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首页> 外文期刊>IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems >Parallelization of a multiple model multitarget tracking algorithm with superlinear speedups
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Parallelization of a multiple model multitarget tracking algorithm with superlinear speedups

机译：具有超线性加速的多模型多目标跟踪算法的并行化

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The interacting multiple model (IMM) estimator has been shown to be very effective when applied to air traffic surveillance problem. However, because of the additional filter modules necessary to cover the possible target maneuvers, the IMM estimator also imposes an increasing computational burden. Hence, in an effort to design a real-time multiple model multitarget tracking algorithm that is independent of the number of modules used in the state estimator, we propose a "coarse-grained" (dynamic) parallelization that is superior, in terms of computational performance, to a "fine-grained" (static) parallelization of the state estimator, while not sacrificing tracking accuracy. In addition to having the potential of realizing superlinear speedups, the proposed parallelization scales to larger multiprocessor system and is robust, i.e., it adapts to diverse multitarget scenarios maintaining the same level of efficiency given any one of numerous factors influencing the problem size. We develop and demonstrate the dynamic parallelization on a shared-memory MIMD multiprocessor for a civilian air traffic surveillance problem using a measurement database based on two FAA air traffic control radars.
机译：交互多模型（IMM）估计器已被证明在应用于空中交通监视问题时非常有效。但是，由于覆盖可能的目标机动所必需的附加过滤器模块，IMM估计器也增加了计算负担。因此，在设计与状态估计器中使用的模块数量无关的实时多模型多目标跟踪算法方面，我们提出了一种“粗粒度”（动态）并行化，在计算方面，该并行化效果更好性能，可以在不牺牲跟踪精度的情况下实现状态估计器的“细粒度”（静态）并行化。除了具有实现超线性加速的潜力外，提出的并行化还可以扩展到更大的多处理器系统，并且健壮，即，考虑到影响问题大小的众多因素中的任何一个因素，它都可以适应多种多目标方案，并保持相同的效率水平。我们使用基于两个FAA空中交通管制雷达的测量数据库，开发并演示了针对民用空中交通监视问题的共享内存MIMD多处理器的动态并行化。

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