Résumé: La détection à taux de fausse alarme constant CFAR, présente l’avantage de l’utilisation d’un seuil adaptatif suivant la variation du bruit de l’environnement, ce qui permet d’éviter l’augmentation de la probabilité de fausse alarme générée au cas où un seuil fixe est considéré. Aussi l’utilisation de détecteurs multiples avec un centre de fusion, permet l’amélioration de la détection par rapport aux systèmes à détecteur unique. Toutefois, le fait d’utiliser plusieurs détecteurs, mène à une situation plus complexe à résoudre, liée au système d’équations non linéaires, engendré par le développement des probabilités de fausse alarme et de détection globales. La résolution de ce problème fait l’objet de cette thèse afin d’améliorer la qualité de la détection par l’utilisation de techniques efficaces. Ce travail présente en quelque sorte, une contribution à contourner la difficulté de la résolution de tels systèmes d’équations par les méthodes classiques et à éviter d’aboutir à l’optimum local et de ce fait perdre l’optimum global. L’application des algorithmes génétiques (AGs) a été proposée comme première solution pour différents tests suivant plusieurs situations. Ces dernières, considèrent des environnements de détection distincts, des types de détecteurs variés, ainsi que plusieurs variantes d’algorithmes génétiques.

Batna:
Langue: Français
Collation: 125 p. ill. ;30 cm.
Diplôme: Ingeneiur d'Etat
Etablissement de soutenance: Batna, Université El Hadj Lakhder
Thème Electronique

Mots clés:
Systèmes distribués
algorithmes génétiques (AGs)

Note: Annexe pp.115-117; Bibliogr.pp.118-125