粒子濾波算法的改進(jìn)及其FPGA實(shí)現(xiàn).pdf

1、粒子濾波算法作為一種基于蒙特卡羅方法和遞推貝葉斯估計(jì)的新方法，在處理非線性、非高斯系統(tǒng)的參數(shù)估計(jì)和狀態(tài)濾波方面具有獨(dú)到的優(yōu)勢，自上世紀(jì)90年代重采樣算法被提出后，該算法得到了迅速的發(fā)展。但是因?yàn)樵撍惴ńY(jié)構(gòu)復(fù)雜、計(jì)算量龐大、運(yùn)算速度緩慢，限制了其在實(shí)時(shí)系統(tǒng)中的應(yīng)用。本文以降低粒子濾波算法的復(fù)雜度、提高運(yùn)算速度為目的，對(duì)粒子濾波算法的重采樣和權(quán)值計(jì)算兩步進(jìn)行改進(jìn)，經(jīng)研究，設(shè)計(jì)出一種運(yùn)算速度快、性能可靠、占用硬件資源少的粒子濾波器，使其能應(yīng)用

2、于目標(biāo)跟蹤等實(shí)時(shí)系統(tǒng)中。
　　現(xiàn)場可編程門陣列(FPGA)是在PAL和GAL可編程邏輯器件基礎(chǔ)上發(fā)展起來的產(chǎn)物，可執(zhí)行真正意義上的并行運(yùn)算。本文采用VerilogHDL作為硬件描述語言，在 Quartus II開發(fā)平臺(tái)上進(jìn)行編譯仿真，實(shí)現(xiàn)粒子濾波算法在FPGA上的硬件邏輯。
　　首先，本文介紹了粒子濾波算法的相關(guān)理論及基本原理，以二維被動(dòng)目標(biāo)跟蹤為系統(tǒng)模型給出了粒子濾波算法的基本流程。
　　其次，改進(jìn)了權(quán)值計(jì)算方法，并

3、提出了一種將局部重采樣算法和權(quán)值優(yōu)化組合算法相結(jié)合的重采樣算法。該算法首先將粒子按權(quán)值大小分為三類，大權(quán)值的粒子被復(fù)制并與小權(quán)值粒子組合產(chǎn)生新的粒子，中等權(quán)值粒子保持不變，小權(quán)值的粒子被拋棄，得到一個(gè)算法復(fù)雜度低、粒子多樣性完全不損失的粒子濾波算法。
　　最后，通過分析粒子濾波算法的并行執(zhí)行方案，以二維被動(dòng)目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)為應(yīng)用模型，在 Quartus II開發(fā)平臺(tái)上設(shè)計(jì)算法的各個(gè)功能模塊，并用硬件描述語言對(duì)其進(jìn)行描述后進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn)