基于FPGA的粒子濾波算法研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、粒子濾波是一種基于貝葉斯估計(jì)理論和蒙特卡羅方法的濾波算法，其基本思想是利用一組狀態(tài)空間中的隨機(jī)樣本，來近似后驗(yàn)概率密度函數(shù)，最后根據(jù)蒙特卡羅方法對狀態(tài)值進(jìn)行估計(jì)。對于非線性，非高斯系統(tǒng)有著高度的適應(yīng)性，且精度其逼近最優(yōu)估計(jì)，成為當(dāng)前最熱門的濾波算法之一。
　　本文首先對粒子濾波算法的研究現(xiàn)狀和背景意義進(jìn)行了介紹，然后從貝葉斯估計(jì)和蒙特卡羅方法入手，對序貫重要性釆樣算法做了詳細(xì)的分析，并就粒子退化問題對重要性函數(shù)和重采樣進(jìn)行了介紹，

2、在此基礎(chǔ)上引出了基本的粒子濾波算法。由于粒子濾波算法需要大量的粒子參與運(yùn)算，因此決定了其存在計(jì)算量大，復(fù)雜度高，實(shí)時(shí)性差的缺點(diǎn)，限制了粒子濾波在實(shí)時(shí)系統(tǒng)中的應(yīng)用。因此本文基于重采樣對粒子濾波算法進(jìn)行改進(jìn)和簡化，介紹了常見的多項(xiàng)式重采樣、系統(tǒng)重采樣和殘差重采樣，并對其硬件實(shí)現(xiàn)的復(fù)雜度和運(yùn)算速度進(jìn)行了分析。為了進(jìn)一步提高粒子濾波算法的實(shí)時(shí)性，本文基于部分重采樣算法進(jìn)行改進(jìn)，提出了一種基于線性組合的重采樣算法。改進(jìn)的重采樣算法電路結(jié)構(gòu)相對較為

3、簡單，不需要進(jìn)行權(quán)值歸一化操作，并非簡單地進(jìn)行對大權(quán)值粒子進(jìn)行復(fù)制，而是通過線性組合產(chǎn)生新的粒子代替小權(quán)值粒子，有效地避免了粒子多樣性的喪失，這種算法在保證濾波精度的基礎(chǔ)上，大幅度的降低了運(yùn)行時(shí)間。
　　最后本文以二維純方位目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)為應(yīng)用場景，給出了改進(jìn)簡化后粒子濾波算法的明確步驟。同時(shí)對粒子濾波算法的硬件設(shè)計(jì)進(jìn)行了研究，將其硬件結(jié)構(gòu)主要?jiǎng)澐譃椴蓸幽K，權(quán)值計(jì)算模塊，重采樣模塊和狀態(tài)估計(jì)輸出模塊。分析了粒子濾波并行執(zhí)行思路，通