基于FPGA的非線性濾波算法實現研究.pdf

1、隨著科技的發(fā)展，目標跟蹤在軍事和民用領域得到越來越廣泛的應用。目標跟蹤系統(tǒng)的性能與目標的數目、密度及動態(tài)特性等因素有關。在復雜背景條件下，傳感器的量測與目標狀態(tài)之間常呈現非線性關系，因此非線性濾波成為該領域的研究難點和熱點問題。然而濾波精度較高的非線性濾波算法往往計算量大，算法實時性不高。FPGA擁有強大的并行運算能力，充分利用FPGA的這一特點會大大提高算法的運算速度。
　　 針對上述問題，本文重點研究了擬蒙特卡羅-高斯粒子濾

2、波(QMC-GPF)和無跡卡爾曼濾波(UKF)兩種非線性濾波算法在FPGA中的實現方法。
　　 在對擬蒙特卡羅-高斯粒子濾波的原理及結構進行分析的基礎上，提出了該算法的并行處理結構：并行擬蒙特卡羅采樣模塊和并行高斯粒子濾波模塊。在硬件實現過程中選取2作基數來產生Faure序列，將乘法運算、求模運算簡化為便于在FPGA中實現的按位異或運算；采用查找表實現指數函數等復雜函數的計算，充分利用了FPGA中大量的Block RAM資源；給

3、出了Cholesky分解矩陣各元素的并行計算結構。并用DSP48E專用模塊來實現浮點數乘法和加法運算，提高了算法的精度和速度。以紅外圖像弱小目標跟蹤實驗為例，驗證了本設計的有效性和實時性。
　　 在對無跡卡爾曼濾波的原理及結構進行分析的基礎上，提出了該算法的并行處理結構：并行無跡變換模塊和并行卡爾曼濾波模塊。在硬件實現過程中將分塊對角矩陣的Cholesky分解轉化為對對角線上各子矩陣的Cholesky分解，降低了進行Choles