Algoritmos de agrupación para flujos de datos en entornos centralizados y distribuidos

Los avances en el hardware permiten disponer de grandes volúmenes de datos, surgiendo aplicaciones que deben suministrar información en tiempo cuasi-real, la monitorización de pacientes, ej., el seguimiento sanitario de las conducciones de agua, etc. Las necesidades de estas aplicaciones hacen emerger el modelo de flujo de datos (data streaming) frente al modelo almacenar-para-despuésprocesar (store-then-process). Mientras que en el modelo store-then-process, los datos son almacenados para ser posteriormente consultados; en los sistemas de streaming, los datos son procesados a su llegada al sistema, produciendo respuestas continuas sin llegar a almacenarse. Esta nueva visión impone desafíos para el procesamiento de datos al vuelo: 1) las respuestas deben producirse de manera continua cada vez que nuevos datos llegan al sistema; 2) los datos son accedidos solo una vez y, generalmente, no son almacenados en su totalidad; y 3) el tiempo de procesamiento por dato para producir una respuesta debe ser bajo. Aunque existen dos modelos para el cómputo de respuestas continuas, el modelo evolutivo y el de ventana deslizante; éste segundo se ajusta mejor en ciertas aplicaciones al considerar únicamente los datos recibidos más recientemente, en lugar de todo el histórico de datos. En los últimos años, la minería de datos en streaming se ha centrado en el modelo evolutivo. Mientras que, en el modelo de ventana deslizante, el trabajo presentado es más reducido ya que estos algoritmos no sólo deben de ser incrementales si no que deben borrar la información que caduca por el deslizamiento de la ventana manteniendo los anteriores tres desafíos. Una de las tareas fundamentales en minería de datos es la búsqueda de agrupaciones donde, dado un conjunto de datos, el objetivo es encontrar grupos representativos, de manera que se tenga una descripción sintética del conjunto. Estas agrupaciones son fundamentales en aplicaciones como la detección de intrusos en la red o la segmentación de clientes en el marketing y la publicidad. Debido a las cantidades masivas de datos que deben procesarse en este tipo de aplicaciones (millones de eventos por segundo), las soluciones centralizadas puede ser incapaz de hacer frente a las restricciones de tiempo de procesamiento, por lo que deben recurrir a descartar datos durante los picos de carga. Para evitar esta perdida de datos, se impone el procesamiento distribuido de streams, en concreto, los algoritmos de agrupamiento deben ser adaptados para este tipo de entornos, en los que los datos están distribuidos. En streaming, la investigación no solo se centra en el diseño para tareas generales, como la agrupación, sino también en la búsqueda de nuevos enfoques que se adapten mejor a escenarios particulares. Como ejemplo, un mecanismo de agrupación ad-hoc resulta ser más adecuado para la defensa contra la denegación de servicio distribuida (Distributed Denial of Services, DDoS) que el problema tradicional de k-medias. En esta tesis se pretende contribuir en el problema agrupamiento en streaming tanto en entornos centralizados y distribuidos. Hemos diseñado un algoritmo centralizado de clustering mostrando las capacidades para descubrir agrupaciones de alta calidad en bajo tiempo frente a otras soluciones del estado del arte, en una amplia evaluación. Además, se ha trabajado sobre una estructura que reduce notablemente el espacio de memoria necesario, controlando, en todo momento, el error de los cómputos. Nuestro trabajo también proporciona dos protocolos de distribución del cómputo de agrupaciones. Se han analizado dos características fundamentales: el impacto sobre la calidad del clustering al realizar el cómputo distribuido y las condiciones necesarias para la reducción del tiempo de procesamiento frente a la solución centralizada. Finalmente, hemos desarrollado un entorno para la detección de ataques DDoS basado en agrupaciones. En este último caso, se ha caracterizado el tipo de ataques detectados y se ha desarrollado una evaluación sobre la eficiencia y eficacia de la mitigación del impacto del ataque. ABSTRACT Advances in hardware allow to collect huge volumes of data emerging applications that must provide information in near-real time, e.g., patient monitoring, health monitoring of water pipes, etc. The data streaming model emerges to comply with these applications overcoming the traditional store-then-process model. With the store-then-process model, data is stored before being consulted; while, in streaming, data are processed on the fly producing continuous responses. The challenges of streaming for processing data on the fly are the following: 1) responses must be produced continuously whenever new data arrives in the system; 2) data is accessed only once and is generally not maintained in its entirety, and 3) data processing time to produce a response should be low. Two models exist to compute continuous responses: the evolving model and the sliding window model; the latter fits best with applications must be computed over the most recently data rather than all the previous data. In recent years, research in the context of data stream mining has focused mainly on the evolving model. In the sliding window model, the work presented is smaller since these algorithms must be incremental and they must delete the information which expires when the window slides. Clustering is one of the fundamental techniques of data mining and is used to analyze data sets in order to find representative groups that provide a concise description of the data being processed. Clustering is critical in applications such as network intrusion detection or customer segmentation in marketing and advertising. Due to the huge amount of data that must be processed by such applications (up to millions of events per second), centralized solutions are usually unable to cope with timing restrictions and recur to shedding techniques where data is discarded during load peaks. To avoid discarding of data, processing of streams (such as clustering) must be distributed and adapted to environments where information is distributed. In streaming, research does not only focus on designing for general tasks, such as clustering, but also in finding new approaches that fit bests with particular scenarios. As an example, an ad-hoc grouping mechanism turns out to be more adequate than k-means for defense against Distributed Denial of Service (DDoS). This thesis contributes to the data stream mining clustering technique both for centralized and distributed environments. We present a centralized clustering algorithm showing capabilities to discover clusters of high quality in low time and we provide a comparison with existing state of the art solutions. We have worked on a data structure that significantly reduces memory requirements while controlling the error of the clusters statistics. We also provide two distributed clustering protocols. We focus on the analysis of two key features: the impact on the clustering quality when computation is distributed and the requirements for reducing the processing time compared to the centralized solution. Finally, with respect to ad-hoc grouping techniques, we have developed a DDoS detection framework based on clustering.We have characterized the attacks detected and we have evaluated the efficiency and effectiveness of mitigating the attack impact.

