Université Blida 1

Prédiction de localisation d’un objet mobile par GPS en utilisant le filtre de Kalman et le réseau de neurone

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dc.contributor.author Djebar, Mokhtar
dc.contributor.author Abdelli, Mohamed Redha; Rahmouni, Mohamed (promoteur)
dc.date.accessioned 2019-12-02T13:01:38Z
dc.date.available 2019-12-02T13:01:38Z
dc.date.issued 2010
dc.identifier.uri http://di.univ-blida.dz:8080/jspui/handle/123456789/3645
dc.description 101 p.;ill.+1 cd rom.-Mémoire d’ingénieur d’état en Aéronautique option Installation .-Numéro de Thèse 064/2010 fr_FR
dc.description.abstract Résumé Le travail que nous avons fait est une étude technique sur le système de positionnement par satellite GPS d’un objet mobile. Nous avons commencé d’abord de citer les déférents systèmes de localisations existants avant la découverte de GPS.et nous avons détaillé le principe de fonctionnement de GPS indiquant les caractéristiques de signal. Nous avons intéressés beaucoup plus aux algorithmes qui assurent le positionnement d’une cible avec une grande précision de vitesse, temps et position. Donc on a exposé les deux algorithmes FK (filtre de Klman), et le RN (réseau de neurones) qui permettre de simuler la localisation des cibles mobiles. Abstract Work that we have fact is a technical study on the system of positioning with satellite GPS for a mobile object. We initially started to quote the deferent existing systems of localizations before the discovery of GPS.and we detailed the principle of operation of GPS indicating the characteristics of signal. We interested much more in the algorithms which ensure the positioning of a target with a high degree of accuracy speed, time and position. Thus we have exposed two algorithms KF (Klman filtring), and the NN (neural network) which to allow to simulate the localization of the moving targets. fr_FR
dc.language.iso fr fr_FR
dc.publisher Université Blida 01 fr_FR
dc.title Prédiction de localisation d’un objet mobile par GPS en utilisant le filtre de Kalman et le réseau de neurone fr_FR
dc.type Thesis fr_FR


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