专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]一种基于GPU架构的改进的粒子滤波方法-CN201410241879.9有效
  • 王俊;张培川;武勇;乔家辉 - 西安电子科技大学
  • 2014-06-03 - 2014-09-03 - H03H17/02
  • 本发明属于粒子滤波技术领域,特别涉及一种基于GPU架构的改进的粒子滤波方法。该基于GPU架构的改进的粒子滤波方法包括以下步骤:S1:在CPU端设定粒子个数和观测时刻k;在GPU端初始化粒子;S2:将观测向量传输至GPU显存;当k=1时,执行步骤S3;S3:在GPU端进行重要性采样;S4:在GPU端进行二次采样,得到k时刻的最大似然采样粒子;S5:利用GPU得出k时刻每个最大似然采样粒子的接受概率;S6:在GPU端计算k时刻估计值。S7:在CPU端计算k时刻每个最大似然采样粒子的重采样索引;在GPU端根据重采样索引得出k时刻的重采样粒子,作为下一时刻的初始粒子;S8:将步骤S3至步骤S7重复执行M次,得出M个时刻的估计值。
  • 一种基于gpu架构改进粒子滤波方法
  • [发明专利]基于GPU架构的自适应递归最小二乘杂波对消方法-CN201310090570.X有效
  • 王俊;武勇;张培川;夏斌 - 西安电子科技大学
  • 2013-03-20 - 2013-07-31 - G01S7/36
  • 本发明公开了一种基于GPU架构的自适应递归最小二乘杂波对消方法,主要解决基于CPU架构的自适应杂波对消处理速度受限于硬件平台和对消处理难于实现并行的问题。其实现步骤为:在CPU主机端对杂波对消的参数进行初始化,并把用于杂波对消的数据传输至图形处理器GPU显存中;将递归最小二乘RLS杂波对消处理中涉及到的矩阵相乘、矩形相减、规约求和等运算,调度到GPU硬件平台上并行执行,得到杂波对消后的数据;将对消处理后的数据传输至主机端内存中,由CPU负责后续的数据处理工作。本发明具有硬件平台搭建简单、稳定性好、加速性能好、扩展性强、易于开发的优点,可用于缩短实际工程中杂波对消处理的时间。
  • 基于gpu架构自适应递归最小二乘杂波对消方法

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