Consulta on-line basada en corpus de construcciones con preposición en el texto técnico en inglés y su traducción al español

Basándonos en la recopilación inicial de preposiciones, locuciones preposicionales, términos con preposición dependiente y phrasal verbs utilizados en el texto técnico realizada en otros proyectos anteriores del Departamento de Lingüística Aplicada a la Ciencia y a la Tecnología, el objetivo de este trabajo es completar, organizar, actualizar y dar visibilidad a esta información inicial. Tras realizar un proceso exhaustivo de verificación, unificación, clasificación y ampliación de la información existente, en caso necesario, el listado resultante se utiliza para elaborar un glosario de términos con preposición. El objetivo final de este proyecto es que este glosario esté a disposición de los usuarios, a través de una consulta on-line, en la página del ILLLab (http://illlab.euitt.upm.es/wordpress/), dependiente del Departamento de Lingüística Aplicada a la Ciencia y a la Tecnología. Para incluir en el glosario ejemplos actualizados de textos técnicos, se ha recopilado un corpus lingüístico de textos técnicos, tomando como base diferentes números de la revista IEEE Spectrum, en su edición digital, publicados entre los años 2009 y 2012. El objetivo de esta recopilación es la de ofrecer al consultante diferentes ejemplos de uso en el texto técnico de los distintos términos con preposición que componen el glosario, de manera que pueda acceder de manera rápida y sencilla a ejemplos de uso real de los términos que está buscando, con objeto de clarificar aspectos relacionados con su uso o, en su caso, facilitar su aprendizaje. Toda esta información, tanto el listado de términos con preposición como las frases pertenecientes al corpus recopilado, se incorpora a una base de datos, alojada dentro de la misma página web del ILLLab. A través de un formulario de consulta, a disposición del usuario en dicha página, se pueden obtener todos los términos recopilados que coincidan con los criterios de búsqueda introducidos. El usuario puede realizar dos tipos de búsqueda principales: por preposición o por término completo. Además, puede elegir una búsqueda global (entre todos los términos que integran el glosario) o parcial (en una sola de las categorías en las que se han dividido los diferentes términos, de acuerdo con su función gramatical). Por último, se presentan unas estadísticas de uso de los términos recopilados dentro de los diferentes textos que integran el corpus lingüístico, de manera que pueda establecerse una relación de los que aparecen con más frecuencia en el texto técnico. ABSTRACT. Based on the initial collection of prepositions, prepositional phrases, dependent prepositions and phrasal verbs used in technical texts collected on previous projects in the Department of Applied Linguistics to Science and Technology, the aim of this project is to improve, organize, update and provide visibility to this initial information. Following a process of verification, unification, classification and extension of existing information, if necessary, a glossary of terms with preposition is built. The ultimate objective of this project is to make this glossary available to users through an online consultation in the ILLLab webpage (http://illlab.euitt.upm.es/wordpress/). The administration of tis webpage depends of the Department of Applied Linguistics in Science and Technology. A linguistic corpus of technical texts has been compiled, based on different numbers of the IEEE Spectrum magazine, in its online edition, published between the years 2009 and 2012. The aim of this collection is to provide different examples of use in the technical text for the terms included in the glossary, so that examples of the actual use of the terms consulted can be easily and quickly accessed, in order to clarify doubts regarding their meaning or translation into Spanish and facilitate learning. All this information, both the list of terms with prepositional phrases as well as the corpus developed, is incorporated in a database. Through a searching form, the ILLLab's user may obtain all the terms matching the search criteria entered. The user can perform two types of main search: by preposition or by full term. Additionally, a global search can be selected (including all terms included in the glossary) or a partial one (including only one of the glossary's categories). Finally, some statistics of use are presented according to the various texts included in the corpus, so a relation of the most frequent prepositions in the technical text can be established.

