TAILIEUCHUNG - báo cáo hóa học: " Multi-prediction particle filter for efficient parallelized implementation"

Tuyển tập báo cáo các nghiên cứu khoa học quốc tế ngành hóa học dành cho các bạn yêu hóa học tham khảo đề tài: Multi-prediction particle filter for efficient parallelized implementation | Chu et al. EURASIP Journal on Advances in Signal Processing 2011 2011 53 http content 2011 1 53 o EURASIP Journal on Advances in Signal Processing a SpringerOpen Journal RESEARCH Open Access Multi-prediction particle filter for efficient parallelized implementation Chun-Yuan Chu Chih-Hao Chao Min-An Chao and An-Yeu Andy Wu Abstract Particle filter PF is an emerging signal processing methodology which can effectively deal with nonlinear and non-Gaussian signals by a sample-based approximation of the state probability density function. The particle generation of the PF is a data-independent procedure and can be implemented in parallel. However the resampling procedure in the PF is a sequential task in natural and difficult to be parallelized. Based on the Amdahl s law the sequential portion of a task limits the maximum speed-up of the parallelized implementation. Moreover large particle number is usually required to obtain an accurate estimation and the complexity of the resampling procedure is highly related to the number of particles. In this article we propose a multi-prediction MP framework with two selection approaches. The proposed MP framework can reduce the required particle number for target estimation accuracy and the sequential operation of the resampling can be reduced. Besides the overhead of the MP framework can be easily compensated by parallel implementation. The proposed MP-PF alleviates the global sequential operation by increasing the local parallel computation. In addition the MP-PF is very suitable for multi-core graphics processing unit GPU platform which is a popular parallel processing architecture. We give prototypical implementations of the MP-PFs on multi-core GPU platform. For the classic bearing-only tracking experiments the proposed MP-PF can be and times faster than the sequential importance resampling-PF with 10 000 and 20 000 particles respectively. Hence the proposed MP-PF can enhance the efficiency

TÀI LIỆU LIÊN QUAN
TAILIEUCHUNG - Chia sẻ tài liệu không giới hạn
Địa chỉ : 444 Hoang Hoa Tham, Hanoi, Viet Nam
Website : tailieuchung.com
Email : tailieuchung20@gmail.com
Tailieuchung.com là thư viện tài liệu trực tuyến, nơi chia sẽ trao đổi hàng triệu tài liệu như luận văn đồ án, sách, giáo trình, đề thi.
Chúng tôi không chịu trách nhiệm liên quan đến các vấn đề bản quyền nội dung tài liệu được thành viên tự nguyện đăng tải lên, nếu phát hiện thấy tài liệu xấu hoặc tài liệu có bản quyền xin hãy email cho chúng tôi.
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.