V. The implementation of extended arithmetic’s on FPGA-based structures. Proceedings of the 9th IEEE International Conference on Intelligent Data Acquisition and Advanced Computing Systems: Technology and Applications. – Vol. 2. – IDAACS’2017, 21-23 September 2017, Bucharest, Romania. – P. 1014-1019.

Opanasenko V.N., Kryvyi S.L. Synthesis of Neural-Like Networks on the Basis of Conversion of Cyclic Hamming Codes. Cybernetics and Systems Analysis, 2017. – Vol. 53. – № 4. – P. 627-635.

Andrew Good. “"Mars Buggy" Curiosity Measures a Mountain's Gravity”, February 5, 2019. Available at http: //mars.nasa.gov/news/8406/mars-buggy-curiosity-measures-a-mountains-gravity/.

Andrew Good, JoAnna Wendel. “Beyond Mars, the Mini MarCO Spacecraft Fall Silent”, February 5, 2019.

Tobias Lange, Holger Michel, Björn Fiethe, Harald Michalik. Solar Orbiter Will Process Data Onboard Using Xilinx FPGAs. Xcell Journal, Xilinx Inc, 2015. – Vol. 90. – № 1. – P. 18-21.

ModelSim tutorial. Software Ver-sion 10.1c. Mentor Graphics Corporation. 1991-2012. – 81 p. /Available at http: //www.microsemi.com/document-portal/doc_view/131618-modelsim-tutorial

##submission.downloads##

Номер

Розділ

Статті