基于GPU并行优化的BBPSO-PF算法

doi:10.13245/j.hust.210303

	基于GPU并行优化的BBPSO-PF算法
	曹洁 1,2,3; 胡文东 2; 王进花 3; 余萍 3
刊名	华中科技大学学报(自然科学版)
	2021-01-04
卷号	49 期号:03 页码:12-17
关键词	粒子滤波骨干粒子群算法重采样并行计算实时性
DOI	10.13245/j.hust.210303
英文摘要	针对粒子滤波算法在重采样环节因粒子交互而不能充分并行处理的问题，提出了基于图形处理器（GPU）的并行骨干粒子群优化粒子滤波算法（BBPSO-PF）．首先利用骨干粒子群算法具有易并行的特点优化粒子滤波算法重采样环节，从算法结构上提高粒子滤波算法的并行度．同时利用GPU的多线程架构并行处理每个粒子群的数据，每个线程负责一个粒子群，使粒子群之间得到并行化处理，解决粒子滤波重采样因粒子交互而不能充分并行的缺点．最后利用GPU中对齐与合并的内存访问原则，给粒子群设计高效的数据存储结构，降低内存访问事务，提高粒子群的数据存取速度，进一步提高算法实时性.
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语种	中文
内容类型	期刊论文
源URL	[http://ir.lut.edu.cn/handle/2XXMBERH/147138]
专题	电气工程与信息工程学院
作者单位	1.. 兰州理工大学甘肃省城市轨道交通智能运营工程研究中心 2.. 兰州理工大学计算机与通信学院; 3.. 兰州理工大学电气工程与信息工程学院;
推荐引用方式 GB/T 7714	曹洁,胡文东,王进花,等. 基于GPU并行优化的BBPSO-PF算法[J]. 华中科技大学学报(自然科学版),2021,49(03):12-17.
APA	曹洁,胡文东,王进花,&余萍.(2021).基于GPU并行优化的BBPSO-PF算法.华中科技大学学报(自然科学版),49(03),12-17.
MLA	曹洁,et al."基于GPU并行优化的BBPSO-PF算法".华中科技大学学报(自然科学版) 49.03(2021):12-17.