Filière Télécommunications
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Item Conception d'un réseau des capteurs intelligents pour la détection des gaz toxiques CO/Butane GASGUARD HOME (GGH)(Faculté des sciences et de la technologie, 2026-06-30) FETHALLAH Abderrahim; ABLAOUI Ziad; BENMALEK Hocine; ATOUI Mohamed Lamine; CHETIOUI MehdiCe mémoire présente la conception et la réalisation d’un système intelligent de détection des fuites de gaz domestiques, dénommé Gas Guard Home (Gas Guard Home). Basé sur une architecture distribuée IoT utilisant des microcontrôleurs ESP32- S3 et ESP32-C3 Super Mini, le système intègre des capteurs MQ-4 (méthane) et MQ-7 (monoxyde de carbone), une communication Radio-Fréquence 433 MHz entre noeuds secondaires et noeud central, ainsi qu’un mécanisme d’alerte instantanée via un Bot Telegram. En cas de détection d’une concentration anormale, le système active automatiquement une alarme sonore et une électrovanne d’arrêt de gaz, assurant ainsi une protection efficace des occupants.Item Localisation basée sur l'UWB améliorée par l'apprentissage supervisé(Faculté des sciences et de la technologie, 2026-06-28) BOUCHAKOUR ASSIACette mémoire s'intéresse à l'amélioration de la précision de la localisation en environnement intérieur (Indoor), un domaine où le système GPS standard s'avère inefficace. L'objectif principal de ce travail est de concevoir un système d'estimation de trajectoires pour des objets mobiles ou fixes en s'appuyant sur la technologie Ultra-Wideband (UWB). Bien que l'UWB offre une excellente résolution temporelle, ses performances restent fortement dégradées par les phénomènes de multi-trajets et la non-linéarité des signaux en présence de bruit. Pour pallier ces limites, nous proposons l'intégration d'algorithmes d'apprentissage supervisé issus de l'intelligence artificielle. Après une étude comparative des techniques géométriques classiques telles que le TOA et le TDOA, nous avons implémenté et simulé une approche intelligente. Les résultats de simulation obtenus démontrent la capacité des modèles entraînés à corriger les erreurs de mesure et à prédire avec précision les coordonnées tridimensionnelles (X, Y, Z) des cibles. Cette approche hybride surpasse les méthodes traditionnelles en termes de robustesse face aux environnements non-linéaires complexes. Pour surmonter ces défis, ce travail propose une approche intelligente basée sur l'intégration des algorithmes d'apprentissage supervisé (Intelligence Artificielle). L'objectif principal est de modéliser et de corriger ces perturbations non linéaires afin de prédire avec exactitude les paramètres de positionnement. La phase pratique et méthodologique de cette étude a été entièrement développée et simulée sous l'environnement Matlab. Elle englobe l'implémentation des algorithmes, l'étape d'apprentissage rigoureuse dédiée à la mise à jour des coefficients de pondération (les poids du réseau), ainsi que la reconstruction des trajectoires. Les résultats de simulation, validés par l'analyse des courbes d'estimation des coordonnées tridimensionnelles (X, Y, Z) pour différents points de test, démontrent une nette supériorité en termes de précision, une réduction significative de l'erreur quadratique moyenne, et une robustesse accrue face aux bruits de mesure par rapport aux méthodes conventionnelles.Item Système de surveillance et de contrôle des fermes avicoles Basé sur GSM et IoT(faculté des sciences et de la technologie* univ bba, 2024-10-12) Boudjouad Siham- Harmouche Roumaissa - Madani Amira, Lalaoui -Khaoula Ben alia Ibtissam - Zemmit MustaphaDe nombreux éleveurs de volailles effectuent manuellement diverses opérations dans leur ferme. Par conséquent, ils subissent une énorme perte financière en raison de l’incapacité d’automatiser correctement la surveillance et le contrôle des facteurs environnementaux tels que la température, l’humidité, la lumière et la qualité de l’air et d’assurer un approvisionnement adéquat en nourriture et en eau. Ces facteurs affectent négativement les poussins et les laisser incontrôlés pourrait causer des problèmes de santé aux poussins. Cela affecte la consommation alimentaire des poussins, entraîne une augmentation du taux de mortalité et augmente les risques de maladies. Les contrôleurs de climat intelligent sont des contrôleurs étrangère sur le marché algérien, dans ce cas, Notre objectif est de réaliser un système de monitoring et control intelligeant des paramètres tell que la température, humidité, éclairage, ainsi que le niveau