Partikelfilter används i tillståndsberäkningstillämpningar på grund av deras förmåga att lösa icke-linjära och icke-gaussiska problem på ett effektivt sätt. De har dock höga beräkningskrav, särskilt när det gäller flermålsspårning, där databindningen är flaskhalsen. För att utföra databindning och uppskattning tillsammans används vanligtvis en vektor med utökat tillstånd, vars dimensioner beror på antalet mål, i partikelfilter. Med databindning ökar databelastningen exponentiellt i takt med att antalet mål ökar. I detta fall, parallellisering är en möjlighet för att uppnå realtid genomförbarhet i storskaliga multi-mål tracking applikationer. I det arbete som presenteras här presenteras en optimeringsbaserad schemaläggningsalgoritm, som lämpar sig för parallell implementation av partikelfilter. Denna föreslagna schemaläggningsalgoritm minimerar den totala beräkningstiden för den bussanslutna heterogena primärsekundära arkitekturen. Dessutom kan denna schemaläggare välja det optimala antalet processorer från en stor pool av sekundära processorer och kartlägga partiklarna bland de utvalda. En ny distribuerad omsamplingsalgoritm som lämpar sig för parallell databehandling föreslås också. Dessutom presenteras ett mindre kommunikationsintensivt parallellt införande av partikelfiltret utan att äventyra spårningsnoggrannheten med hjälp av en effektiv lastbalanseringsteknik, där optimal partikelmigration bland sekundära processorer säkerställs. Simuleringsresultat visar spårningseffektiviteten hos det nya parallella partikelfiltret och den hastighetsökning som uppnås med parallellisering.
REF presenterade en optimeringsbaserad schemaläggningsalgoritm för parallell implementering av partikelfilter och utvärderade den föreslagna algoritmens effektivitet genom tillämpning av multimålspårning.
An Optimization-Based Parallel Particle Filter for Multitarget Tracking
{'venue': 'IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems', 'journal': 'IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}