Université Blida 1

Détecteur de drones non conventionnels

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dc.contributor.author Bessahra, Manal Maria
dc.contributor.author Ferrache, Selma; Cheggaga, Nawal (promotrice)
dc.date.accessioned 2021-04-08T09:29:01Z
dc.date.available 2021-04-08T09:29:01Z
dc.date.issued 2020
dc.identifier.uri http://di.univ-blida.dz:8080/jspui/handle/123456789/11134
dc.description Mémoire de Master option Télécommunication Spatiale.-Numéro de Thèse 086/2020 fr_FR
dc.description.abstract Le drone a fait son entrée dans le monde civil pour des applications professionnelles avant de détourner son aspect à des fins dangereuses. L’atteinte des vies privées, la récolte d’information et la destruction des sites critiques peut perturbe le système de sécurité nationale. Il s’est avéré indispensable de développer des systèmes de défense et de détectionLe problème c’est que les techniques utilisées sont encore insuffisantes et très limitées vu lechangement rapides des technologies. A l’aide des logiciels Python et Audacity nous avons élaboré sur des enregistrements de sons, issus de l’ambiance acoustique de la CLA, plusieurs analyses tel que : la FFT, la TFCT, la décomposition en ondelette, le spectrogramme et le periodogramme. Notre détecteur de drone est basé sur la décomposition du signal reçu en deux sons celui du moteur et des hélices par filtrage ainsi que la corrélation/autocorrélation.Cette dernière nous a permet de détecter les sons de drone par type avec une grande précision.Etant donné qu’un détecteur acoustique peut être détourné nous avons ajouté une carte Micro:bit dans le but de renforcer la détection des drones par champs magnétique. fr_FR
dc.language.iso fr fr_FR
dc.publisher Université Blida 01 fr_FR
dc.subject Acoustique; Champs magnétique; Corrélation; Détection; Drones fr_FR
dc.title Détecteur de drones non conventionnels fr_FR
dc.type Thesis fr_FR


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