d'eau, la ventilation de refroidissement, le chauffage et autres paramètre par le réseau GSM et IoT d’élevageItem Etude et conception d’antenne RFID à basse des matériaux anisotropes(faculté des sciences et de la technologie* univ bba, 2024-05-29) BOUAOUINA Abdennour, MANSOURI ToufikDe nos jours, les applications des systèmes RFID a gagné en popularité de nombreux domaines tels que : le contrôle d'accès, la bio-ingénierie, systèmes de transport, santé, inventaire de gestion et bien d’autres encore. ce mémoire présente une nouvelle étude et conception d’antennes RFID lecteur utilisées pour étendre le zone de couverture des applications RFID passive L'idée principale est de changer la forme et la direction des diagrammes de rayonnement de l'antenne afin d'étendre la zone de couverture. On a présenté une Nouvelle architecture d’an lecteur RFID à base des matériaux Anisotropes - Cristal Liquide(LC) -, basé sur l'influence d’une tension de commande externe. La structure proposée s'est basée sur plusieurs parties de LC- a été conçue et simulée. Ce projet consiste à concevoir un système d'antennes RFID reconfigurables en diagramme de rayonnement qui soit compact et à faible coût.Item Détection de parole superposée par les modèles enssemblistes(faculté des sciences et de la technologie* univ bba, 2024-09-18) DJERARDA THAMEUR, BOUDISSA AMELLa détection de parole superposée est essentielle dans divers domaines tels que la reconnaissance vocale et la communication. Ce travail explore les techniques de modélisation statistique, en particulier les modèles ensemblistes (Arbre de décision, Random Forest et AdaBoost), pour améliorer la détection des voix simultanées dans les enregistrements audios. Nous analysons les différentes approches, de la collecte des données à l’évaluation des modèles, en mettant l'accent sur l'efficacité des modèles en environnements complexes. Les résultats montrent que la Forêt Aléatoire atteint une précision de 92%, ce qui est supérieur à celle de l'Arbre de décision (78%) et d'AdaBoost (85%). La Forêt Aléatoire se distingue par une capacité améliorée à différencier les classes, avec un taux de faux positifs réduit de 10% par rapport à AdaBoost et une meilleure gestion des bruits de fond dans des enregistrements à faible rapport signal/bruit (SNR).Item Etude Comparative Sur les différentes Méthodes de Poursuite GNSS Basés Sur Les Fonctions De Pseudo Corrélations(faculté des sciences et de la technologie* univ bba, 2024-06-25) BELAKHDAR MOUCHIRALe système mondial de navigation par satellite GNSS (Global Navigation Satellite System) adopte les signaux modulés par porteuse à décalage binaire BOC (Binary Offset Carrier) pour le partage des ressources spectrales. En effet, à cause du pic central très pointu présent au niveau de la fonction d’autocorrélation (FAC) des signaux modulés en BOC, ce type de signal présente de meilleures performances par rapport à l'ancienne version des signaux GNSS, plus particulièrement les signaux à modulation par changement de phase binaire BPSK (Binary Phase Shift Keying). Néanmoins, la FAC des signaux modulés en BOC possède des pics secondaires qui influent directement sur la précision de positionnement. Dans ce travail de Master, j’ai étudié le principe de différentes méthodes (USS-RCF, SCS-CBOC, PUDLL, SRSA). En effet, après leur étude et leur implémentation sous l’environnement MATLAB, j’ai démontré que la méthode USS-RCF est efficace, dans des conditions idéales, pour éliminer les pics secondaires dans les FAC des signaux modulés en BOC. Une étude comparative entre les méthodes proposées a été réalisée pour évaluer leur efficacité.Item Etude et évaluation des performances d’une antenne MIMO 2×2 dédiée à la 5G(faculté des sciences et de la technologie* univ bba, 2024-06) Zeghdoud Aymen, Rouabah AliLe mémoire se concentre sur l'impact de la technologie 5G, notamment l'utilisation des antennes MIMO, sur les réseaux de télécommunications. Il examine en profondeur les caractéristiques clés de la 5G, telles que sa capacité accrue, sa faible latence et sa connectivité massive des appareils. En mettant l'accent sur les antennes MIMO, le mémoire explore comment cette technologie permet d'exploiter efficacement le multiplexage spatial pour améliorer la capacité et la qualité des communications sans fil. Il examine également les avantages des antennes MIMO massives, du beamforming et du spatio-temporel multiplexage dans le contexte de la 5G. Enfin, ce mémoire analyse les défis et les opportunités liés à l'intégration des antennes