基于FPGA的改进粒子滤波算法实现：性能优化与应用探索

一、引言

1.1研究背景与意义

在现代科技飞速发展的今天，非线性系统状态估计在众多领域中都扮演着至关重要的角色，如目标跟踪、机器人导航、通信信号处理、故障诊断等。准确地估计非线性系统的状态，能够为决策提供关键依据，提升系统性能与可靠性。粒子滤波算法作为一种基于蒙特卡罗方法的强大工具，在处理非线性、非高斯系统状态估计问题时展现出独特优势，逐渐成为该领域的研究热点。

粒子滤波算法的核心思想是通过一系列随机抽样的粒子来近似表示系统的后验概率密度分布。这些粒子携带了系统状态的可能取值信息，每个粒子都有对应的权重，权重大小反映了该粒子代表的状态在