面向量化卡尔曼滤波的非可靠存储器能效优化

本文提出一种使用非可靠存储器实现的量化卡尔曼滤波器。我们考虑量化与非可靠存储器均在计算中引入误差，并建立了考虑这两类误差源的误差传播模型。除给出更新后的卡尔曼滤波方程外，所提误差模型准确预测了估计误差的协方差，并给出了滤波器性能与其能耗之间的关系（取决于存储器中的噪声水平）。进而，由于存储器占嵌入式系统能耗的很大一部分，引入了优化方法以在滤波器所需估计性能下最小化存储器能耗。第一种方法计算分配给各个存储器组的单独最优能级，第二种方法按存储器组群优化能量分配。仿真显示理论分析与实验结果高度吻合。此外，它们证明了能耗可降低 50% 以上。