Radiolocalisation passive en milieu intra-immeuble à l'aide de l'apprentissage profond

Batres, Amilcar Ernesto (2019). Radiolocalisation passive en milieu intra-immeuble à l'aide de l'apprentissage profond. Mémoire. Gatineau, Université du Québec en Outaouais, Département d'informatique et d'ingénierie, 156 p.

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Résumé

Ce travail de recherche démontre qu’il est possible de faire de la radiolocalisation passive d’un petit objet à l’aide d’un lien reliant un transmetteur à un seul récepteur sans fil. La technique des signatures est utilisée, basée sur l’obtention de la réponse impulsionnelle.
Les signatures sont jumelées à des positions à l’aide des classificateurs suivants : classificateur naïf de Bayes, les machines à vecteur de support et les réseaux de neurones à convolution. Les résultats démontrent qu’il est possible de positionner un petit objet avec une précision de quelques décimètres. En fait, il est possible de bien positionner un objet de 5.5 cm de diamètre avec un taux de réussite de plus de 60% du temps et avec 85% des mesures dans une marge d’erreur de moins de 15cm.

Type de document:	Thèse (Mémoire)
Directeur de mémoire/thèse:	Talbi, Larbi
Départements et école, unités de recherche et services:	Informatique et ingénierie
Date de dépôt:	29 juill. 2019 12:59
Dernière modification:	29 juill. 2019 12:59
URI:	https://di.uqo.ca/id/eprint/1100

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