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FILTRO KALMAN EN UN
CLUSTER DE COMPUTADORES
Propuesta de proyecto de
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INTRODUCCIÓN

En 1960 Rudolf Emil Kalman publicó un artículo
describiendo una solución recursiva al problema del
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MARCO TEÓRICO
MARCO TEÓRICO
CLUSTER DE COMPUTADORES
MARCO TEÓRICO
Algoritmos de Kalman
ESTADO DEL ARTE
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ESTADO DEL ARTE
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ESTADO DEL ARTE
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PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA

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PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA
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JUSTIFICACIÓN
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ALCANZABLES
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OBJETIVO GENERAL

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OBJETIVOS ESPECÍFICOS
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Cronograma
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BIBLIOGRAFÍA
I.

ÁLZATE C. RICARDO, DOMÍNGUEZ C GERMÁN. Algoritmo de
localización pasiva y seguimiento de una fuente bidim...
PREGUNTAS
Est. Ingeniería en Telecomunicaciones

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Uso de filtros Kalman programados en lenguajes paralelizados en un clúster de computadores

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  1. 1. EVALUACIÓN DEL DESEMPEÑO DE UN ALGORITMO PARALELO DE FILTRO KALMAN EN UN CLUSTER DE COMPUTADORES Propuesta de proyecto de grado para el programa de Ingeniería en Telecomunicaciones
  2. 2. INTRODUCCIÓN En 1960 Rudolf Emil Kalman publicó un artículo describiendo una solución recursiva al problema del filtrado lineal de datos discretos. Mediante el avance de la computación de alto rendimiento ha sido posible utilizar el filtro de Kalman en numerosas investigaciones y aplicaciones en diversos campos.
  3. 3. MARCO TEÓRICO
  4. 4. MARCO TEÓRICO CLUSTER DE COMPUTADORES
  5. 5. MARCO TEÓRICO Algoritmos de Kalman
  6. 6. ESTADO DEL ARTE • ÁLZATE C. RICARDO, DOMÍNGUEZ C GERMÁN. Algoritmo de localización pasiva y seguimiento de una fuente bidimensional acústica. RESET_UTS, 2006 ISSB 1909-258X volumen 1
  7. 7. ESTADO DEL ARTE • Leyton V. Hernando. Desarrollo, implementación y prueba de un filtro de Kalman del tipo UKF para un vehículo aéreo no tripulado. Tesis magistral, Universidad EAFIT, 2009
  8. 8. ESTADO DEL ARTE • MARTÍNEZ Z FRANCISCO J. Algoritmos paralelos segmentados para los problemas de Mínimos Cuadrados Recursivos (RLS) y de Detección por Cancelación Ordenada y Sucesiva de Interferencia (OSIC). Tesis doctoral, Universidad Politécnica de Valencia, 2006.
  9. 9. PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA “El filtro kalman es un algoritmo computacional que requiere una cantidad considerable de procesamiento”.
  10. 10. PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA
  11. 11. PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA “La parelización de los lenguajes de programación es hoy en día uno delos retos informáticos y más la implementación de las soluciones informáticas.”
  12. 12. JUSTIFICACIÓN • CONOCIMIENTOS ALCANZABLES • VIABILIDAD ECONÓMICA. • EJES TEMÁTICOS DEL PROGRAMA DE INGENIERÍA EN TELECOMUNICACIONES.
  13. 13. OBJETIVO GENERAL • DISEÑAR E IMPLEMENTAR UN ALGORITMO PARALELO DE FILTROS KALMAN EN UN CLÚSTER DE COMPUTADORES PARA EVALUAR SU DESEMPEÑO COMPARADO CON ALGORITMOS SECUENCIALES.
  14. 14. OBJETIVOS ESPECÍFICOS 1. 2. 3. 4. Determinar la aplicación del filtro Kalman que pueda ser paralelizable para implementarla en el proyecto. Programar un algoritmo secuencial del filtro Kalman aplicando al caso determinado en el primer objetivo específico. Programar un algoritmo paralelo de filtros Kalman, según paradigmas de programación en paralelo previamente estudiados, aplicado al caso determinado en el primer objetivo específico. Evaluar el desempeño de los algoritmos implementados y la mejora obtenida con la paralelización.
  15. 15. Cronograma ACTIVIDAD PRODUCTO Noviembre 1 2 x Febrero 3 4 1 2 x x x Marzo 3 4 x Abril 1 2 3 X x 4 1 x x x x Elaboración Marco Teórico y consultas a fuentes de información. Documentación y digitalización de la información recopilada. Diseño y programación del Algoritmo secuencial y paralelo de Kalman Algoritmo para implementación en el clúster de computadores Entrega del primer informe de proyecto Primer informe de resultados Verificación y comparación de resultados de Paralelización de algoritmos Conclusiones para el informe final Mejoras al algoritmo y nuevas pruebas Verificación de tiempos de computación x Desarrollo del Informe final. x x Finalización y socialización del proyecto Socialización de resultados. 3 x 4 x x Conclusiones y Recomendaciones 2 x
  16. 16. BIBLIOGRAFÍA I. ÁLZATE C. RICARDO, DOMÍNGUEZ C GERMÁN. Algoritmo de localización pasiva y seguimiento de una fuente bidimensional acústica. RESET_UTS, 2006. ISSB 1909-258X volumen 1. II. LEYTON V. HERNANDO. Desarrollo, implementación y prueba de un filtro de Kalman del tipo UKF para un vehículo aéreo no tripulado. Tesis magistral, Universidad EAFIT, 2009. III. MARTÍNEZ Z FRANCISCO J. Algoritmos paralelos segmentados para los problemas de Mínimos Cuadrados Recursivos (RLS) y de Detección por Cancelación Ordenada y Sucesiva de Interferencia (OSIC). Tesis doctoral, Universidad Politécnica de Valencia, 2006. IV. GREWAL, ANDREWS. Kalman Filtering Theory And Practice Using Matlab 2Ed, Wiley, 2001. V. DIEGO R. LLANOS, BELEN PALOP. Plataformas de soporte computacional: Sistemas de memoria compartida. Departamento de Informática, Universidad de Valladolid.
  17. 17. PREGUNTAS
  18. 18. Est. Ingeniería en Telecomunicaciones EDER FERNANDO BOLAÑO ROCHA

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