基于FPGA的粒子滤波算法：从理论到硬件实现的深度剖析

一、引言

1.1研究背景与意义

在现代科学与工程领域，对系统状态的精确估计至关重要，广泛应用于目标跟踪、导航定位、信号处理、图像处理、故障诊断等众多关键场景。然而，实际中的许多系统呈现出非线性、非高斯的特性，传统的线性滤波方法，如卡尔曼滤波（KalmanFilter,KF）及其扩展形式扩展卡尔曼滤波（ExtendedKalmanFilter,EKF），在处理这类系统时面临巨大挑战。

卡尔曼滤波建立在线性系统和高斯噪声假设基础上，通过递推公式实现对系统状态的最优估计，在满足假设条件的系统中能够高效准确地工作。但当系统是非线性