- [ VRPG-Doc-Sc] Electronique --- إلكترونيك

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    Etude théorique des cellules solaires a base de pérovskites
    (2021-06-17) BENNAOUM Menouer; Encadreur: ABID Hamza; Co-Encadreur: MERABET Boualem
    Résumé (en Français) : L'objectif de cette thèse est la contribution à l’étude du comportement électrique d’une cellule solaire à base des matériaux pérovskites notamment la pérovskite (La0.25Bi0.75)2FeCrO6 en utilisant des logiciels de simulation adéquats. Pour effectuer ce travail, les différentes propriétés électroniques et optiques des matériaux pérovskites appliqués aux cellules solaires sont étudiées dans la première partie de cette thèse, telles que le gap d'énergie approprié, le coefficient d'absorption et la constante diélectrique pour optimiser un bon rendement de conversion d'énergie. Nous avons adopté, comme outil théorique de simulation, la méthode (FP-LAPW) des ondes planes augmentées linéarisées avec un potentiel total dans le cadre de la théorie de la fonctionnelle de la densité (DFT) implémentée dans le code Wien2k; et ce, pour étudier les propriétés de l'alliage (La0.25Bi0.75)2FeCrO6, dans la structure pnma en ordre ferrimagnétique des électrons de transition des terres rares. Nous présentons également une synthèse des propriétés électroniques et magnétiques fournies par la DFT et celles calculées par DFT+U, en l'occurrence de l'approximation du gradient généralisé (GGA) et l'approche de Becke-Johnson modifié (MBJ) pour optimiser le gap d'énergie approprié de tels alliages, que l'on souhaite appliquer en photovoltaïque. En outre, nous discutons nos structures de bande calculées, et nous montrons que l'utilisation du paramètre Hubbard U est essentielle à la précision de différentes propriétés de ces pérovskites contenant des atomes de terres rares (le La dans notre étude). Etant donné que la pérovskite (La0.25Bi0.75)2FeCrO6 est considérée comme un matériau promoteur et alternatif au Silicium (Si) et qui améliore les performances des cellules solaires, nous l’avons utilisé dans une autre partie de la thèse comme une couche absorbante (Active) dans une cellule solaire, afin d’étudier l’influence de cette pérovskite sur la performance électrique de cette cellule. Pour réaliser cette étude, nous avons utilisé le logiciel SILVACO-Atlas comme outil de simulation, afin d’étudier l’évolution des différentes caractéristiques statiques Courant-Tension (I-V) et Puissance-Tension (P-V), ainsi que les paramètres électriques qui déterminent le comportement de cette cellule solaire proposée. Les résultats obtenus montrent l’influence de la pérovskite (La0.25Bi0.75)2FeCrO6 sur le comportement électrique de cette cellule solaire en augmentant sa performance par rapport à celle en technologie Si. Les mots clés : Cellule solaire, Matériaux pérovskites, Gap, Coefficient d'absorption, Constante diélectrique, Paramètres électriques. Abstract (en Anglais) : The aim of this thesis is the contribution to studying the electrical behavior of a solar cell based on perovskite materials particularly (La0.25Bi0.75)2FeCrO6 perovskite, using adequate simulation software. To carry out this task, various electronic and optical properties of the perovskite materials applied to solar cells are studied in the first part of this thesis, such as the appropriate energy gap, the absorption coefficient and the dielectric constant to optimize good conversion efficiency. We adopted as theoretical simulation tool, the Linearized Augmented Plane Wave method with Full Potential (FP-LAPW) in the context of the Density Functional Theory (DFT) implemented in the Wien2k code, for the purpose of studying the (La0.25Bi0.75)2FeCrO6 alloy properties in the pnma structure with ferrimagnetic order of transition electrons of rare earth elements. We also present a synthesis of the electronic and magnetic properties provided by DFT and those calculated by DFT+U, in this case, the Generalized Gradient Approximation (GGA) and the Modified Becke-Johnson approach (MBJ) to optimize the appropriate gap energy of such alloys recommended in photovoltaics. In addition, we discuss our calculated band structures and show that using the Hubbard parameter U is essential to the accuracy of different properties of these perovskites containing rare earth atoms (the La in our study). Given that (La0.25Bi0.75)2FeCrO6 perovskite is considered as a promising and alternative materiel to Silicon (Si), which improves solar cells performances, we used it in other section of thesis as an absorbent layer (Active) in a solar cell, in order to study the perovskite influence on the electrical performance of this cell. To carry out this study, we used the SILVACO-Atlas software as a simulation tool, in order to study the evolution of the different static characteristics Current-Voltage (I-V) and Power-Voltage (P-V), as well as the electrical parameters which determine the behavior of this proposed solar cell. The obtained results show the influence of (La0.25Bi0.75)2FeCrO6 perovskite on the electrical behavior of this solar cell by increasing its performance comparing to that of Si-technology. Keywords : Solar cell, Perovskite materials, Gap, Absorption coefficient , Dielectric constant, Electrical parameters.
