笔者在验证FPGA的时候发现手边并没有信号发生器。所以笔者将由MATLAB产生的带走噪声波形储存在ROM里作为测量信号。 首先根据算法特性,我们画出FPGA的电路结构图,见下图3-1。 图3-1 电路结构图 笔者将卡尔曼的五个基本公式分成了三个模块。其中KalmanforecastOne包含了公式1,KalmanforcastTow包含了公式2、3,kalmanupda...
验证结果:卡尔曼滤波后噪声幅值较小,符合输出期望值。至此,基于Hdl Coder实现卡尔曼滤波算法结束。 小结:基于simulink的Hdl Coder与FPGA联合开发是一种十分高效的实现复杂算法的方法,关键在于基于Hdl Coder搭建好仿真模型,并且学会利用仿真测试文件评估算法实现效果,最后再进行上板代码移植。
交互多模型扩展卡尔曼滤波算法的FPGA实现
硬件实现对用于纯方位角度跟踪问题的交互多模型扩展卡尔曼滤波(IMMEKF)算法进行了研究,将其转换为适于硬件实现的形式.在此基础上,给出了基于现场可编程门阵列(FPGA)的实现方案,并讨论了硬件实现的资源优化和时间优化问题.软硬件仿真结果表明:IMMEKF硬件算法能够实现对单目标的纯方位角度跟踪,并且在保证与软件仿真具有...
验证结果:卡尔曼滤波后噪声幅值较小,符合输出期望值。至此,基于Hdl Coder实现卡尔曼滤波算法结束。 小结:基于simulink的Hdl Coder与FPGA联合开发是一种十分高效的实现复杂算法的方法,关键在于基于Hdl Coder搭建好仿真模型,并且学会利用仿真测试文件评估算法实现效果,最后再进行上板代码移植。