Les Inscriptions à la Bibliothèque sont ouvertes en
ligne via le site: https://biblio.enp.edu.dz
Les Réinscriptions se font à :
• La Bibliothèque Annexe pour les étudiants en
2ème Année CPST
• La Bibliothèque Centrale pour les étudiants en Spécialités
A partir de cette page vous pouvez :
Retourner au premier écran avec les recherches... |
Détail de l'auteur
Auteur Ali Henchaf
Documents disponibles écrits par cet auteur
Affiner la recherche
Titre : Algorithmes de poursuite de cibles Type de document : texte imprimé Auteurs : Naima Amrouche, Auteur ; Berkani, Daoud, Directeur de thèse ; Ali Henchaf, Directeur de thèse Editeur : [S.l.] : [s.n.] Année de publication : 2019 Importance : 134 f. Présentation : ill. Format : 30 cm. Accompagnement : 1 CD-ROM. Note générale : Thèse de Doctorat : Électronique : Alger, École Nationale Polytechnique : 2019
Bibliogr. f. 127 - 134Langues : Français (fre) Mots-clés : Poursuite -- cibles ; Track-before-detect ; Filtrage -- particulaire ; Détection Index. décimale : D000219 Résumé : Les travaux réalisés dans le cadre de cette thèse ont pour objet le développement d’une méthodologie pour la détection et le pistage d'une ou plusieurs cibles radars en utilisant l’approche Track-Before-Detect (TBD). Cette approche a pour avantage d’exploiter directement les signaux bruts pour des fonctions de détection et de pistage, en s’affranchissant de l’étape de seuillage préalable classiquement utilisé. L’approche TBD peut être implémentée selon plusieurs approches. Notre travail concerne le cadre bayésien utilisant les modèles de Markov cachés particuliers, et le problème TBD est résolu en utilisant l’approximation particulaire. Nous commençons dans un premier temps par la présentation de l’algorithme TBD basé sur le filtrage particulaire, et en particulier dans le cas particulier d’une seule cible isolée (mono-cible). Nous proposons différentes applications selon les signaux considérés. Ainsi, nous avons généré des mesures radars prenant en compte différents types de trajectoires de cibles manouvrantes et non manouvrantes, assurant ainsi la détection et l’estimation en présence de différents types de manœuvres. Ensuite, nous nous sommes intéressés à l’approche TBD basée sur le filtrage particulaire dans le cas de plusieurs cibles (multi-cible). Dans ce cadre, nous proposons d’utiliser l’algorithme multi-mode multi-target track- before-detect (MM-MT-TBDF) basé sur le filtrage particulaire. Ceci a pour avantage de voir l’apparition et la disparition de cibles au cours du temps sur différentes mesures et pour différents types de trajectoires de cibles manouvrantes et non manouvrantes. Algorithmes de poursuite de cibles [texte imprimé] / Naima Amrouche, Auteur ; Berkani, Daoud, Directeur de thèse ; Ali Henchaf, Directeur de thèse . - [S.l.] : [s.n.], 2019 . - 134 f. : ill. ; 30 cm. + 1 CD-ROM.
Thèse de Doctorat : Électronique : Alger, École Nationale Polytechnique : 2019
Bibliogr. f. 127 - 134
Langues : Français (fre)
Mots-clés : Poursuite -- cibles ; Track-before-detect ; Filtrage -- particulaire ; Détection Index. décimale : D000219 Résumé : Les travaux réalisés dans le cadre de cette thèse ont pour objet le développement d’une méthodologie pour la détection et le pistage d'une ou plusieurs cibles radars en utilisant l’approche Track-Before-Detect (TBD). Cette approche a pour avantage d’exploiter directement les signaux bruts pour des fonctions de détection et de pistage, en s’affranchissant de l’étape de seuillage préalable classiquement utilisé. L’approche TBD peut être implémentée selon plusieurs approches. Notre travail concerne le cadre bayésien utilisant les modèles de Markov cachés particuliers, et le problème TBD est résolu en utilisant l’approximation particulaire. Nous commençons dans un premier temps par la présentation de l’algorithme TBD basé sur le filtrage particulaire, et en particulier dans le cas particulier d’une seule cible isolée (mono-cible). Nous proposons différentes applications selon les signaux considérés. Ainsi, nous avons généré des mesures radars prenant en compte différents types de trajectoires de cibles manouvrantes et non manouvrantes, assurant ainsi la détection et l’estimation en présence de différents types de manœuvres. Ensuite, nous nous sommes intéressés à l’approche TBD basée sur le filtrage particulaire dans le cas de plusieurs cibles (multi-cible). Dans ce cadre, nous proposons d’utiliser l’algorithme multi-mode multi-target track- before-detect (MM-MT-TBDF) basé sur le filtrage particulaire. Ceci a pour avantage de voir l’apparition et la disparition de cibles au cours du temps sur différentes mesures et pour différents types de trajectoires de cibles manouvrantes et non manouvrantes. Exemplaires
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité Spécialité Etat_Exemplaire T000176 D000219 Papier Bibliothèque Annexe Thèse de Doctorat Disponible Electronique Consultation sur place T000175 D000219 Papier Bibliothèque centrale Thèse de Doctorat Disponible Electronique Consultation sur place Documents numériques
AMROUCHE.Naima.pdfURL