2. 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
3. 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.
7. 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
8. 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
9. 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.
10. PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA
“El filtro kalman es un algoritmo computacional
que requiere una cantidad considerable de
procesamiento”.
12. 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.”
14. OBJETIVO GENERAL
• DISEÑAR E IMPLEMENTAR UN ALGORITMO
PARALELO DE FILTROS KALMAN EN UN CLÚSTER
DE COMPUTADORES PARA EVALUAR SU
DESEMPEÑO COMPARADO CON ALGORITMOS
SECUENCIALES.
15. 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.
16. 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
17. 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.