Université Blida 1

Simulation d’un système de navigation hybride INS/GPS base sur les observateurs non lineaires: FKE et OGG

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dc.contributor.author Zenibaa, Soheib
dc.contributor.author Kraimia, Nour El Houda; Bencheikh, Saliha (promotrice)
dc.date.accessioned 2019-11-12T08:40:04Z
dc.date.available 2019-11-12T08:40:04Z
dc.date.issued 2019
dc.identifier.uri http://di.univ-blida.dz:8080/jspui/handle/123456789/2621
dc.description 106 p.;ill.+1 cd rom.-Mémoire de Master option CNS/ATM.-Numéro de Thèse 039/2019 fr_FR
dc.description.abstract Résumé Dans ce mémoire, on a traité deux observateurs non linéaires, le filtre de Kalman étendu et l’observateur grand gain basés sur la fusion INS/GPS. D’abord on a traité le filtre de Kalman étendu (EKF), qui été largement utilisé dans la littérature et qu’il représente probablement l’approche la plus commune et la plus populaire pour traiter un système non linéaire. Après on a exposé un nouvel estimateur qui est l’observateur grand gain (OGG). Sa conception ne nécessite aucune transformation du système initiale, elle se fait directement à partir de la structure du système. Des simulations illustratives évaluent l'applicabilité et l'efficacité des deux observateurs étudies. Abstract In this thesis, we treated two non linear observers, EKF and OGG based on INS/GPS fusion. First we treated EKF, which is widely used in probably the best know approach to a non linear system. The new estimator has been exposed which is OGG design doesn’t require any transformation of the initial system, it is done directly from the structure of the system. Illustrative simulations assess the appcability of the effectiveness of the two observers studies for attitude estimation. fr_FR
dc.language.iso fr fr_FR
dc.publisher Université Blida 01 fr_FR
dc.subject Filtre de Kalman fr_FR
dc.subject Système de navigation hybride INS/GPS fr_FR
dc.subject Observateur grand gain (OGG) fr_FR
dc.title Simulation d’un système de navigation hybride INS/GPS base sur les observateurs non lineaires: FKE et OGG fr_FR
dc.type Thesis fr_FR


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