Procesamiento de señales SAR en GPGPU

Este trabajo tiene como objetivo presentar las principales características del diseño e implementación de algoritmos paralelos para el procesamiento de señales de radar de apertura sintétitca (SAR). Se analizan las razones por las que el problema es paralelizable y se presentan implementaciones de algoritmos clásicos para la obtención de imágenes. También se presentan adaptaciones de estos algoritmos para ser utilizados sobre arquitecturas paralelas de tipo GPU de propósito general. Estas modificaciones son propuestas con el objetivo de obtener algoritmos altamente e cientes y escalables en este tipo de arquitecturas.Eje: Workshop Procesamiento distribuido y paralelo (WPDP)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Procesamiento de señales SAR: algoritmo RDA para GP-GPU

En este trabajo se presenta una solución secuencial y una paralela del algoritmo RDA (Range Doppler Algorithm) para el procesamiento de señales de radares SAR (Synthetic Aperture Radar). La solución paralela se desarrollo en C CUDA para GP-GPU (General Purpose Graphic Processing Units). Se describe la solución desarrollada, se muestran los primeros resultados y se describen las futuras optimizaciones para dicho algoritmo.WPDP- XIII Workshop procesamiento distribuido y paraleloRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Detección de bordes para imágenes SAR polarimétricas

En este trabajo se estudia la detección de bordes en una imagen SAR polarimétrica comparando el valor medio entre dos regiones. Se considera un modelo de datos complejo Gaussiano de media no nula que conduce a la utilización del test de Hotelling generalizado con distribución F. Se evalúa el desempeño del test para datos sintéticos y se verifica su correspondencia con el modelo teórico, independiente de la cantidad de datos considerados. Por otro lado, se aplica el test a datos reales, obteniéndose resultados insatisfactorios. Finalmente, se analizan las causas de los resultados, y se propone una posible mejora del modelo considerando ruido multiplicativo.Facultad de Ingenierí

Detección de bordes para imágenes SAR polarimétricas

En este trabajo se estudia la detección de bordes en una imagen SAR polarimétrica comparando el valor medio entre dos regiones. Se considera un modelo de datos complejo Gaussiano de media no nula que conduce a la utilización del test de Hotelling generalizado con distribución F. Se evalúa el desempeño del test para datos sintéticos y se verifica su correspondencia con el modelo teórico, independiente de la cantidad de datos considerados. Por otro lado, se aplica el test a datos reales, obteniéndose resultados insatisfactorios. Finalmente, se analizan las causas de los resultados, y se propone una posible mejora del modelo considerando ruido multiplicativo.Facultad de Ingenierí

Detección de bordes para imágenes SAR polarimétricas

En este trabajo se estudia la detección de bordes en una imagen SAR polarimétrica comparando el valor medio entre dos regiones. Se considera un modelo de datos complejo Gaussiano de media no nula que conduce a la utilización del test de Hotelling generalizado con distribución F. Se evalúa el desempeño del test para datos sintéticos y se verifica su correspondencia con el modelo teórico, independiente de la cantidad de datos considerados. Por otro lado, se aplica el test a datos reales, obteniéndose resultados insatisfactorios. Finalmente, se analizan las causas de los resultados, y se propone una posible mejora del modelo considerando ruido multiplicativo

Detección de bordes para imágenes SAR polarimétricas

En este trabajo se estudia la detección de bordes en una imagen SAR polarimétrica comparando el valor medio entre dos regiones. Se considera un modelo de datos complejo Gaussiano de media no nula que conduce a la utilización del test de Hotelling generalizado con distribución F. Se evalúa el desempeño del test para datos sintéticos y se verifica su correspondencia con el modelo teórico, independiente de la cantidad de datos considerados. Por otro lado, se aplica el test a datos reales, obteniéndose resultados insatisfactorios. Finalmente, se analizan las causas de los resultados, y se propone una posible mejora del modelo considerando ruido multiplicativo.Facultad de Ingenierí

Evaluation of association algorithms and hypotheses combination

In this dissertation we study several aspects of the data association problems arising in multisensor-multitarget tracking. ^ The first part of this dissertation deals with the design of a track association and fusion approach for a networked surveillance system. A hierarchical processing of the ambiguous track data produced by the communication system is proposed. Two methods to obtain the association cost are compared and three association algorithms are also compared in order to characterize their performance both in terms of the quality of the association as well as the computational load. Among the contributions of the first part is the evaluation of the sequential m-best 2D algorithm on a realistic problem and the development of a mechanism by which the Lagrangean relaxation based algorithm does provide complete solutions. The second part of the thesis describes a method for obtaining, in closed form, the performance of data association in terms of the misassociation probability for scenarios with 2 targets. The cases of measurement-to-track and track-to-track association are considered. For the first case, the exact probability of misassociation is obtained for the cases of equal and nonequal innovation co-variances. The latter case is much more complex, so approximations are used to evaluate the desired probabilities. Monte Carlo simulations are performed, and they confirm the validity of the results. ^ The third part deals with the combination of the top m hypotheses obtained using a Multiple Hypotheses Tracker. The idea behind such a combination is that the set of hypotheses with cost near the optimum contain more information than just the single top hypothesis. Consequently, by combining them in a suitable way better performance should be attained. A static case of track-to-track association and a dynamic case of measurement-to-track association are considered to evaluate the performance of the algorithm and the benefits are quantified.

Non-linear Kalman filters comparison for generalised autoregressive conditional heteroscedastic clutter parameter estimation

In this work, the authors analyse the estimation of the generalised autoregressive conditional heteroscedastic (GARCH) process conditional variance based on three non-linear filtering approaches: extended Kalman filter (EKF), unscented Kalman filter and cubature Kalman filter. The authors present a state model for a GARCH process and derive an EKF including second-order non-linear terms for simultaneous estimation of state and parameters. Using synthetic data, the authors evaluate the consistency and the correlation of the innovations for the three filters, by means of numerical simulations. The authors also study the performance of smoothed versions of the non-linear Kalman filters using real clutter data in comparison with a conventional quasi-maximum likelihood estimation method for the GARCH process coefficients. The authors show that with all methods the process coefficients estimates are of the same order and the resulting conditional variances are commensurable. However, the non-linear Kalman filters greatly reduce the computational load. These kind of filters could be used for the radar detector based on a GARCH clutter model that uses an adaptive threshold that demands the conditional variance at each decision instant.Facultad de IngenieríaInstituto de Investigaciones en Electrónica, Control y Procesamiento de Señale