Parallelisme de donnees et filtrage non lineaire : Analyse de performance

Fabien Campillo; Herve Bernier; Frédéric Cérou; François Le Gland; Rivo Rakotozafy

inria-00070003, version 1

Parallelisme de donnees et filtrage non lineaire : Analyse de performance

Fabien Campillo () ¹, Herve Bernier ¹, Frédéric Cérou () ¹, François Le Gland ()^a^, 2, Rivo Rakotozafy ¹

N° RT-0167 (1994)

Abstract: L'implémentation des approximations numériques du filtre non linéaire optimal est parfaitement adaptée à une approche ``parallélisme de donnéé'. Après quelques rappels sur les équations du filtrage non linéaire, nous présentons deux méthodes d'approximations. La première, utilisable dans le cas général, est fondée sur des schémas aux différences finies introduits par Harold J. Kushner. La deuxième, adpatée aux systèmes sans bruit de dynamique, utilise une approximation ``particulairé' de la loi conditionnelle. Dans ce dernier cas nous présentons un exemple d'application en trajectographie passive avec mesure d'angle seul. Nous comparons les performances de cet algorithme sur différentes architectures.

a – INRIA
1: MEFISTO (INRIA Sophia Antipolis)
INRIA
2: AS (INRIA - IRISA)
CNRS – INRIA – Institut National des Sciences Appliquées (INSA) - Rennes – Université de Rennes 1

inria-00070003, version 1
http://hal.inria.fr/inria-00070003
oai:hal.inria.fr:inria-00070003
From: Rapport De Recherche Inria <>
Submitted on: Friday, 19 May 2006 18:47:42
Updated on: Friday, 7 November 2008 14:24:44

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