基于CUDA的粒子濾波并行實(shí)現(xiàn)技術(shù)研究.pdf

1、近年來，由于粒子濾波算法對非線性狀態(tài)估計(jì)問題的良好描述，使其受到越來越多的關(guān)注。但是，粒子濾波算法采用大量的隨機(jī)采樣粒子，這就導(dǎo)致其計(jì)算量大，難以滿足實(shí)時應(yīng)用的需要。本文從這點(diǎn)出發(fā)，對粒子濾波算法在GPU并行架構(gòu)上的并行實(shí)現(xiàn)作了詳細(xì)介紹。
　　1.對粒子濾波算法的理論基礎(chǔ)進(jìn)行了介紹。首先，分別介紹了蒙特卡洛近似方法和貝葉斯估計(jì)方法；然后，分析了粒子濾波算法的四種重采樣算法：多項(xiàng)式重采樣、分層重采樣、系統(tǒng)重采樣和殘差重采樣算法，并從

2、多個方面(有偏/無偏性、計(jì)算復(fù)雜度、粒子復(fù)制上下界、對濾波精度的影響、串并行)對這四種算法進(jìn)行了詳細(xì)的對比分析。
　　2.對GPU在通用計(jì)算領(lǐng)域的發(fā)展進(jìn)行了介紹。首先，介紹了GPU與CPU在硬件架構(gòu)上的不同；然后，分別從編程語言模型，存儲模型和程序執(zhí)行模式三個方面對NVIDIA公司的GPU并行編程語言CUDA作了詳細(xì)介紹；最后，介紹了NVIDIA公司GPU的發(fā)展，并對第三代Kepler架構(gòu)相對于第二代Fermi架構(gòu)的硬件性能提升作

3、了介紹。
　　3.對粒子濾波算法在GPU上的并行實(shí)現(xiàn)進(jìn)行了詳細(xì)描述。首先，介紹了本文中的三發(fā)一收外輻射源雷達(dá)跟蹤模型；然后，從直觀的并行實(shí)現(xiàn)開始，介紹了CPU+GPU異構(gòu)并行實(shí)現(xiàn)方法；之后，介紹了一種并行索引生成方法，并分析了該方法的不足之處，通過與分布式粒子濾波實(shí)現(xiàn)方法相結(jié)合，得出了一種雙層并行的實(shí)現(xiàn)方法，該方法緩解了并行索引生成方法中粒子退化嚴(yán)重時粒子分配串行性的現(xiàn)象。最后，對比了在不同的硬件平臺上算法的執(zhí)行時間，并進(jìn)行了分析