Efecto del tamaño de la ventana de promediado y la histéresis variable en algoritmos de handover horizontal en redes convergentes

En las redes convergentes inalámbricas, el traspaso horizontal entre distintos puntos de acceso de la red WLAN es una gran fuente de degradación de la calidad de la VoIP y otros servicios conversacionales en tiempo real. Esto es debido a que este tipo de redes no fueron concebidas originalmente para soportar este tipo de servicios, y los traspasos siguen un protocolo ¿cortar antes de realizar¿, produciéndose interrupciones en la comunicación motivadas por el tiempo que necesitan los terminales en volver a asociarse a la red. En este artículo se estudia el efecto que tienen el tamaño de la ventana de promediado de la señal, la histéresis variable y el retardo del handover por parecido entre potencia de puntos de acceso de destino sobre el número de traspasos y las caídas de la potencia de señal por debajo del valor de sensibilidad del terminal, causantes principales de las interrupciones en la comunicación, y, con ello, de la degradación de la calidad de las comunicaciones.

Desarrollo de funcionalidad para un marco orientado al razonamiento sobre algoritmos criptográficos

La sociedad depende hoy más que nunca de la tecnología, pero la inversión en seguridad es escasa y los riesgos de usar sistemas informáticos son cada día mayores. La criptografía es una de las piedras angulares de la seguridad en este ámbito, por lo que recientemente se ha dedicado una cantidad considerable de recursos al desarrollo de herramientas que ayuden en la evaluación y mejora de los algoritmos criptográficos. EasyCrypt es uno de estos sistemas, desarrollado recientemente en el Instituto IMDEA Software en respuesta a la creciente necesidad de disponer de herramientas fiables de verificación de criptografía. A lo largo de este trabajo se abordará el diseño e implementación de funcionalidad adicional para EasyCrypt. En la primera parte de documento se discutirá la importancia de disponer de una forma de especificar el coste de algoritmos a la hora de desarrollar pruebas que dependan del mismo, y se modificará el lenguaje de EasyCrypt para permitir al usuario abordar un mayor espectro de problemas. En la segunda parte se tratará el problema de la usabilidad de EasyCrypt y se intentará mejorar dentro de lo posible desarrollando una interfaz web que permita usar el sistema fáacilmente y sin necesidad de tener instaladas todas las herramientas que necesita EasyCrypt. ---ABSTRACT---Today, society depends more than ever on technology, but the investment in security is still scarce and the risk of using computer systems is constantly increasing. Cryptography is one of the cornerstones of security, so there has been a considerable amount of efort devoted recently to the development of tools oriented to the evaluation and improvement of cryptographic algorithms. One of these tools is EasyCrypt, developed recently at IMDEA Software Institute in response to the increasing need of reliable cryptography verification tools. Throughout this document we will design and implement two diferent EasyCrypt features. In the first part of the document we will consider the importance of having a way to specify the cost of algorithms in order to develop proofs that depend on it, and then we will modify the EasyCrypt's language so that the user can tackle a wider range of problems. In the second part we will assess EasyCrypt's poor usability and try to improve it by developing a web interface which enables the user to use it easily and without having to install the whole EasyCrypt toolchain.

