基于FPGA的粒子滤波算法研究与实现
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 1. 引言 | 第8-12页 |
| 1.1 本文研究背景与意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-10页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第10-11页 |
| 1.4 本文章节安排 | 第11-12页 |
| 2. 粒子滤波算法 | 第12-22页 |
| 2.1 状态空间模型 | 第12页 |
| 2.2 贝叶斯估计 | 第12-14页 |
| 2.3 蒙特卡罗方法 | 第14页 |
| 2.4 粒子滤波算法 | 第14-20页 |
| 2.4.1 序贯重要性采样算法 | 第14-17页 |
| 2.4.2 粒子退化与重采样 | 第17-19页 |
| 2.4.3 基本粒子滤波算法 | 第19-20页 |
| 2.5 本章小结 | 第20-22页 |
| 3. 一种易于硬件实现的粒子滤波算法 | 第22-32页 |
| 3.1 重采样的改进 | 第22-27页 |
| 3.1.1 传统的重采样方法 | 第22-25页 |
| 3.1.2 改进的重采样方法 | 第25-27页 |
| 3.2 估计输出的改进 | 第27页 |
| 3.3 仿真分析 | 第27-30页 |
| 3.4 本章小结 | 第30-32页 |
| 4. 基于FPGA的粒子滤波算法硬件实现与仿真 | 第32-56页 |
| 4.1 二维纯方位目标跟踪系统下的粒子滤波 | 第32-34页 |
| 4.2 粒子滤波算法的硬件实现 | 第34-36页 |
| 4.2.1 粒子滤波的结构 | 第34-35页 |
| 4.2.2 粒子滤波的并行执行 | 第35-36页 |
| 4.3 粒子滤波算法的硬件设计及仿真验证 | 第36-50页 |
| 4.3.1 采样模块 | 第37-39页 |
| 4.3.2 权值计算 | 第39-43页 |
| 4.3.3 重采样模块 | 第43-46页 |
| 4.3.4 状态估计输出 | 第46-49页 |
| 4.3.5 存储模块 | 第49-50页 |
| 4.4 功能仿真 | 第50-54页 |
| 4.5 本章小结 | 第54-56页 |
| 5. 总结与展望 | 第56-58页 |
| 5.1 本文总结 | 第56页 |
| 5.2 工作展望 | 第56-58页 |
| 致谢 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-61页 |