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    CONTRIBUTION AU DEVELOPPEMENT DES NOUVELLES CELLULES SOLAIRES A BASE DES SEMICONDUCTEURS COMPOSES
    (2015-12-17) BENNACER Hamza; Encadreur: BERRAH Smail
    Résumé (Français et/ou Anglais) : Chalcopyrites are promising materials in the fields of electronics, optoelectronics and photonics, because of their potential and excellent electronic properties, linear and non-linear optics properties. This type of material is recently widely used in photovoltaic solar cells based on thin films or as multijunction solar cells, among these semiconductor materials; we have the chalcopyrites III-III-V2 which broadly used in recent years in high efficiency solar cells fabrication. The aim of this work is to study the optoelectronic properties of GaInP2, GaInAs2 and GaInN2, used as an absorber material in photovoltaic cells. We will use the FP-LAPW method under the WIEN2k environment, which is based on the DFT theory to calculate and analyze their optoelectronic properties, then we will try to modulate these properties in the proposal to design a new solar cells based on these chalcopyrites.
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    On Bit-Interleaved Coded Modulation with Iterative Decoding.
    (2018-04-19) Benmahmoud Slimane; Encadreur: Djebbari Ali
    Résumé (Français et/ou Anglais) : Résumé: Pour augmenter l’ordre de diversité de la modulation codée, Zehavi a proposé la modulation codée à bits entrelacés (BICM). Par rapport à la modulation codée en treillis (TCM), la modulation BICM est très flexible en ce qui concerne la conception du codeur et du modulateur. La modulation BICM surpasse la modulation TCM d’Ungerboeck à travers un canal à évanouissement de Rayleigh complètement entrelacé mais elle souffre une dégradation à travers un canal AWGN. La modulation BICM avec un retour de décision souple surpasse, d’une manière considérable, la modulation TCM et elle a une performance proche à celle de la modulation Turbo-TCM à travers les canaux AWGN et à évanouissement de Rayleigh. Cette thèse traite la modulation BICM avec décodage itératif (BICM-ID) dans sa version de décision souple. Dans ce travail on a étudié l’algorithme de décodage à entrée-souple et sortie-souple (SISO) et on a examiné le bloc de modulation pour améliorer l’adaptabilité et la performance de ce système. En premier lieu, après une étude théorique détaillée sur la modulation BICM, sa performance a été caractérisée. Ensuite, afin d’avoir une idée claire sur le décodage itératif et de bien explorer l’algorithme BCJR, qui va être utilisé plus tard pour la modulation BICM-ID, les turbo codes ont été étudiés. Ensuite, on s’est concentré sur l’optimisation conjointe des points de la constellation et leurs étiquettes où on a introduit un nouvel mappeur/constellation 8-aire. Enfin, on a examiné les différentes variantes de l’algorithme MAP. En particulier, on a proposé une nouvelle approximation pour le logarithme Jacobien et on a démontré qu’elle est bien convenable au décodage MAP pour une modulation BICM-ID. Abstract: To increase the diversity order of coded modulation, Zehavi proposed Bit Interleaved Coded Modulation (BICM). Compared to Trellis Coded Modulation (TCM), BICM is very flexible in the design of the encoder and the modulator. BICM outperforms Ungerboeck’s TCM over fully interleaved Rayleigh fading channel but it suffers degradation over AWGN channel. BICM with soft-decision feedback significantly outperforms TCM and performs closely to Turbo-TCM over both AWGN and Rayleigh fading channel. This thesis considers BICM with iterative decoding (BICM-ID) in its soft-decision feedback version. In this work, we’ve studied the Soft-Input Soft-output (SISO) decoding algorithm and we’ve investigated the modulation block to improve the adaptability and the performance of this system: first, after a detailed theoretical study on BICM, its performance has been characterized. Then, to get a clear idea on iterative decoding and to fully explore the BCJR algorithm used later in BICM-ID, turbo codes have been studied. After this, the focus was on the joint optimization of signal constellation points and their mappings where a new improved symbol mapper/8-ary constellation was introduced. Finally, we’ve investigated the MAP algorithm’s variants. In particular, we’ve proposed a new approximation for the Jacobian logarithm and we’ve demonstrated its suitability for MAP decoding in BICM-ID.