Detección de intrusiones basada en análisis de eventos del DNS

En este proyecto se hace un análisis en profundidad de las técnicas de ataque a las redes de ordenadores conocidas como APTs (Advanced Persistent Threats), viendo cuál es el impacto que pueden llegar a tener en los equipos de una empresa y el posible robo de información y pérdida monetaria que puede llevar asociada. Para hacer esta introspección veremos qué técnicas utilizan los atacantes para introducir el malware en la red y también cómo dicho malware escala privilegios, obtiene información privilegiada y se mantiene oculto. Además, y cómo parte experimental de este proyecto se ha desarrollado una plataforma para la detección de malware de una red en base a las webs, URLs e IPs que visitan los nodos que la componen. Obtendremos esta visión gracias a la extracción de los logs y registros de DNS de consulta de la compañía, sobre los que realizaremos un análisis exhaustivo. Para poder inferir correctamente qué equipos están infectados o no se ha utilizado un algoritmo de desarrollo propio inspirado en la técnica Belief Propagation (“Propagación basada en creencia”) que ya ha sido usada antes por desarrolladores cómo los de los Álamos en Nuevo México (Estados Unidos) para fines similares a los que aquí se muestran. Además, para mejorar la velocidad de inferencia y el rendimiento del sistema se propone un algoritmo adaptado a la plataforma Hadoop de Apache, por lo que se modifica el paradigma de programación habitual y se busca un nuevo paradigma conocido como MapReduce que consiste en la división de la información en conceptos clave-valor. Por una parte, los algoritmos que existen basados en Belief Propagation para el descubrimiento de malware son propietarios y no han sido publicados completamente hasta la fecha, por otra parte, estos algoritmos aún no han sido adaptados a Hadoop ni a ningún modelo de programación distribuida aspecto que se abordará en este proyecto. No es propósito de este proyecto desarrollar una plataforma comercial o funcionalmente completa, sino estudiar el problema de las APTs y una implementación que demuestre que la plataforma mencionada es factible de implementar. Este proyecto abre, a su vez, un horizonte nuevo de investigación en el campo de la adaptación al modelo MapReduce de algoritmos del tipo Belief Propagation basados en la detección del malware mediante registros DNS. ABSTRACT. This project makes an in-depth investigation about problems related to APT in computer networks nowadays, seeing how much damage could they inflict on the hosts of a Company and how much monetary and information loss may they cause. In our investigation we will find what techniques are generally applied by attackers to inject malware into networks and how this malware escalates its privileges, extracts privileged information and stays hidden. As the main part of this Project, this paper shows how to develop and configure a platform that could detect malware from URLs and IPs visited by the hosts of the network. This information can be extracted from the logs and DNS query records of the Company, on which we will make an analysis in depth. A self-developed algorithm inspired on Belief Propagation technique has been used to infer which hosts are infected and which are not. This technique has been used before by developers of Los Alamos Lab (New Mexico, USA) for similar purposes. Moreover, this project proposes an algorithm adapted to Apache Hadoop Platform in order to improve the inference speed and system performance. This platform replaces the traditional coding paradigm by a new paradigm called MapReduce which splits and shares information among hosts and uses key-value tokens. On the one hand, existing algorithms based on Belief Propagation are part of owner software and they have not been published yet because they have been patented due to the huge economic benefits they could give. On the other hand these algorithms have neither been adapted to Hadoop nor to other distributed coding paradigms. This situation turn the challenge into a complicated problem and could lead to a dramatic increase of its installation difficulty on a client corporation. The purpose of this Project is to develop a complete and 100% functional brand platform. Herein, show a short summary of the APT problem will be presented and make an effort will be made to demonstrate the viability of an APT discovering platform. At the same time, this project opens up new horizons of investigation about adapting Belief Propagation algorithms to the MapReduce model and about malware detection with DNS records.

Algoritmos de búsqueda de posiciones óptimas en localizaciones circulares. Aplicación a la competición política

Desarrollo de teoría y algoritmos para la búsqueda de posiciones óptimas en un espacio circular. En este trabajo se desarrolla una aplicación de los datos direccionales a la ciencia política. Se presenta un modelo en el que las preferencias políticas de los tipos de votantes de una población se representan como puntos de la circunferencia unidad y los partidos políticos buscan las posiciones óptimas en ella para captar el máximo apoyo de ese conjunto finito de tipos de votantes. Se desarrollan algoritmos de búsqueda basados en los estudios realizados y se implementa uno de ellos, realizándose simulaciones de ejemplos relacionados con el posicionamiento político e interpretándose los resultados.

Aplicación de algoritmos paramétricos de generación formal en el diseño estructural. La Ópera de Sídney desde una perspectiva contemporánea.

El importante desarrollo tecnológico e industrial surgido especialmente durante la segunda mitad del siglo pasado ha eliminado las históricas limitaciones técnicas en el ámbito de los pro-­? yectos arquitectónicos, desembocando en la situación actual en la que cualquier planteamiento formal puede ser analizado desde un punto de vista estructural, concluyéndose por tanto que ha desaparecido la barrera del análisis en lo que al desarrollo de un proyecto arquitectónico se refiere. En la actualidad, al igual que a finales del siglo XIX, nos encontramos en un periodo de transi-­? ción, y también, como entonces, es la tecnología la que orienta el cambio. No la tecnología de los nuevos materiales (hormigón y acero) como sucedía tras la revolución industrial sino que es la nueva tecnología digital aplicada a los sistemas de diseño, cálculo y fabricación la que están siendo el motor de la actual transformación. Hoy no es tanto el paradigma mecanicista el que prevalece en muchos casos en la concepción de los edificios sino que, nuevos elementos como la tecnología digital integrada está cambiando la forma de diseñar y concebir el entorno cons-­? truido. Ante este contexto cabría plantearse las siguientes cuestiones: ¿Puede el diseño paramétrico y la tecnología CAD-­?CAM-­?CAE en conjunción con los programas actuales de análisis estructural basados en el Método de los Elementos Finitos hacer más sencilla la construcción de estructu-­? ras ligeras y eficientes hoy en día? ¿Puede la tecnología digital ayudar a ampliar el abanico for-­? mal a la hora de diseñar edificios y a la vez permitir el uso de sistemas estructurales racionales que optimicen el consumo de materiales bajo dichas circunstancias?

