Algorithm development for NCTR function - Parallel Computing application on GPU cards
Développement d'algorithmes pour la fonction NCTR - Application des calculs parallèles sur les processeurs GPU
Résumé
The main subject of this thesis is the study of algorithms for non-cooperative targets recognition (NCTR). The purpose is to make recognition within "fighter" class using range profile. The study of four algorithms is proposed : one based on the KNN algorithm, one on probabilistic methods and two on fuzzy logic. A major constraint of NCTR algorithms is to control the error rate while maximizing the success rate. We have shown that the two first algorithms are not sufficient to fulfill this requirement. On the other hand, two algorithms based on fuzzy logic have been proposed and meet this requirement. Compliance with this condition is made at the expense of success rate (in particular on real data) for the first of the two algorithms based on fuzzy-logic. However, a second version of the algorithm has greatly increased the success rate while keeping control of the error rate. The principle of this algorithm is to make classification range bin by range bin, with the introduction of data acquired in an anechoic chamber. We also proposed a procedure for adapting the data acquired in an anechoic chamber for a class to another class of targets. The second major constraint algorithms NCTR is the real time constraint. An advanced study of a parallelization on GPU of the algorithm based on KNN was conducted at the beginning of the thesis. This study has helped to identify key points of a parallelization on GPU of NCTR algorithms. Findings from this study will be used to parallelize efficiently on GPU future NCTR algorithms, including those proposed in the thesis.
Le thème principal de cette thèse est l'étude d'algorithmes de reconnaissance de cibles non coopératives (NCTR). Il s'agit de faire de la reconnaissance au sein de la classe "chasseur" en utilisant le profil distance. Nous proposons l'étude de quatre algorithmes : un basé sur l'algorithme des KPPV, un sur les méthodes probabilistes et deux sur la logique floue. Une contrainte majeure des algorithmes NCTR est le contrôle du taux d'erreur tout en maximisant le taux de succès. Nous avons pu montrer que les deux premiers algorithmes ne permettait pas de respecter cette contrainte. Nous avons en revanche proposé deux algorithmes basés sur la logique floue qui permettent de respecter cette contrainte. Ceci se fait au détriment du taux de succès (notamment sur les données réelles) pour le premier des deux algorithmes. Cependant la deuxième version de l'algorithme a permis d'augmenter considérablement le taux de succès tout en gardant le contrôle du taux d'erreur. Le principe de cet algorithme est de caractériser, case distance par case distance, l'appartenance à une classe en introduisant notamment des données acquises en chambre sourde. Nous avons également proposé une procédure permettant d'adapter les données acquises en chambre sourde pour une classe donnée à d'autres classes de cibles. La deuxième contrainte forte des algorithmes NCTR est la contrainte du temps réel. Une étude poussée d'une parallélisation de l'algorithme basé sur les KPPV a été réalisée en début de thèse. Cette étude a permis de faire ressortir les points à prendre en compte lors d'une parallélisation sur GPU d'algorithmes NCTR. Les conclusions tirées de cette étude permettront par la suite de paralléliser de manière efficace sur GPU les futurs algorithmes NCTR et notamment ceux proposés dans le cadre de cette thèse.
Origine : Version validée par le jury (STAR)
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