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dc.contributor.authorAbidi, Nacima
dc.contributor.authorBaaziz, Zahra; Meguelatri, Ismail (promoteur)
dc.date.accessioned2020-10-04T10:39:46Z
dc.date.available2020-10-04T10:39:46Z
dc.date.issued2007
dc.identifier.urihttp://di.univ-blida.dz:8080/jspui/handle/123456789/6113
dc.description83 p.; ill.+1 cd rom.-Mémoire d’ingénieur d’état en Aéronautique option Installation.-Numéro de Thèse 078/2007fr_FR
dc.description.abstractRésumé Dans ce mémoire, nous décrivons un système de poursuite basé sur le filtrage de Kalman et l'algorithme du maximum de vraisemblance généralisé (GLR). Nous commençons par introduire les différentes techniques de poursuite, ainsi que le filtrage de Kalman. Puis nous décrivons le test GLR, un algorithme capable de détecter, d'estimer et de compenser des variations brusques du mouvement de la cible. Finalement nous présentons les résultats expérimentaux qui indiquent une certaine efficacité de l'algorithme. Abstract In this memory, we describe a tracking system based on Kalman filtering and the generalized likelihood ratio (GLR) algorithm. We start by introducing the various tracking techniques as well as the Kalman filter. Then we describe test GLR, an algorithm able to detect, estimate and compensate for abrupt variations of the movement of the target. Finally we present experimental results which indicate a certain effectiveness of the algorithm ملخص في هذه المذكرة نصف تقنية المتابعة التي تعتمد على الترشيح نبدا بإدخال مختلف تقنيات المتابعة باستخدام مرشح كلمان ثم باستخدام تقنية GLR.| هذه التقنية قادرة على إيجاد، تنبا و تسوية التغيرات المفاجئة في الحركة. أخيرا تبين النتائج التجريبية التي تدل على بعض التحسينات في التقنيةfr_FR
dc.language.isofrfr_FR
dc.publisherUniversité Blida 01fr_FR
dc.subjectGLR (Generalized Likelihood Ratio); Détecteur ; Kalmanfr_FR
dc.titleSimulation de détecteur de manœuvre de maximum de vraisemblance généralise (GLR)fr_FR
dc.typeThesisfr_FR
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