Entropy Data Flow Management and Minimization of the Hardware Resources in Information Fusion. Gestion Entropique du Flot D’Informations et Minimisation des Ressources Matérielles en Fusion d’Informations

Entropy Data Flow Management and Minimization of the Hardware Resources in Information Fusion

Gestion Entropique du Flot D’Informations et Minimisation des Ressources Matérielles en Fusion d’Informations

Bienvenu Fassinut-Mombot Jean-Bernard Choquel 

Laboratoire d’Analyse des Systèmes du Littoral (LASL-UPRES EA 2600), Université du Littoral Côte d’Opale (ULCO) - BP 699, 62228 Calais Cedex, France

Page: 
1-23
|
Received: 
6 May 2002
|
Accepted: 
N/A
|
Published: 
31 March 2003
| Citation

OPEN ACCESS

Abstract: 

In this paper we describe a probabilistic fusion approach based on entropic criteria, which aims at reducing the combination space by explicitly representing the notions of source redundancy and source complementarity. This modelling is particularly interesting to optimize the choice of measurements provided by sources in order to combine in multi-sources fusion system. It is in agreement with the preoccupation to perform efficiently fusion processing and to minimize the hardware resources in information fusion problem. To answer that, we made a studyof the parallelization of the entropy fusion algorithm developed for its parallel implementation in the framework of an application to mobile robotics. The algorithm specification exhibiting potential parallelism is then implemented on a network of workstations running in mode MIMD-NORMA using the parallel/distributed programming environments SynDEx which support AA-A methodology and PVM which support Hoare’s CSP concept. 

Résumé

Nous proposons dans cet article une approche de fusion probabiliste reposant sur des critères entropiques dont le but est de réduire l’espace de combinaison en représentant explicitement les notions de redondance et de complémentarité des sources d’information. Ce type de modélisation est en particulier intéressant pour optimiser le choix des mesures, issues des sources d’information, à combiner dans un système de fusion. Il est en accord avec le souci de rapidité de traitement et de minimisation des ressources matérielles qui se pose en fusion d’informations. Pour repondre à cela, nous avons réalisé une étude de la parallélisation de l’algorithme de fusion entropique développé en vue de son implantation parallèle dans le cadre d’une application en robotique mobile. La spécification de l’algorithme faisant apparaître du parallélisme potentiel est ensuite implantée sur un réseau de stations de travail fonctionnant en mode MIMD-NORMA à l’aide des environnements de programmation SynDEx, qui supporte la méthodologie AA-A, et PVM, qui est de type CSP de Hoare.

Keywords: 

Multi-sources information fusion, data flow management, entropy model fusion, parallel/distributed implementation, SynDEx, PVM.

Mots clés

Fusion d’informations multi-sources, gestion du flot d’informations, modèle de fusion entropique, implantation parallèle/distribuée, SynDEx, PVM.

1. introduction
2. Approche Probabiliste et Entropique
3. L’Algorithme de Fusion Entropique Développé
4. Application à la Robotique
5. Environnements de Programmation Parallèle ou Distribuée
6. Étude de la Parallélisation de l’Algorithme A2E
7. Conclusion
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