Plataforma de evaluación de algoritmos para la identificación de usuarios

La minería de datos es un campo de las ciencias de la computación referido al proceso que intenta descubrir patrones en grandes volúmenes de datos. La minería de datos busca generar información similar a la que podría producir un experto humano. Además es el proceso de descubrir conocimientos interesantes, como patrones, asociaciones, cambios, anomalías y estructuras significativas a partir de grandes cantidades de datos almacenadas en bases de datos, data warehouses o cualquier otro medio de almacenamiento de información. El aprendizaje automático o aprendizaje de máquinas es una rama de la Inteligencia artificial cuyo objetivo es desarrollar técnicas que permitan a las computadoras aprender. De forma más concreta, se trata de crear programas capaces de generalizar comportamientos a partir de una información no estructurada suministrada en forma de ejemplos. La minería de datos utiliza métodos de aprendizaje automático para descubrir y enumerar patrones presentes en los datos. En los últimos años se han aplicado las técnicas de clasificación y aprendizaje automático en un número elevado de ámbitos como el sanitario, comercial o de seguridad. Un ejemplo muy actual es la detección de comportamientos y transacciones fraudulentas en bancos. Una aplicación de interés es el uso de las técnicas desarrolladas para la detección de comportamientos fraudulentos en la identificación de usuarios existentes en el interior de entornos inteligentes sin necesidad de realizar un proceso de autenticación. Para comprobar que estas técnicas son efectivas durante la fase de análisis de una determinada solución, es necesario crear una plataforma que de soporte al desarrollo, validación y evaluación de algoritmos de aprendizaje y clasificación en los entornos de aplicación bajo estudio. El proyecto planteado está definido para la creación de una plataforma que permita evaluar algoritmos de aprendizaje automático como mecanismos de identificación en espacios inteligentes. Se estudiarán tanto los algoritmos propios de este tipo de técnicas como las plataformas actuales existentes para definir un conjunto de requisitos específicos de la plataforma a desarrollar. Tras el análisis se desarrollará parcialmente la plataforma. Tras el desarrollo se validará con pruebas de concepto y finalmente se verificará en un entorno de investigación a definir. ABSTRACT. The data mining is a field of the sciences of the computation referred to the process that it tries to discover patterns in big volumes of information. The data mining seeks to generate information similar to the one that a human expert might produce. In addition it is the process of discovering interesting knowledge, as patterns, associations, changes, abnormalities and significant structures from big quantities of information stored in databases, data warehouses or any other way of storage of information. The machine learning is a branch of the artificial Intelligence which aim is to develop technologies that they allow the computers to learn. More specifically, it is a question of creating programs capable of generalizing behaviors from not structured information supplied in the form of examples. The data mining uses methods of machine learning to discover and to enumerate present patterns in the information. In the last years there have been applied classification and machine learning techniques in a high number of areas such as healthcare, commercial or security. A very current example is the detection of behaviors and fraudulent transactions in banks. An application of interest is the use of the techniques developed for the detection of fraudulent behaviors in the identification of existing Users inside intelligent environments without need to realize a process of authentication. To verify these techniques are effective during the phase of analysis of a certain solution, it is necessary to create a platform that support the development, validation and evaluation of algorithms of learning and classification in the environments of application under study. The project proposed is defined for the creation of a platform that allows evaluating algorithms of machine learning as mechanisms of identification in intelligent spaces. There will be studied both the own algorithms of this type of technologies and the current existing platforms to define a set of specific requirements of the platform to develop. After the analysis the platform will develop partially. After the development it will be validated by prove of concept and finally verified in an environment of investigation that would be define.

Diseño de algoritmos de guerra electrónica y radar para su implementación en sistemas de tiempo real

