基于FPGA的Kalman濾波器實現(xiàn)研究

摘要：卡爾曼(Kalman)濾波計算精度和速度是工程應(yīng)用中是否成功的決定性條件，為進一步提高Kalman濾波算法在更復(fù)雜的環(huán)境下使用的性能，并能夠同時滿足實時性和精度的要求，采用現(xiàn)場可編程邏輯陣列(FPGA)技術(shù)，設(shè)計了Kaiman濾波算法在FPGA上的實現(xiàn)方案，選擇了一種可以同時滿足精度和實時性的方案進行實現(xiàn)，對算法中的矩陣相乘、狀態(tài)機的應(yīng)用以及資源分時復(fù)用等關(guān)鍵技術(shù)進行了設(shè)計。通過與Matlab及DSP的計算結(jié)果相對比，驗證了在FPGA內(nèi)實現(xiàn)Kalman濾波器的優(yōu)勢。
關(guān)鍵詞：FPGA；Kalman濾波器；IP核；實時性

Kalman濾波理論在20世紀(jì)60年代一經(jīng)提出，便得到了軍事、控制、通信等領(lǐng)域的極廣泛的應(yīng)用。它可以實現(xiàn)隨機干擾下的線性動態(tài)系統(tǒng)的最優(yōu)估計，目前Kalman濾波器的實現(xiàn)方式主要有兩種，一是在PC機上實現(xiàn)，可以同時滿足計算精度和實時性的要求，但是PC機體積大，質(zhì)量重，成本高；二是通過DSP等芯片來實現(xiàn)，用這種方式實現(xiàn)的Kalman濾波器雖然體積小，質(zhì)量輕，但是因其指令順序執(zhí)行的CPU架構(gòu)，在系統(tǒng)復(fù)雜時無法滿足系統(tǒng)的實時性要求。隨著控制系統(tǒng)的復(fù)雜性的提高，系統(tǒng)的階次變大，如組合導(dǎo)航系統(tǒng)的濾波，其濾波的階次一般都要18階，如果對系統(tǒng)進一步細(xì)化建模或增加其復(fù)雜性，其濾波階次可以達(dá)到幾十階。因此，Kalman濾波器在工程應(yīng)用中的實現(xiàn)遇到了系統(tǒng)體積、重量、成本和系統(tǒng)精度、速度等性能不能兼顧的問題。隨著現(xiàn)代電子技術(shù)的發(fā)展，F(xiàn)PGA具有系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和邏輯單元靈活、集成度高以及適用范圍寬等特點，可以很好地解決這個難題。因為FPGA采用的是硬件并行算法，能很好的解決速度和實時性的問題，并且其具有靈活的可配置特性和優(yōu)良的抗干擾能力，使得FPGA構(gòu)成的數(shù)字信號處理系統(tǒng)非常易于修改、測試及硬件升級。隨著FPGA技術(shù)的不斷成熟，其內(nèi)嵌資源不斷豐富，硬核乘法器和塊RAM的數(shù)目不斷增長，使得FPGA實現(xiàn)復(fù)雜的數(shù)字信號處理算法變得更為簡單和快速。因此，本文對FPGA技術(shù)和Kalman濾波算法進行結(jié)合研究，探索Kalman濾波算法在FPGA中的實現(xiàn)方式并進行性能驗證，以對基于FPGA的Kalman濾波算法的工程實現(xiàn)提供參考。

1 Kalman濾波算法理論
Kalman濾波是在時域內(nèi)以信號的一、二階統(tǒng)計特性已知為前提、以均方誤差極小為判據(jù)，能自動跟蹤信號統(tǒng)計性質(zhì)的非平穩(wěn)變化，具有遞歸性質(zhì)的一種算法。它處理的對象是隨機系統(tǒng)，并能正確估計出有用信號。設(shè)離散系統(tǒng)差分方程如下：

則Kalman濾波方程組如下：
狀態(tài)一步預(yù)測方程：

從式(1)～(6)可知，若利用傳統(tǒng)的處理器實現(xiàn)Kalman濾波算法，由于其指令執(zhí)行的順序性，至少需要分為5步來實現(xiàn)，其中每一步還都需要進行至少1次的加法和乘法等運算，每次運算都要順序執(zhí)行，其執(zhí)行速度和效率很低；如果利用FPGA來進行Kalman濾波，根據(jù)其各步的邏輯關(guān)系，可以分為3步來實現(xiàn)，即第一步計算狀態(tài)一步預(yù)測值和一步預(yù)測均方誤差Pk+1／k，第二步計算濾波增益Kk+1，第三步計算狀態(tài)最優(yōu)估值和估計均方誤差Pk+1／k+1。由此可知，利用FPGA技術(shù)可以實現(xiàn)Kalman濾波的并行計算，壓縮計算時間，提高解算速度。因此，對FPGA的Kalman濾波進行研究開發(fā)，可實現(xiàn)基于FPGA的快速Kalman濾波解算，滿足在對實時性要求更高的環(huán)境中使用。