基于FPGA的改進粒子濾波算法實現(xiàn).pdf

1、粒子濾波方法作為一種基于貝葉斯估計思想的非線性濾波算法，在處理非高斯非線性時變系統(tǒng)的參數(shù)估計和狀態(tài)濾波問題方面有獨到的優(yōu)勢，其在目標跟蹤、導(dǎo)航與制導(dǎo)、圖像處理、參數(shù)估計等都具有很好的應(yīng)用。而這些領(lǐng)域?qū)V波以及估計的實時性要求較高，同時粒子濾波本身結(jié)構(gòu)復(fù)雜、具有龐大的計算量等導(dǎo)致其運算速度緩慢，算法實時性不高，且對實時系統(tǒng)需求更多的資源。FPGA擁有強大的并行運算能力，且實現(xiàn)方式靈活。本文研究目的是基于FPGA硬件平臺實現(xiàn)粒子濾波算法，通

2、過降低粒子濾波算法的復(fù)雜度，優(yōu)化硬件結(jié)構(gòu)，提高運行速度，合理利用硬件資源，在保證濾波性能的前提下，設(shè)計出一款運算速度快、硬件資源占用少、性能可靠的粒子濾波器。
　　本文首先介紹基本粒子濾波算法以及改進型粒子濾波算法，針對粒子匱乏引入一些處理措施，如重采樣策略與粒子平滑技術(shù)。分析了FPGA結(jié)構(gòu)與工作原理，并選取Spartan-3a作為粒子濾波硬件實現(xiàn)的目標器件。接著，本文針對帶MCMC步驟的改進型粒子濾波EPF進行SOC設(shè)計，提出了

3、本地平行粒子濾波算法，其總體上分區(qū)粒子集群，按多模塊分別進行采樣、重采樣、權(quán)值計算、MCMC步驟計算，而后整合各模塊預(yù)測值再次重采樣以得到狀態(tài)估計值。其在軟件實現(xiàn)上改善了重采樣策略，權(quán)值計算步驟以及MCMC步驟，大大降低了算法空間復(fù)雜度與時間復(fù)雜度。最后，將SOC的軟、硬件結(jié)構(gòu)相結(jié)合，驗證設(shè)計的有效性，并生成可下載的流文件，在Spartan－3a開發(fā)板上進行針對非線性非高斯系統(tǒng)的改進粒子濾波算法仿真驗證，完成將粒子濾波應(yīng)用于實時系統(tǒng)。<