Esta tesis se centra en el estudio y desarrollo de algoritmos de guerra electrónica {electronic warfare, EW) y radar para su implementación en sistemas de tiempo real. La llegada de los sistemas de radio, radar y navegación al terreno militar llevó al desarrollo de tecnologías para combatirlos. Así, el objetivo de los sistemas de guerra electrónica es el control del espectro electomagnético. Una de la funciones de la guerra electrónica es la inteligencia de señales {signals intelligence, SIGINT), cuya labor es detectar, almacenar, analizar, clasificar y localizar la procedencia de todo tipo de señales presentes en el espectro. El subsistema de inteligencia de señales dedicado a las señales radar es la inteligencia electrónica {electronic intelligence, ELINT). Un sistema de tiempo real es aquel cuyo factor de mérito depende tanto del resultado proporcionado como del tiempo en que se da dicho resultado. Los sistemas radar y de guerra electrónica tienen que proporcionar información lo más rápido posible y de forma continua, por lo que pueden encuadrarse dentro de los sistemas de tiempo real. La introducción de restricciones de tiempo real implica un proceso de realimentación entre el diseño del algoritmo y su implementación en plataformas “hardware”. Las restricciones de tiempo real son dos: latencia y área de la implementación. En esta tesis, todos los algoritmos presentados se han implementado en plataformas del tipo field programmable gate array (FPGA), ya que presentan un buen compromiso entre velocidad, coste total, consumo y reconfigurabilidad. La primera parte de la tesis está centrada en el estudio de diferentes subsistemas de un equipo ELINT: detección de señales mediante un detector canalizado, extracción de los parámetros de pulsos radar, clasificación de modulaciones y localization pasiva. La transformada discreta de Fourier {discrete Fourier transform, DFT) es un detector y estimador de frecuencia quasi-óptimo para señales de banda estrecha en presencia de ruido blanco. El desarrollo de algoritmos eficientes para el cálculo de la DFT, conocidos como fast Fourier transform (FFT), han situado a la FFT como el algoritmo más utilizado para la detección de señales de banda estrecha con requisitos de tiempo real. Así, se ha diseñado e implementado un algoritmo de detección y análisis espectral para su implementación en tiempo real. Los parámetros más característicos de un pulso radar son su tiempo de llegada y anchura de pulso. Se ha diseñado e implementado un algoritmo capaz de extraer dichos parámetros. Este algoritmo se puede utilizar con varios propósitos: realizar un reconocimiento genérico del radar que transmite dicha señal, localizar la posición de dicho radar o bien puede utilizarse como la parte de preprocesado de un clasificador automático de modulaciones. La clasificación automática de modulaciones es extremadamente complicada en entornos no cooperativos. Un clasificador automático de modulaciones se divide en dos partes: preprocesado y el algoritmo de clasificación. Los algoritmos de clasificación basados en parámetros representativos calculan diferentes estadísticos de la señal de entrada y la clasifican procesando dichos estadísticos. Los algoritmos de localization pueden dividirse en dos tipos: triangulación y sistemas cuadráticos. En los algoritmos basados en triangulación, la posición se estima mediante la intersección de las rectas proporcionadas por la dirección de llegada de la señal. En cambio, en los sistemas cuadráticos, la posición se estima mediante la intersección de superficies con igual diferencia en el tiempo de llegada (time difference of arrival, TDOA) o diferencia en la frecuencia de llegada (frequency difference of arrival, FDOA). Aunque sólo se ha implementado la estimación del TDOA y FDOA mediante la diferencia de tiempos de llegada y diferencia de frecuencias, se presentan estudios exhaustivos sobre los diferentes algoritmos para la estimación del TDOA, FDOA y localización pasiva mediante TDOA-FDOA. La segunda parte de la tesis está dedicada al diseño e implementación filtros discretos de respuesta finita (finite impulse response, FIR) para dos aplicaciones radar: phased array de banda ancha mediante filtros retardadores (true-time delay, TTD) y la mejora del alcance de un radar sin modificar el “hardware” existente para que la solución sea de bajo coste. La operación de un phased array de banda ancha mediante desfasadores no es factible ya que el retardo temporal no puede aproximarse mediante un desfase. La solución adoptada e implementada consiste en sustituir los desfasadores por filtros digitales con retardo programable. El máximo alcance de un radar depende de la relación señal a ruido promedio en el receptor. La relación señal a ruido depende a su vez de la energía de señal transmitida, potencia multiplicado por la anchura de pulso. Cualquier cambio hardware que se realice conlleva un alto coste. La solución que se propone es utilizar una técnica de compresión de pulsos, consistente en introducir una modulación interna a la señal, desacoplando alcance y resolución. ABSTRACT This thesis is focused on the study and development of electronic warfare (EW) and radar algorithms for real-time implementation. The arrival of radar, radio and navigation systems to the military sphere led to the development of technologies to fight them. Therefore, the objective of EW systems is the control of the electromagnetic spectrum. Signals Intelligence (SIGINT) is one of the EW functions, whose mission is to detect, collect, analyze, classify and locate all kind of electromagnetic emissions. Electronic intelligence (ELINT) is the SIGINT subsystem that is devoted to radar signals. A real-time system is the one whose correctness depends not only on the provided result but also on the time in which this result is obtained. Radar and EW systems must provide information as fast as possible on a continuous basis and they can be defined as real-time systems. The introduction of real-time constraints implies a feedback process between the design of the algorithms and their hardware implementation. Moreover, a real-time constraint consists of two parameters: Latency and area of the implementation. All the algorithms in this thesis have been implemented on field programmable gate array (FPGAs) platforms, presenting a trade-off among performance, cost, power consumption and reconfigurability. The first part of the thesis is related to the study of different key subsystems of an ELINT equipment: Signal detection with channelized receivers, pulse parameter extraction, modulation classification for radar signals and passive location algorithms. The discrete Fourier transform (DFT) is a nearly optimal detector and frequency estimator for narrow-band signals buried in white noise. The introduction of fast algorithms to calculate the DFT, known as FFT, reduces the complexity and the processing time of the DFT computation. These properties have placed the FFT as one the most conventional methods for narrow-band signal detection for real-time applications. An algorithm for real-time spectral analysis for user-defined bandwidth, instantaneous dynamic range and resolution is presented. The most characteristic parameters of a pulsed signal are its time of arrival (TOA) and the pulse width (PW). The estimation of these basic parameters is a fundamental task in an ELINT equipment. A basic pulse parameter extractor (PPE) that is able to estimate all these parameters is designed and implemented. The PPE may be useful to perform a generic radar recognition process, perform an emitter location technique and can be used as the preprocessing part of an automatic modulation classifier (AMC). Modulation classification is a difficult task in a non-cooperative environment. An AMC consists of two parts: Signal preprocessing and the classification algorithm itself. Featurebased algorithms obtain different characteristics or features of the input signals. Once these features are extracted, the classification is carried out by processing these features. A feature based-AMC for pulsed radar signals with real-time requirements is studied, designed and implemented. Emitter passive location techniques can be divided into two classes: Triangulation systems, in which the emitter location is estimated with the intersection of the different lines of bearing created from the estimated directions of arrival, and quadratic position-fixing systems, in which the position is estimated through the intersection of iso-time difference of arrival (TDOA) or iso-frequency difference of arrival (FDOA) quadratic surfaces. Although TDOA and FDOA are only implemented with time of arrival and frequency differences, different algorithms for TDOA, FDOA and position estimation are studied and analyzed. The second part is dedicated to FIR filter design and implementation for two different radar applications: Wideband phased arrays with true-time delay (TTD) filters and the range improvement of an operative radar with no hardware changes to minimize costs. Wideband operation of phased arrays is unfeasible because time delays cannot be approximated by phase shifts. The presented solution is based on the substitution of the phase shifters by FIR discrete delay filters. The maximum range of a radar depends on the averaged signal to noise ratio (SNR) at the receiver. Among other factors, the SNR depends on the transmitted signal energy that is power times pulse width. Any possible hardware change implies high costs. The proposed solution lies in the use of a signal processing technique known as pulse compression, which consists of introducing an internal modulation within the pulse width, decoupling range and resolution.

