Doctorat
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Item Contribution à la reconnaissance vidéo et détection d'événements(2019) Chebi, HocineCe travail porte sur la reconnaissance comportementale et la prédiction des activités des personnes à partir d'une vidéo. L'objectif principal du travail proposé est l'introduction d'un nouvel algorithme permettant d'analyser des objets en mouvement à partir de la vidéo afin d'extraire les comportements humains dans un environnement complexe. Il s'agit d'environnements intérieurs ou extérieurs filmés par des moyens de détection simples (caméra de surveillance). Dans ce type de scène, nous nous intéressons aux problèmes d'élimination d'ombre spécialement conçu pour les images de foules ou bien dans des scènes encombrées, comme nous abordons le problème de détection d'occlusion dû à la position et l'orientation de la caméra. Nous nous intéressons aussi aux problèmes de détection d'événements de foules par une technique automatique sans la fixation de la valeur de seuil en utilisant les réseaux de neurones afin de trouver plusieurs anomalies. La validation des expériences a été effectuée sur les bases de données connues UMN, PETS2009 et MIT. Les résultats ont été comparés à d'autres méthodes, à savoir : Matrices de covariance pour comportement de foule, méthode de la force sociale, et la technique de vérité au solItem Contribution à la commande robuste des systèmes non linéaires sous actionnés(2019) Riache, SamahL’étude des manipulateurs aériens est un domaine recherche très actif et d’actualité. L’idée de base de ce travail consiste à doter un robot aérien d’effectuer non seulement des taches de surveillance de son environnement mais aussi d’agir sur cet environnement. La contribution de cette thèse est centrée sur la proposition d’une approche de commande adaptative basée sur le mode glissant d’ordre supérieur pour la poursuite de trajectoire d’un Quadrotor portant un bras manipulateur en traitant le problème de la robustesse vis-à-vis des perturbations externes comme la présence de la masse utile et les rafales du ventItem Minimal realizations of MIMO systems(2019) Cherifi, KarimMinimal realization permits to accurately represent a system in state space form with a minimal order. This research work presents some important results in system modelling concerning minimal realization and model reduction. The first result is about minimal realizations of MIMO LTI systems. The resulting form is in a canonical form. The second result is about model reduction based on matrix polynomials. These two presented algorithms are specifically designed for MIMO systems. Finally, important results for minimal realization of Port Hamiltonian systems are presented. These results are unprecedented and constitute an important step in Port Hamiltonian systems modellingItem Road delineation in urban areas(2019) Makhlouf, YasmineRoad identification from remotely sensed images is crucial for many urban applications. Automatic acquisition of up-to-date and accurate information about roads is significant for various intelligent systems such as smart vehicle navigation, planning urban areas, roads monitoring, traffic management for intelligent transportation systems, and proper leading of military operations. Hence,all possible knowledge about roads properties must be incorporated in designing intelligent systems that interpret and decide with high precision the existence of roads in remotely sensed images. Various extraction techniques rely on mathematical morphology (MM) that detects desired road structures through a sliding standard and empirically chosen structuring element (SE) over the input image. In this work, we design an intelligent process that not only combines spectral and spatial properties of roads but also impacts significantly the flexibility in retrieving spatial information. Indeed, we propose an adaptive algorithm that supplies tailored and most adequate arbitrary structuring elements for every image at hand. It has the significant impact of providing flexibility since every arbitrary generated SE is exclusively dedicated to the processed image. The processing consists of two major steps: a) the use of the particle swarm optimization algorithm to look for the adaptive SEs; b) we introduce prior knowledge, based on human visual interpretation of roads characteristics, and define some spatial indices to refine the results. The proposed method shows accuracy results that outperform standard approaches, which are limited to i utilize only empirically chosen and standard SEs. Other techniques use convolutional neural networks (CNNs). The different architectures inspired us to propose a convolutional neural network, which relies on a down-sampling segment followed by an up-sampling segment, for the purpose of road extraction from aerial images. Our model consists of convolutional layers only. The proposed encoder-decoder structure allows our network to retain boundary information, which is a critical feature for road identification; this feature is usually lost when dealing with other CNN models. Our design is characterized by its reduced complexity in terms of depth, number of parameters and memory size, contributing to the use of fewer computer resources in both training and execution time. Experimental results on Massachusetts roads dataset demonstrate that the proposed architecture, although less complex, competes with the state of the art proposed approaches in terms of precision, recall, and accuracyItem Development of pilot symbols contamination mitigation techniques in massive MIMO/mmwave systems(2019) Smaili, NessrineMillimiter waves and Massive MIMO are considered an enabling keys for future 5G cellular systems. Our work is subjected towards the two problems in such systems, that are Interference signal and pilot contamination (PC). We propose to incorporate oblique projection (OP) with conventional ZF beamforming in the downlink of a massive MIMO communication system. Resulting beamformer uses OP spaces to separate the received signal into two subspaces: the one pertaining to the desired user signal and the other to interference signals, thus achieving a high degree of interference suppression. For the PC problem, we propose a scheme based on beamspace unitary ESPRIT (BU-ESPRIT) algorithm for the parameter channel estimation to combat the PC in massive MIMO system, and the incorporation of AST in mmwave massive MIMO system to cancel out the interfering signalsItem Study and analysis of metamaterial antenna structures(2019) Mouhouche, FaizaThis thesis is devoted to the design, study and implementation of metamaterial structures