MIMO dans les réseaux 5G, et propose des recommandations pour une mise en oeuvre réussie de cette technologie dans les réseaux de télécommunications modernes.Item Reconnaissance acoustique du genre humain basée sur les modèles GMM(faculté des sciences et de la technologie* univ bba, 2024-06-26) BENBOUZID YACINE, BENKECHIDA LILIALa reconnaissance Automatique du genre humain est une tâche très importante utilisée dans plusieurs domaines d’application tels que : la sécurité, la surveillance, le marketing et la santé. Cette tâche consiste à reconnaître le genre d’une personne à partir de différents types de modalités telles que : la parole, le visage, le signal vidéo, l’écriture, ...etc. Plus particulièrement, un système de reconnaissance acoustique du genre (RAG) a pour objectif de classifier un signal vocal (parole) en classes de genre (H : masculin, F : féminin). La conception d’un système RAG se base sur une phase d’apprentissage permettant de modéliser des différentes classes de genre en utilisant une base de données de signaux d’apprentissage, et une phase de test permettant de classifier des signaux appartenant à une base de données de test pour évaluer les performances du système. Plus particulièrement, l’algorithme de classification KNN est couramment utilisé pour cette tâche, vue de sa simplicité et sa facilité d’implémentation, néanmoins il exige plus d’espace mémoire et temps de calcul. Notre travail consiste à concevoir un système de reconnaissance de genre basée sur l’algorithme de classification GMM (Gaussian Mixture Models) appliqué sur des vecteurs de paramètres MFCC et combiné avec la stratégie de règle de vote. Les résultats de différentes expériences menées nous ont montré que le classificateur GMM est plus performant par rapport au classificateur KNN de points de vue précision (taux de classification) et complexité (espace mémoire et temps de calcul).Plus particulièrement, le classificateur GMM atteint un taux de classification de 100% en utilisant la base de données EMO-DB (Berlin Data base of Emotional speech) en mode indépendant du texte et dépendant du locuteur, alors que le classificateur KNN atteint un taux de classification de 99.61% avec un temps de calcul plus long par rapport au classificateur GMItem Application of generative adversarial networks for image super Resolution(faculté des sciences et de la technologie* univ bba, 2024-06) BAHRI Chaima, DERROU MehdiIn image super-resolution applications, generative adversarial networks (GANs) are often employed to convert low-resolution images into high-resolution ones, thus improving image quality. These networks are made up of a discriminator network that assesses the validity of the generated samples and a generator network that generates new samples based on the data. Image quality has been significantly improved using GANs, especially in situations where data samples are scarce. In this thesis, we are implemented and tested a several models of image super resolution based on GANs such as: SRGAN, ESRGAN and Real ESRGAN. We compared the obtained results of the deep learning methods with traditional methods like Bicubic interpolation using the PSNR and the SSIM metrics.Item Conception et réalisation de Métamatériau non linéaire pour application de capteur de liquides(faculté des sciences et de la technologie* univ bba, 2024-06-26) MOUHOUB Yousra, DJABALLAH GhozlaneCe travail vise à étudier la conception et la réalisation d’un capteur biochimique à base métamateriaux. La première partie se concentre sur la caractérisation des structures à métamateriaux, discutant leurs historique, notions de bases, propriétés différentes classes de métamateriaux. Pour la deuxième partie, un rappel sur les matériaux et leurs classes est suivi de structures à métamateriaux avec des perméabilités ou permittivités négatives. Les méthodes d'extraction des paramètres effectifs, de la procédure classique Nicolson-Ross-Weir avec deux approches dérivées de cette méthode, sont présentées. Différentes structures résonantes sont analysées à l'aide de simulations électromagnétiques avec HFSS. La troisième partie porte sur l'étude d'un capteur de liquides à base de métamateriaux, aboutissant à un capteur formé d’un multi-résonateur à anneaux fendus couplé à une ligne microruban linéaire. L’insertion d’une diode varactor est enfin testée pour confirmer l’effet non linéaire et accordable sur la structure réalisée. Le capteur montre une haute sensibilité et un faible coût de fabrication, avec des dimensions miniaturisées.