Browsing by Author "Enca/ MEZACHE, Amar"

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    Estimation et Détection CFAR Dans un Clutter Pareto Type II avec Intégration d’Impulsions
    (university of M'sila, 2022-09-20) Hireche, Youcef; Hasbaia, Nour Elhouda; Enca/ MEZACHE, Amar
    La détection des cibles radar dans des milieux marins repose sur une recherche primordiale d’un modèle statistique adéquat des échos de la mer. Ce dernier est formulé par la fonction densité avec des paramètres inconnus tels que le paramètre de forme qui est responsable de l’agitation de la mer et le paramètre d’échelle qui influe sur la puissance reçue de l’écho radar. La détection à taux de fausse alarme constant (CFAR) est construite en fonction de plusieurs situations de clutter qui masque la cible d’intérêt. Dans ce travail, nous avons étudié en premier lieu la modélisation du clutter de mer IPIX utilisant les distributions standards Weibull, log-normal, K et Pareto type II. Nous avons trouvé que le modèle Pareto type II s’adapte dans plusieurs cas ce type de clutter. La deuxième partie de ce travail s’intéresse sur la généralisation des détecteurs GM (Geometric Mean)-CFAR, GO (Greatest Of)-CFAR, SO (Smallest Of)-CFAR et OS (Order Statistic)-CFAR avec une intégration non-cohérents et binaire d’impulsions multiples. Nous avons démontré par des simulations Monte-Carlo que les performances de détection de ces algorithmes sont améliorées avec l’augmentation du nombre d’impulsions.
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    Modélisation et Détection CFAR dans un Clutter de la Mer de Distribution Weibull Mélangée
    (university of M'sila, 2022-09-25) HALITIM, Hassina; OULED MAHEDDINE, Zakaria; Enca/ MEZACHE, Amar
    II Résumé La surveillance du trafic maritime nécessite de disposer de systèmes de détection radar efficaces pour des cibles noyées dans un clutter non-stationnaire. Plusieurs facteurs contribuent dans les caractéristiques statistiques de clutter de mer tels que, l’agitation de la surface, la corrélation spatio-temporelle des échos, présence de déchets indésirables flottants, etc. Afin de répondre à cette problématique, nous avons proposé la distribution Weibull mélangée pour modéliser une mixture de données gaussiennes et non-gaussiennes. Cette distribution a été examinée à l’aide des données synthétisées et réelle IPIX. Il a été montré que plusieurs scénarios des échos radar IPIX possèdent des erreurs de modélisation minimales. En ce qui concerne la détection CFAR dans un clutter Weibull et Weibull mélangé, les algorithmes logt- CFAR, WH-CFAR, GMOS-CFAR, TMOS, IE-CFAR et WHOS-CFAR ont été exécutés. Les résultats de simulations montrent que la propriété CFAR est seulement assurée par un clutter de distribution Weibull. Les performances de détection ont été également illustrées via des données IPIX.
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    Régulation PI Numérique du Hacheur Dévolteur à base du Microcontrôleur PIC16F877A
    (univ msila, 2021) Mellak, Nedjemeddine; Tayebbey, Oualid; Enca/ MEZACHE, Amar
    L'électronique de puissance occupe une place très importante dans beaucoup d’applications industrielles. Les hacheurs servent à convertir l'énergie électronique continue constante en une énergie électrique réglable. Dans ce travail, on a commandé en boucle fermée le hacheur dévolteur par le compensateur PI. Un filtre de type LC est placée à la sortie du circuit pour garantir une tension constante. Le code CCS du correcteur PI a été implanté dans le microcontrôleur pic16F877A. Les mesures de la tension et du courant de charge ont été affichées et commentés. Nous avons trouvé que la tension et le courant de charge ont les mêmes formes d’ondes à celles présentées en simulations. La robustesse de la commande a été examinée en fonction de la variation de la résistance de sortie.