Localisation basée sur UWB améliorée par l’IA dans les réseaux sans fil

dc.contributor.authorRemmache Sara
dc.date.accessioned2025-07-16T09:23:24Z
dc.date.issued2025-06-29
dc.description.abstractLa localisation en intérieur reste un défi, surtout dans les environnements où le GPS est indisponible, comme les tunnels ou les bâtiments industriels. L’Ultra Wideband (UWB) se présente comme une solution efficace grâce à sa précision temporelle, mais elle demeure sensible aux interférences, notamment les trajets multiples. Ce mémoire propose une méthode basée sur les réseaux de neurones pour corriger ces erreurs. Les résultats montrent une amélioration notable par rapport aux approches classiques, comme le filtre de Kalman. Cette approche ouvre la voie à des applications concrètes en logistique, robotique, santé et industrie.
dc.identifier.urihttps://dspace.univ-bba.dz/handle/123456789/351
dc.language.isofr
dc.publisherFaculté des sciences et de la technologie
dc.relation.ispartofseriesDépartement d'Electronique; EL/M/2025/15
dc.titleLocalisation basée sur UWB améliorée par l’IA dans les réseaux sans fil
dc.typeThesis

Files

Original bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Thumbnail Image
Name:
mémoire finale 2025.pdf
Size:
1.83 MB
Format:
Adobe Portable Document Format

License bundle

Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
1.71 KB
Format:
Item-specific license agreed to upon submission
Description: