Soutenance

Thales Air Operations
Développement d'algorithmes de reconnaissance de cibles
non coopératives et parallélisation sur GPU
Présentation de Stage (22-10-2010)
Thomas Boulay

Thales Air Operations
2
Sommaire
I. Présentation
II. Algorithme des KPPV (K Plus Proches Voisins)
1. Linéaire vs dB
2. Linéaire vs dB avec Recalage
3. Seuillage
4. Fenêtrage Distance
5. Conclusion et perspectives
III. Implémentation sur GPU
1. Présentation des GPU
2. Application des KPPV sur GPU
3. Conclusion et perspectives
IV. Conclusion générale

Thales Air Operations
3
Présentation
NCTR (Non Cooperative Target Recognition)
Objectif: Reconnaissance de cibles
Attribut utilisé: Profil Distance
Données
4 cibles pour la base d’apprentissage
3 cibles pour la base de test
Objectifs du stage
Tester les performances de l’algorithme des KPPV
Maîtriser le taux d’erreur et réduire les temps de calculs
Regarder l’influence du traitement de l’information non comprimée
Implémenter sur GPU

Thales Air Operations
4
I. Présentation
II. Algorithme des KPPV
1. Linéaire vs dB
2. Linéaire vs dB avec Recalage
3. Seuillage
4. Fenêtrage Distance
5. Conclusion et perspectives
III. Implémentation sur GPU
1. Présentation des GPU
2. Application des KPPV sur GPU
3. Conclusion et perspectives
IV. Conclusion générale

Thales Air Operations
5
K Plus Proches Voisins
K plus petites distances
Profil distance de test appartient à la classe
majoritaire