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    Reconnaissance des formes et classification automatique : Application à l’identification biométrique
    (2020-06-30) BENKADDOUR Mohammed Kamel; Encadreur: BOUNOUA Abdennacer
    الملخص (بالعربية) : في الآونة الأخيرة، جذب التعرف البيو متري على الوجه اهتمام المجتمع العلمي. تزداد أهمية تقنية القياسات الحيوية الفعالة وغير التداخلية وغير المتصلة في مجال البحث. أدت التطورات الحديثة في مجال الشبكات العصبية الاصطناعية، والمعروفة الآن باسم التعلم العميق، إلى تحسين الحالة الحديثة في العديد من مجالات التعرف على الأنماط من خلال توفير فرصة لمعالجة المشاكل التي كان من الصعب التعامل معها عن طريق أساليب التعلم الآلي التقليدية. في هذه الأطروحة، نقترح نظام التعرف على الوجوه مع تقنيات التعلم التلقائي ونصف المشاكل الفرعية المحددة مثل استخراج ملامح الوجه واستراتيجية التعلم للشبكات العصبية العميقة. من أجل معالجة هذه المشكلة، نركز على تقنية تسمى الشبكة العصبية التلافيفية (CNN). الهدف من هذه الأطروحة هو تطوير نظام التعرف على الوجوه باستخدام الشبكات العصبية التلافيفية العميقة. في هذا العمل، نقترح طريقة للتعرف على الوجه وتصنيفه على أساس التعلم العميق، وخاصة الشبكة العصبية التلافيفية لاستخراج ملامح الوجه التي اتثبت أنها أداة قوية والتي كانت ناجحة للغاية في تصنيف الصورة والتعرف على الأنماط. تليها آلة ناقلات الدعم (SVM) للتصنيف العالي. لتقليل حجم هذه الميزات، يتم استخدام تقنية تحليل المكون الرئيسي. نجري تقييماً شاملاً لأساليبنا على مجموعة بيانات تقنية التعرف على الوجوه (FERET). أظهرت النتائج التي تم الحصول عليها أن شبكات CNN المرتبطة بتحليل المكونات الرئيسية وحلول SVM، تعمل على تحسين الأداء وكذلك دقة التعرف. الكلمات المفتاحية : القياسات الحيوية ، التعرف على الوجه ، استخلاص المعالم ، الشبكة العصبية التلافيفية FERET,، آلات ناقلات الدعم، SVM ، تحليل المكون الرئيسي. Résumé (en Français) : Récemment, la reconnaissance faciale a suscité l’intérêt de la communauté scientifique. Cette technique de biométrie efficace, non intrusive et sans contact occupe une place de plus en plus importante dans le domaine de la recherche. Les récents progrès dans le domaine des réseaux de neurones artificiels plus connu actuellement sous le nom d’apprentissage profond, ont permis d’améliorer l’état de l’art dans plusieurs domaines de reconnaissance de forme en offrant une possibilité de s’attaquer à des problématiques qui étaient difficilement traitables par les méthodes d’apprentissage automatique conventionnelles. Les travaux effectués dans le cadre de cette thèse portent sur l’identification automatique de visages sur des bases de données d’images numériques. Dans un premier temps, notre approche a consisté à explorer des techniques d’apprentissage automatique et les possibles gains par l’intégration de modèle pré-entrainé de réseaux neurones. Nous décrivons aussi des sous-problèmes spécifiques tels que l’extraction des caractéristiques, la classification et la stratégie d’apprentissage des réseaux de neurones profond pour la reconnaissance de visage. L'objectif de cette thèse est de développer un système de reconnaissance de visage qui combine les réseaux de neurones convolutifs (CNN) avec des approches de classification. Dans ce travail nous proposons une méthode de reconnaissance faciale et de classification basée sur un apprentissage profond, en particulier le réseau neuronal convolutif pour l’extraction des caractéristiques faciale, qui s'avère être un outil puissant qui a connu un grand succès dans la classification des images et la reconnaissance des formes. Afin réduire la dimension de ces caractéristiques, une technique d'analyse en composantes principales est utilisée, suivi par machine à vecteurs de support (SVM) pour une classification plus élevé. Nous avons effectué une évaluation approfondie de nos méthodes sur l'ensemble de données de la technologie de reconnaissance faciale (FERET). Les résultats obtenus ont montré que les réseaux CNNs associés aux solutions d’analyse en composantes principales et de SVM améliorent considérablement les performances ainsi que la précision de la reconnaissance. Les mots clés : biométrie, reconnaissance de visage, extraction de caractéristique, réseau de neurone convolutif, machines à vecteurs de support, FERET, analyse en composantes principale. Abstract (en Anglais) : Recently, face recognition has attracted the interest of the scientific community. This efficient, non-intrusive and non-contact biometrics technique is becoming increasingly important in scientific research. Recent advances in the field of artificial neural networks, now known as deep learning, have improved the state of the art in several areas of pattern recognition by providing an opportunity to tackle problems that were difficult to deal with by conventional machine learning methods. In this thesis, we propose face recognition system on digital image databases, with automatic learning techniques and we describe specific sub problems such as the extraction of faces features, classification and the learning strategy of deep neural networks. In order to address this problem, we are focusing on a technique called Convolutional Neural Network (CNN). The aim of this thesis is to evaluate the problem of face identification using deep convolutional neural networks. In this work we propose a method of facial recognition and classification based on deep learning, in particular the convolutional neural network for the extraction of facial features which proves to be a powerful tool and has been very successful in the field of image classification and pattern recognition. In order to reduce the size of these features, a principal component analysis technique is used, followed by a support vector machine (SVM) for a higher classification. We conduct a thorough evaluation of our methods on the facial recognition technology (FERET) dataset. The results obtained showed that the CNNs networks associated with the principal component analysis and SVM solutions, considerably improve the performance as well as the accuracy of the recognition. Keywords : biometrics, face recognition, feature extraction, convolutional neural network, CNN, support vector machines (SVM), FERET, principal component analysis, PCA.
