【摘 要】
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针对粒子滤波计算复杂、计算量庞大的问题,提出了一种混合并行粒子滤波算法.该算法利用粒子滤波潜在的数据并发特征,在集群环境下,设计并实现了基于MPI与OpenMP的混合并行算法,给出了主从模式下的MPI并行设计与OpenMP并行设计.实验结果表明,对于纯方位跟踪问题,随着粒子数增加、计算量增大,混合并行算法的执行时间明显减少,有效地提高了跟踪精度,降低了计算时间.
【机 构】
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河南财经政法大学计算机与信息工程学院 郑州450002 中国传媒大学信息工程学院 北京100024
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针对粒子滤波计算复杂、计算量庞大的问题,提出了一种混合并行粒子滤波算法.该算法利用粒子滤波潜在的数据并发特征,在集群环境下,设计并实现了基于MPI与OpenMP的混合并行算法,给出了主从模式下的MPI并行设计与OpenMP并行设计.实验结果表明,对于纯方位跟踪问题,随着粒子数增加、计算量增大,混合并行算法的执行时间明显减少,有效地提高了跟踪精度,降低了计算时间.
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