交互多模型扩展卡尔曼滤波算法的FPGA实现

徐经纬; 刘士君

doi:10.13873/j.1000-97872014.01.013

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交互多模型扩展卡尔曼滤波算法的FPGA实现

研究与探讨 | 更新时间：2025-09-11

- 交互多模型扩展卡尔曼滤波算法的FPGA实现
- Implementation of IMMEKF algorithm on FPGA
- 传感器与微系统 2014年33卷第1期页码：11-14
- 作者机构：
  
  清华大学自动化系
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13873/j.1000-97872014.01.013
  中图分类号： TN953
- 纸质出版：2014
- 稿件说明：
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[1]徐经纬,刘士君.交互多模型扩展卡尔曼滤波算法的FPGA实现[J].传感器与微系统,2014,33(01):11-14.

XU Jing-wei, LIU Shi-jun. Implementation of IMMEKF algorithm on FPGA[J]. 2014, 33(1): 11-14.
[1]徐经纬,刘士君.交互多模型扩展卡尔曼滤波算法的FPGA实现[J].传感器与微系统,2014,33(01):11-14. DOI： 10.13873/j.1000-97872014.01.013.

XU Jing-wei, LIU Shi-jun. Implementation of IMMEKF algorithm on FPGA[J]. 2014, 33(1): 11-14. DOI： 10.13873/j.1000-97872014.01.013.

摘要

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相当精度的前提下能大幅减少运算时间。

Abstract

Interactive multiple model extended Kalman filtering（IMMEKF） algorithm for bearings-only tracking is studied and transfer to the form suitable for hardware implementation. On this basis

an implementation scheme based on FPGA is proposed. Resource optimization and time optimization issues are discussed. Simulation results show that the hardware-based algorithm of IMMEKF can realize bearings-only tracking on single target

and operating time is sharply reduced while guarantee the precision is comparative to software simulation.

关键词

Keywords

references

用于纯方位跟踪的简化粒子滤波算法及其硬件实现 [J]. 洪少华,史治国,陈抗生. 电子与信息学报 . 2009(01)

目标跟踪新理论与技术[M]. 国防工业出版社 , 权太范, 2009

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