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低延迟FIR滤波器的FPGA实现：分布式算法与寄存器配置技巧
在5G通信、雷达信号处理等实时性要求严苛的场景中，FIR（有限脉冲响应）滤波器需在纳秒级延迟内完成信号处理。传统基于乘加器的FIR实现方式因组合逻辑路径过长，难以满足低延迟需求。FPGA通过分布式算法（DA）与精细化寄存器配置，可显著缩短关键路径延迟，实现亚纳秒级响应的滤波器设计。本文从算法优化与硬件实现两个层面，探讨低延迟FIR滤波器的FPGA实现技巧。
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基于Consensus滤波的分布式卡尔曼信息融合方法
摘 要：分布式信息融合是无线传感器网络信号处理中最重要的研究课题之一。文中给出了无线传感器网络的分 布式一致卡尔曼信息融合算法，该方法首先在无线传感器网络的每个传感节点中配置微卡尔曼滤波器，再引入一致滤 波算法用于计算节点平均观测数据和平均逆协方差，然后各自执行微卡尔曼滤波，从而得到各节点的分布式状态估计。 文中用仿真结果证实了该方法的有效性和可靠性。
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FIR数字滤波器分布式算法的原理及FPGA实现
在利用FPGA实现数字信号处理方面，分布式算法发挥着关键作用，与传统的乘积-积结构相比，具有并行处理的高效性特点。详细研究了基于FPGA、采用分布式算法实现FIR数字滤波器的原理和方法，并通过Xilinx ISE在Modelsim下进行了仿真。
