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Reports

Parallelisme de donnees et filtrage non lineaire : Analyse de performance

Fabien Campillo 1 Herve Bernier 1 Frédéric Cérou 1 François Le Gland 2 Rivo Rakotozafy 1
1 MEFISTO
CRISAM - Inria Sophia Antipolis - Méditerranée
2 AS - Signal Processing and Control
IRISA - Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires, INRIA Rennes
Résumé : 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.
Document type :
Reports
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https://hal.inria.fr/inria-00070003
Contributor : Rapport de Recherche Inria <>
Submitted on : Friday, May 19, 2006 - 6:47:42 PM
Last modification on : Thursday, February 11, 2021 - 2:48:05 PM
Long-term archiving on: : Tuesday, February 22, 2011 - 10:59:55 AM

Identifiers

  • HAL Id : inria-00070003, version 1

Citation

Fabien Campillo, Herve Bernier, Frédéric Cérou, François Le Gland, Rivo Rakotozafy. Parallelisme de donnees et filtrage non lineaire : Analyse de performance. [Rapport Technique] RT-0167, INRIA. 1994, pp.21. ⟨inria-00070003⟩

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