Localisation basée sur UWB améliorée par l’IA dans les réseaux sans fil
dc.contributor.author | Remmache Sara | |
dc.date.accessioned | 2025-07-16T09:23:24Z | |
dc.date.issued | 2025-06-29 | |
dc.description.abstract | La 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.uri | https://dspace.univ-bba.dz/handle/123456789/351 | |
dc.language.iso | fr | |
dc.publisher | Faculté des sciences et de la technologie | |
dc.relation.ispartofseries | Département d'Electronique; EL/M/2025/15 | |
dc.title | Localisation basée sur UWB améliorée par l’IA dans les réseaux sans fil | |
dc.type | Thesis |