Optimización de algoritmos para procesado de imágenes con GPUs

El objetivo de este proyecto es evaluar la mejora de rendimiento que aporta la paralelización de algoritmos de procesamiento de imágenes, para su ejecución en una tarjeta gráfica. Para ello, una vez seleccionados los algoritmos a estudio, fueron desarrollados en lenguaje C++ bajo el paradigma secuencial. A continuación, tomando como base estas implementaciones, se paralelizaron siguiendo las directivas de la tecnología CUDA (Compute Unified Device Architecture) desarrollada por NVIDIA. Posteriormente, se desarrolló un interfaz gráfico de usuario en Visual C#, para una utilización más sencilla de la herramienta. Por último, se midió el rendimiento de cada uno de los algoritmos, en términos de tiempo de ejecución paralela y speedup, mediante el procesamiento de una serie de imágenes de distintos tamaños.---ABSTRACT---The aim of this Project is to evaluate the performance improvement provided by the parallelization of image processing algorithms, which will be executed on a graphics processing unit. In order to do this, once the algorithms to study were selected, each of them was developed in C++ under sequential paradigm. Then, based on these implementations, these algorithms were implemented using the compute unified device architecture (CUDA) programming model provided by NVIDIA. After that, a graphical user interface (GUI) was developed to increase application’s usability. Finally, performance of each algorithm was measured in terms of parallel execution time and speedup by processing a set of images of different sizes.

Estudio, definición e implementación de una ontología para la creación y consulta de una base de datos relacional sobre datos obtenidos del linaje de las parcelas catastrales.

En los últimos años la evolución de la información compartida por internet ha cambiado enormemente, llegando a convertirse en lo que llamamos hoy la Web Semántica. Este término, acuñado en 2004, muestra una manera más “inteligente” de compartir los datos, de tal manera que éstos puedan ser entendibles por una máquina o por cualquier persona en el mundo. Ahora mismo se encuentra en fase de expansión, prueba de ello es la cantidad de grupos de investigación que están actualmente dedicando sus esfuerzos al desarrollo e implementación de la misma y la amplitud de temáticas que tienen sus trabajos. Con la aparición de la Web Semántica, la tendencia de las bases de datos de nueva creación se está empezando a inclinar hacia la creación de ontologías más o menos sencillas que describan las bases de datos y así beneficiarse de las posibilidades de interoperabilidad que aporta. Con el presente trabajo se pretende el estudio de los beneficios que aporta la implementación de una ontología en una base de datos relacional ya creada, los trabajos necesarios para ello y las herramientas necesarias para hacerlo. Para ello se han tomado unos datos de gran interés y, como continuación a su trabajo, se ha implementado la ontología. Estos datos provienen del estudio de un método para la obtención automatizada del linaje de las parcelas registradas en el catastro español. Abstract: In the last years the evolution of the information shared on the Internet has dramatically changed, emerging what is called Semantic Web. This term appeared in 2004, defining a “smarter” way of sharing data. Data that could be understood by machines or by any human around the world. Nowadays, the Semantic Web is in expansion phase, as it can be probed by the amount of research groups working on this approach and the wide thematic range of their work. With the appearance of the Semantic Web, current database technologies are supported by the creation of ontologies which describe them and therefore get a new set of interoperability possibilities from them. This work focuses in the study of the benefits given by the implementation of an ontology in a created relational database, the steps to follow and the tools necessary to get it done. The study has been done by using data of considerable interest, coming from a study of the lineage of parcels registered in the Spanish cadaster. As a continuation of this work an ontology has been implemented.

