1. A propos du cours
- Auteur : Ilias EL ABBASSI
- Type : Rapport de stage de master
- Langue : Français
- Licence : Document académique - Tous droits réservés
2. Courte description du cours
Rapport de stage de master présentant une analyse approfondie des algorithmes de classification appliqués aux données de réseaux sans fil. Le document explore les méthodes d'apprentissage automatique pour l'identification d'équipements via leur signature radio, avec implémentation pratique et validation expérimentale.
3. Longue description du cours
Ce rapport de stage de master présente les travaux de recherche menés par Ibtissam EL ABBASSI sur l'application des algorithmes de classification dans le domaine des réseaux sans fil. Le document s'articule autour d'un projet ambitieux visant à développer des méthodes d'identification d'équipements radio grâce à l'analyse de leur signature électromagnétique unique.
La recherche se concentre sur l'utilisation de techniques d'apprentissage automatique et de traitement du signal pour différencier les dispositifs de communication sans fil. L'auteur explore en détail plusieurs algorithmes de classification incluant les k-plus proches voisins, les machines à vecteurs de support et les forêts aléatoires, en comparant leurs performances sur des données réelles de signatures radio.
Le rapport détaille méthodiquement la chaîne de traitement complète, depuis l'acquisition des signaux jusqu'à la classification finale. Une attention particulière est portée à l'extraction de caractéristiques pertinentes à partir des signaux capturés, avec l'implémentation de diverses métriques temporelles et fréquentielles. L'étude inclut également une phase importante de prétraitement des données et de sélection des features les plus discriminantes.
La partie expérimentale présente un benchmark complet des différents algorithmes testés, avec analyse comparative de leur précision, temps de calcul et robustesse. Les résultats démontrent l'efficacité des approches proposées pour l'authentification d'équipements sans fil, ouvrant des perspectives intéressantes pour la sécurité des réseaux et la gestion du spectre radioélectrique.
Ce travail constitue une contribution significative au domaine de la sécurité radio et de l'identification de dispositifs, combinant expertise théorique en machine learning et application pratique aux technologies de communication sans fil.
4. Aperçu du document
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