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    Etude des propriétés électroniques et optiques des alliages ternaires ZnxCd1-xS, ZnxCd1-xSe, ZnSxSe1-x et MgxZn1-xSe
    (2017-07-02) BENCHIKH Kada; Encadreur: ABID Hamza
    Résumé (Français et/ou Anglais) : ABSTRACT A particular significance has been indicated in the literature to the wide–gap semi-conductor alloys for applications in the fields of optical devices technology. In recent years the wide gap II-VI semiconductor compounds have attracted much interest for their applications in optoelectronic devices. Electronic properties of some ternary semiconductor alloys have been computed in order to provide more information for the knowledge of future device concepts and applications. Theoretically, different methods have been used for the calculation of the properties of these alloys. The empirical pseudopotential method (EPM) has been proven to be one of the most reliable methods for band structures calculation of semiconductors. In our work the (EPM) method within the virtual crystal approximation (VCA) is used to calculate the electronic and optical properties of ternary alloys ZnxCd1-xS, ZnxCd1-xSe, ZnSxSe1-x and MgxZn1-xSe. The alloy band structures and energy gaps are calculated using VCA which incorporates the compositional disorder as an effective potential. The calculated band structures for the ZnxCd1-xS, ZnxCd1-xSe and ZnSxSe1-x alloys show a direct band gap in the whole range of the concentration except for the MgxZn1-xSe alloy which presents a crossover from the direct gap to the indirect one. Also the dependence of the refractive index and the dielectric constant on the concentration is calculated for each ternary alloy. These parameters were found to depend non-linearly on the alloy concentration. A detailed comparison of our results with experimental data and works of other authors has led to a good agreement indeed. RESUME Une importance particulière a été consacrée dans la littérature aux alliages semiconducteur à grand gap pour les applications dans le domaine de la technologie des circuits optoélectroniques. Ces dernières années les composés semiconducteurs II-VI ont suscité beaucoup d’intérêt pour leurs applications dans les dispositifs optoélectroniques. Les propriétés électroniques de quelques alliages ternaires de semiconducteurs ont été calculées afin de fournir plus d’informations pour la connaissance de futurs concepts et applications des dispositifs. Théoriquement, différentes méthodes ont été utilisées pour le calcul des propriétés de ces alliages. Il s’est avéré que la méthode empirique du pseudopotentiel (EPM) est l’une des méthodes les plus fiables pour le calcul des structures de bandes des semiconducteurs. Dans notre travail la méthode (EPM) avec l’approximation du cristal virtuel (VCA) est employée pour calculer les propriétés électroniques et optiques des alliages ternaires ZnxCd1-xS, ZnxCd1-xSe, ZnSxSe1-x et MgxZn1-xSe. Les structures de bande et les gaps d’énergies sont calculés en utilisant la VCA qui incorpore le désordre compositionnel comme potentiel effectif. Les structures de bande pour les alliages ZnxCd1-xS, ZnxCd1-xSe et ZnSxSe1-x montrent un gap direct pour toutes les concentrations excepté l’alliage MgxZn1-xSe qui présente un croisement gap direct, gap indirect. Egalement la variation de l’indice de réfraction et de la constante diélectrique en fonction de la concentration a été calculée pour chaque alliage ternaire. Ces paramètres se sont avérés dépendre non-linéairement avec la concentration de l’alliage. Une comparaison détaillée de nos résultats avec les données expérimentales et les travaux d’autres auteurs a mené à une bonne concordance.