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IMPLEMENTACIÓN Y EVALUACIÓN DE ALGORITMOS DE ESTIMACIÓN DE ESTADOS PARA SISTEMAS DINÁMICOS UTILIZANDO UNIDAD DE PROCESAMIENTO GRÁFICO (GPU)

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dc.contributor.advisorAGUERO VASQUEZ, JUAN CARLOS
dc.contributor.authorCIFUENTES VILCHES, ROBERTO ALFREDO
dc.contributor.departmentUniversidad Tecnica Federico Santa Maria UTFSM ELECTRONICAes_CL
dc.contributor.otherCARVAJAL BARRERA, GONZALO ANDRES
dc.contributor.otherCARVAJAL GUERRA, RODRIGO JAVIER
dc.coverage.spatialUniversidad Técnica Federico Santa María UTFSM. Casa Central Valparaísoes_CL
dc.date.accessioned2019-09-07T00:25:52Z
dc.date.available2019-09-07T00:25:52Z
dc.date.issued2018
dc.descriptionCatalogado desde la version PDF de la tesis.es_CL
dc.description.abstractEn el presente proyecto se busca poder reducir el tiempo de ejecución de ciertosalgoritmos de estimación de estados. Para esto es que se realizará la implementaciónde los algoritmos en la arquitectura llamada Unidad de Procesamiento Gráfico(GPU),la cual posee una gran cantidad de núcleos de procesamiento que pueden realizarcálculos simple, ofreciendo ventajas y desventajas respecto a la CPU. Los algoritmosa implementar son el Filtro Kalman, Filtro Kalman con la actualización de mediciónraíz cuadrada,Filtro Kalman con la actualización de la raíz cuadrada de la covarianzamediante triangularización, Filtro de Partículas y Filtro de Partículas Marginalizado. Laimplementación se realizará tanto en CPU y GPU, con el objetivo de posteriormenteefectuar una comparación de rendimiento entre ambas arquitecturasDada la arquitectura de la GPU, se observa una disminución en el tiempo de ejecuciónde los algoritmos a partir de cierto número de datos involucrados. Esto es debido a quela CPU posee núcleos más poderosos que corren a un reloj más alto, pero en menorcantidad, por lo que la CPU sobrepasa en rendimiento a la GPU cuando la cantidad dedatos es pequeña.es_CL
dc.description.abstractThis project seeks to reduce the execution time of certain algorithms for estimatingstates. For this, the implementation of the algorithms will be carried out on the architecturecalled Graphic Processing Unit (GPU), which has a large amount of processing coresthat can perform simple calculations. This offers advantages and disadvantages withrespect to the CPU. The algorithms to be implemented are the Kalman filter, Kalmanfilter with Pottert’s square root measurement update, Kalman Filter with square rootCovariance update via triangularization, Particle Filter and Marginalized Particle Filter.The implementation will be made on both in CPU and GPU, with the aim of making acomparison of performance between both architectures.Given the architecture of the GPUs, it is expected to observe a decrease in theexecution time of the algorithms from a certain number of data involved. This is becausethe CPU has more powerful cores that run at a higher clock speed, but in smallerquantities, so the CPU is expected to outperform the GPU when the amount of data issmall.eng
dc.description.degreeIngeniería Civil Electrónicaes_CL
dc.format.extent50 h.
dc.format.mediumCD ROM
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.barcode3560900251248
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11673/47324
dc.rights.accessRightsB - Solamente disponible para consulta en sala (opción por defecto)
dc.subjectCUDAes_CL
dc.subjectFILTRO DE PARTICULASes_CL
dc.subjectFILTRO KALMANes_CL
dc.subjectGPGPUes_CL
dc.subjectMATLABes_CL
dc.subject.otherINGENIERIA CIVIL ELECTRONICAes_CL
dc.titleIMPLEMENTACIÓN Y EVALUACIÓN DE ALGORITMOS DE ESTIMACIÓN DE ESTADOS PARA SISTEMAS DINÁMICOS UTILIZANDO UNIDAD DE PROCESAMIENTO GRÁFICO (GPU)es_CL
dspace.entity.typePublication
usm.date.thesisregistration2017
usm.identifier.thesis4500015017
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Ingeniería Civil Electrónica