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1、 本 科 毕 业 设 计基于嵌入式系统的 Kalman 滤波器的设计XXXxxxx指导教师 XX 讲师学院名称 电子工程学院 专业名称 电子信息工程论文提交日期 2016 年 5 月 11 日 论文答辩日期 2016 年 5 月 12 日II摘 要20 世 纪 60 年 代 ， 卡 尔 曼 滤 波 方 法 由 R.E.Kalman 提 出 ， 此 方 法 克 服 了 经 典 维 纳 滤 波 算 法 的 局 限 。 卡 尔 曼 滤 波 是 最 优 化 的 自 回 归 数 据 处 理 算 法 ， 其 滤 波 标 准 是 均 方 误 差 最 小 ， 从 而 实 现 递 推 估 计 。 在 时 域 内
2、 ， 此 算 法 选 用 状 态 空 间 方 法 来 设 计 滤 波 器 ， 能 对 多 维 系 统 和 非 平 稳 系 统 的 随 机 过 程 进 行 估 计 。 卡 尔 曼 滤 波 器 因 其 自 身 的 优 点 ： 递 归 运 算 、 计 算 简 单 、 自 适 应 性 、 前 瞻 性 等 ， 能 够 对 随 机 干 扰 下的 线 性 动 态 系 统 进 行 最 优 估 计 ， 因 而 有 着 广 泛 的 应 用 。 卡 尔 曼 滤 波 已 经 被 广 泛 应 用 于 导 航 、 制 导 、 通 信 工 程 、 故 障 诊 断 、 语 音 信 号处 理 、 工 业 过 程 控 制 等 许
3、 多 领 域 。 但 在 实 际 工 程 应 用 中 ， 例 如 语 音 增 强 系 统 中 ， 往 往 存 在 着 滤 波 发 散 以 及 不 能 满 足 实 时 性 要 求 等 问 题 。为 此 ， 本 论 文 在 综 合 分 析 导 致 卡 尔 曼 滤 波 发 散 的 诸 多 原 因 及 其 抑 制 方 法 ， 阐 述并 比 较 了 卡 尔 曼 滤 波 器 几 种 常 见 的 实 现 方 式 ， 确 定 利 用 FPGA 硬 件 来 实 现 卡 尔 曼滤 波 器 设 计 。 对 卡 尔 曼 滤 波 算 法 的 公 式 进 行 分 解 处 理 ， 利 用 MATLAB 来 建 立 模型 对
4、 包 含 过 程 噪 声 的 信 号 进 行 滤 波 实 验 。 通 过 模 型 仿 真 ， 验 证 了 卡 尔 曼 滤 波 器 的 有效 性 。关键词：卡尔曼滤波器 系统仿真 FPGA IIIKalman filter design based on embedded systemXXX(College of Engineering, South China Agricultural University, Guangzhou , China)Abstract: In the 1960 s, kalman filtering method by R.E.K alman proposed, t
5、his method overcomes the limitation of classical wiener filtering algorithm. Kalman filtering is the optimization of regression algorithm of data processing, the filter criteria is minimum mean square error, so as to realize recursive estimate. In time domain, the algorithm selects the state space m
6、ethod to design filter, for multidimensional system and non-stationary random process. Kalman filter because of its own advantages: recursive computation, simple calculation, and adaptability, prospective, the linear dynamic system under random disturbance can be the optimal estimation, and thus has
7、 a wide application. Kalman filter has been widely applied in navigation, guidance, communication engineering, fault diagnosis, speech signal processing, industrial process control and many other fields. But in the practical engineering application, such as speech enhancement systems, often there is
8、 a filter divergence and can not meet the requirement of the real-time problem. Therefore, in this paper comprehensive analysis of the cause of kalman filtering divergence and its inhibition method, expounds and compares the kalman filter of several common implementation approach, determine the use
9、of FPGA hardware to realize the kalman filter. Formula of kalman filtering algorithm decomposition, using MATLAB to build the model to contain process noise signal filtering experiment. Through the model simulation, verify the validity of the kalman filter.Key words: Kalman filter system simulation
10、FPGA IV目 录1 前言 .11.1 卡尔曼滤波理论的提出、发展 .11.2 卡尔曼滤波研究现状 .41.3 卡尔曼滤波应用 .42 卡尔曼滤波的基本理论 .52.1 数学模型及离散化 .63 抑制卡尔曼滤波发散的方法 .73.1 发散原因 .73.2 抑制发散的算法 .83.2.1 调节增益法 .83.2.2 误差协方差加权法 .103.2.3 限定记忆法 .113.2.4 各算法的优劣 .134 卡尔曼滤波器的 FPGA 实现 .134.1 FPGA 简介 .134.2 用 FPGA 实现卡尔曼滤波器的设计流程 .154.3 FPGA 仿真实现的建模 .175 MATLAB 仿真及结果分析 .196 总结与展望 .