at microwave frequencies. The focus of this work is on investigating the possibility of using metamaterial structures to improve the performance of antennas operating at the microwave frequencies. Five types of metamaterial structures are presented. Initially, the parameters of the proposed metamaterial unit cell are extracted and then applied to the monopole antenna. The work is followed by designing a compact MIMO UWB antenna using Complementary metamaterial. After that, the design and implementation of periodic structures (EBG and AMC) on monopole antenna are investigated. At the end, the work deals with the application of Composite right/ left hand (CRLH) structures on monopole antenna for quad bands. All the designed structures are fabricated and the measurement results compare well with the simulated onesItem Contribution to the study and design of miniaturized microstrip antennas(2019) Djafri, KahinaThis thesis focuses on the study, design and implementation of miniaturized planar antennas. The rst part presents the design, analysis and test of compact fractal shaped monopole antennas for dual-band application. The second part deals with design, analysis and implementation of compact tri-band antennas for wireless applications. The last part is dedicated to the design of compact U-slot antenna backed by a cavity for colonoscopy application. The measured and simulation results have shown good agreement which validate the di erent proposed con gurations and the adopted design proceduresItem Analysis of hybrid renewable energy sAnalysis of hybrid renewable energy systems integrating power-to- gas concept : performances optimizatioystems integrating power-to- gas concept : performances optimization based on artificial intelligence techniques(2019) Boubenia, AhmedToday a strong and rising demand of energy is known because of the technological evolution in various sectors. In order to reduce greenhouse gas emissions from this energy production, the foremost nations have prioritized the development strategies of resources and energy systems that preserve the environment. In this thesis, a hybrid renewable energy system based on a combination of sustainable and fossil resources with an integration of the new "Power to Gas" concept was developed to explore the feasibility as well as the reliability of this system in a determined location in Algeria. This system consists of a solar and wind resource as well as a Micro Gas Turbine to supply variable power consumption while the excess energy is converted and stored as a gas either Hydrogen or Methane that will be used during production falls to compensate for the deficiency of energy. The management of this system is one of the most important factors which have led to the introduction of artificial intelligence techniques which is known by the fuzzy logic that ensures efficient performance for this systemItem Conception de commande décentralisée des systèmes complexes en utilisant les stratégies de décomposition et optimisation par BMI(2019) Doghmane, Mohamed ZinelabidineLa commande est l'un des sujets qui attirent de nombreux chercheurs au cours des dernières décennies. La croissance rapide de l'industrie conduit à des systèmes industriels à grande échelle, donc, à des contrôleurs de grande dimension. La conception et la mise en œuvre de tels contrôleurs avec robustesse est un défi difficile dans l'industrie des systèmes à grande échelle, de nombreux chercheurs ont discuté le développement des stratégies de décomposition pour surmonter ce défi. Dans cette thèse une nouvelle approche de la stratégie de décomposition par recouvrement est proposée afin de concevoir un contrôleur semi-décentralisé pour différents systèmes à grande échelle avec des modèles mathématiques similaires. En outre, l'efficacité de l'approche est démontrée par différents exemples de ces systèmes tels que système d’enroulement de bande de trois / cinq moteurs, systèmes d'impression multi-étages ... etc. Une comparaison entre la robustesse des contrôleurs avec et sans stratégie de décomposition a été citée à la fin de cette thèseItem Contribution à l'optimisation par colonies d'abeilles artificielles : application à la conception de systèmes intelligents(2019) Harfouchi, FatimaIl existe un bon nombre de problèmes scientifiques et techniques qui se trouvent formulés sur la base de concepts d’optimalité, nécessitant par conséquent l’emploie d’une ou plusieurs méthodes d’optimisation pour les résoudre. La thématique abordée dans cette thèse est étroitement liée à la problématique d’optimisation avec l’objectif d’apporter quelques contributions à l’optimisation par méthodes approchées dédiées aux problèmes difficiles de grande dimension. L’intérêt est exclusivement porté sur les métaheuristiques de l’intelligence en essaim qui renferment une série d’approches de recherche globale à base de population de solutions. L'algorithme de colonies d’abeilles artificielles (ABC) est l’une des métaheuristiques qui s'est vue développer une panoplie de variantes appliquées avec succès à différents problèmes scientifiques. Cette récente approche de l’intelligence en essaim s’est montrée jusque-là imposante, en raison d'abord de la simplicité de sa structure algorithmique et puis au faible nombre de paramètres de contrôle qu'elle utilise. Cependant, et comme toute autre métaheuristique, le modèle ABC n'échappe pas à certaines insuffisances d'ordre computationnel. Le compromis entre exploitation et exploration représente en fait une des contraintes auxquelles est confrontée toute étude de développement d'approche d'optimisation à recherche stochastique. La contribution de la thèse s’inscrit justement au centre de cette problématique. Ainsi, nous nous sommes fixés l’objectif d’étoffer le concept ABC de base par le développement d’une nouvelle approche d’optimisation par essaims d’abeilles à apprentissage coopératif, désignée par CLABC, qui se fond sur une caractérisation comportementale assez poussée des essaims d’abeilles lors du fourragement. La modélisation des concepts comportementaux introduits est effectuée au sens de l’amélioration des capacités de diversification et d’intensification du processus évolutif de recherche globale. L’approche d’optimisation proposée est validée d’abord sur des problèmes d’optimisation numériques de différentes dimensionnalités, puis sur des problèmes typiques relevant du domaine de la conception des systèmes intelligents et de l’ingénierie des systèmes. Les contributions apportées le long de cette thèse avancent un outil d’optimisation très prometteur qui se rajoute par excellence à la variété de méthodes métaheuristiques déjà existantes