纯方位目标跟踪是一种利用目标的方位信息来进行跟踪的技术，广泛应用于军事雷达、航空航海导航、监控系统等领域。卡尔曼滤波器是一种高效的递归滤波器，它从一系列的含有噪声的测量中估计动态系统的状态。伪线性卡尔曼滤波器是卡尔曼滤波器的一个变种，它试图在保持原有线性结构的同时，通过线性化处理来适应非线性系统模型。FPGA（现场可编程门阵列）是一种可通过编程方式实现定制逻辑功能的半导体设备，其内部由可配置的逻辑块、存储器块和可编程互连组成。
在实现纯方位目标跟踪的伪线性卡尔曼滤波器FPGA时，涉及到几个关键知识点：
1. 卡尔曼滤波算法原理：卡尔曼滤波是一种基于线性动态系统的估计方法，通过最小均方误差的准则来估计系统的状态。基本步骤包括：预测和更新。预测步骤使用系统的动态模型预测下一时刻的状态和误差协方差，更新步骤则利用新的测量值来修正预测值，得到更精确的估计。
2. 伪线性化方法：在目标跟踪中，当系统模型不符合线性条件时，可以采用伪线性化方法。这是通过某种数学变换将非线性函数近似为线性函数，以便应用线性卡尔曼滤波器。伪线性卡尔曼滤波器试图在保持线性滤波器的优点（如计算效率高、易于实现等）的同时，解决非线性问题。
3. FPGA实现技术：FPGA可以实现复杂数据处理和算法，具有高度的并行处理能力和灵活性。在将卡尔曼滤波器应用于FPGA时，需要将算法中的数学运算映射到FPGA的硬件结构上，如乘法器、加法器、寄存器、逻辑单元等，并考虑到FPGA的存储资源和I/O端口的限制。
4. 硬件描述语言：FPGA的编程通常需要使用硬件描述语言（HDL），如Verilog或VHDL。这些语言允许设计者描述硬件的逻辑结构和行为，并且能够被综合工具转换成FPGA的配置文件。在设计卡尔曼滤波器的FPGA实现时，需要熟练使用这些语言来设计和优化算法的硬件实现。
5. 实时性能与资源优化：由于FPGA的并行处理能力，卡尔曼滤波器的FPGA实现通常需要考虑实时性能。这涉及到算法的并行化设计、硬件资源的分配以及运算单元的时序优化。此外，还需要在保持性能的同时，尽量减少资源消耗，例如减少所需的乘法器和寄存器数量，优化内存使用等。
6. 系统集成与测试：在FPGA上实现卡尔曼滤波器只是整个系统设计的一部分。整个系统的集成和测试也非常重要，需要考虑与输入输出设备的接口，以及与其他系统的兼容性问题。而且，要确保设计在不同的工作条件下的稳定性和可靠性，通常需要进行反复的仿真和实际硬件测试。
纯方位目标跟踪的伪线性卡尔曼滤波器FPGA实现是一个集成了信号处理、算法设计、硬件编程和系统集成的复杂工程项目。在这个过程中，工程师需要综合考虑卡尔曼滤波器的理论基础、伪线性化技术、FPGA的编程与优化以及硬件和软件的测试验证，最终实现一个高效且可靠的实时跟踪系统。
