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免疫粒子群粒子滤波算法及硬件实现研究

致谢第1-6页
摘要第6-7页
Abstract第7-11页
第一章 绪论第11-17页
   ·引言第11-12页
   ·粒子滤波算法研究现状第12-14页
   ·基于FPGA硬件实现复杂算法的研究现状第14-15页
   ·论文研究内容第15-17页
第二章 免疫粒子群粒子滤波(IMPSOPF)算法第17-35页
   ·引言第17页
   ·粒子滤波算法第17-20页
     ·贝叶斯滤波概述第17-18页
     ·基本粒子滤波算法第18-20页
   ·免疫粒子群优化算法第20-24页
     ·免疫优化算法第20-21页
     ·粒子群优化算法第21-22页
     ·免疫粒子群优化算法第22-24页
   ·免疫粒子群粒子滤波(IMPSOPF)算法第24-26页
     ·免疫粒子群粒子滤波算法思想第24页
     ·免疫粒子群粒子滤波算法实现第24-26页
   ·算法仿真验证第26-33页
     ·IMPSOPF算法在状态估计中的应用第27-30页
     ·IMPSOPF算法在目标跟踪中的应用第30-33页
   ·本章小结第33-35页
第三章 可编程逻辑器件及FPGA计算功能第35-49页
   ·引言第35页
   ·可编程逻辑器件基础第35-38页
     ·可编程逻辑器件结构第35-36页
     ·可编程逻辑器件分类第36-37页
     ·可编程逻辑器件发展第37-38页
   ·FPGA开发简介第38-43页
     ·FPGA原理第38-39页
     ·FPGA开发设计流程第39-41页
     ·赛灵思Virtex-5系列FPGA芯片特性第41-43页
   ·FPGA计算功能第43-48页
     ·FPGA逻辑运算功能第43-44页
     ·FPGA简单数学计算功能第44-46页
     ·FPGA复杂数学计算功能第46-48页
   ·本章小结第48-49页
第四章 IMPSOPF算法的FPGA硬件实现第49-81页
   ·引言第49页
   ·IMPSOPF算法模块划分及系统总体设计第49-54页
     ·IMPSOPF算法模块划分第49-51页
     ·IMPSOPF算法部分模块简化第51-53页
     ·IMPSOPF算法硬件整体设计第53-54页
   ·各模块设计实现及仿真验证第54-73页
     ·控制模块设计第54-59页
     ·初始化模块设计第59-60页
     ·采样模块设计第60-62页
     ·权值计算一模块设计第62-64页
     ·比较模块设计第64-65页
     ·粒子群运算模块设计第65-67页
     ·权值计算二模块设计第67-69页
     ·排序模块设计第69-71页
     ·滤波输出模块设计第71-72页
     ·存储模块设计第72-73页
   ·IMPSOPF算法的FPGA硬件整体实现及仿真验证第73-79页
     ·IMPSOPF算法硬件整体实现第73-75页
     ·IMPSOPF算法硬件实现仿真验证第75-79页
   ·本章小结第79-81页
第五章 总结及展望第81-83页
参考文献第83-89页
附录第89-101页
 附图1 算法硬件实现系统RTL级电路图第91-92页
 附图2 比较模块RTL级电路图第92-93页
 附图3 滤波输出模块RTL级电路图第93-94页
 附图4 排序模块RTL级电路图第94-95页
 附图5 采样更新模块RTL级电路图第95-96页
 附图6 权值计算一模块RTL级电路图第96-97页
 附图7 权值计算二模块RTL级电路图第97-98页
 附图8 粒子群优化模块RTL级电路图第98-99页
 附图9 控制模块RTL级电路图第99-101页
作者简历第101-102页

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