2026年，全国大学生智能汽车竞赛，如果选择‘基于FPGA的毫米波雷达信号处理与多目标跟踪’作为核心方案，在实现中频信号采集、FFT测距测速、CFAR检测和跟踪算法时，如何利用FPGA的并行处理能力来满足系统对高刷新率和多目标分辨率的实时性要求？
我们团队计划参加2026年的全国大学生智能汽车竞赛，想采用毫米波雷达作为主要传感器，并用FPGA做实时信号处理，希望比传统单片机方案有更强的性能。方案涉及毫米波雷达中频信号的ADC采集、一系列FFT处理（距离维、速度维）、恒虚警（CFAR）检测和目标跟踪（如卡尔曼滤波）。最大的挑战是如何在FPGA上高效实现这些算法链，并保证处理帧率足够高，以实现对小车的实时控制。想请教：在资源有限的学生级FPGA上，如何合理分配DSP和Block RAM资源？FFT和矩阵运算有哪些可用的硬件优化技巧？跟踪算法的哪些部分最适合用硬件加速？
硅农预备役_01