Aportación al análisis de espectros de radiación: estructuras y algoritmos

A lo largo del presente trabajo se investiga la viabilidad de la descomposición automática de espectros de radiación gamma por medio de algoritmos de resolución de sistemas de ecuaciones algebraicas lineales basados en técnicas de pseudoinversión. La determinación de dichos algoritmos ha sido realizada teniendo en cuenta su posible implementación sobre procesadores de propósito específico de baja complejidad. En el primer capítulo se resumen las técnicas para la detección y medida de la radiación gamma que han servido de base para la confección de los espectros tratados en el trabajo. Se reexaminan los conceptos asociados con la naturaleza de la radiación electromagnética, así como los procesos físicos y el tratamiento electrónico que se hallan involucrados en su detección, poniendo de relieve la naturaleza intrínsecamente estadística del proceso de formación del espectro asociado como una clasificación del número de detecciones realizadas en función de la energía supuestamente continua asociada a las mismas. Para ello se aporta una breve descripción de los principales fenómenos de interacción de la radiación con la materia, que condicionan el proceso de detección y formación del espectro. El detector de radiación es considerado el elemento crítico del sistema de medida, puesto que condiciona fuertemente el proceso de detección. Por ello se examinan los principales tipos de detectores, con especial hincapié en los detectores de tipo semiconductor, ya que son los más utilizados en la actualidad. Finalmente, se describen los subsistemas electrónicos fundamentales para el acondicionamiento y pretratamiento de la señal procedente del detector, a la que se le denomina con el término tradicionalmente utilizado de Electrónica Nuclear. En lo que concierne a la espectroscopia, el principal subsistema de interés para el presente trabajo es el analizador multicanal, el cual lleva a cabo el tratamiento cualitativo de la señal, y construye un histograma de intensidad de radiación en el margen de energías al que el detector es sensible. Este vector N-dimensional es lo que generalmente se conoce con el nombre de espectro de radiación. Los distintos radionúclidos que participan en una fuente de radiación no pura dejan su impronta en dicho espectro. En el capítulo segundo se realiza una revisión exhaustiva de los métodos matemáticos en uso hasta el momento ideados para la identificación de los radionúclidos presentes en un espectro compuesto, así como para determinar sus actividades relativas. Uno de ellos es el denominado de regresión lineal múltiple, que se propone como la aproximación más apropiada a los condicionamientos y restricciones del problema: capacidad para tratar con espectros de baja resolución, ausencia del concurso de un operador humano (no supervisión), y posibilidad de ser soportado por algoritmos de baja complejidad capaces de ser instrumentados sobre procesadores dedicados de alta escala de integración. El problema del análisis se plantea formalmente en el tercer capítulo siguiendo las pautas arriba mencionadas y se demuestra que el citado problema admite una solución en la teoría de memorias asociativas lineales. Un operador basado en este tipo de estructuras puede proporcionar la solución al problema de la descomposición espectral deseada. En el mismo contexto, se proponen un par de algoritmos adaptativos complementarios para la construcción del operador, que gozan de unas características aritméticas especialmente apropiadas para su instrumentación sobre procesadores de alta escala de integración. La característica de adaptatividad dota a la memoria asociativa de una gran flexibilidad en lo que se refiere a la incorporación de nueva información en forma progresiva.En el capítulo cuarto se trata con un nuevo problema añadido, de índole altamente compleja. Es el del tratamiento de las deformaciones que introducen en el espectro las derivas instrumentales presentes en el dispositivo detector y en la electrónica de preacondicionamiento. Estas deformaciones invalidan el modelo de regresión lineal utilizado para describir el espectro problema. Se deriva entonces un modelo que incluya las citadas deformaciones como una ampliación de contribuciones en el espectro compuesto, el cual conlleva una ampliación sencilla de la memoria asociativa capaz de tolerar las derivas en la mezcla problema y de llevar a cabo un análisis robusto de contribuciones. El método de ampliación utilizado se basa en la suposición de pequeñas perturbaciones. La práctica en el laboratorio demuestra que, en ocasiones, las derivas instrumentales pueden provocar distorsiones severas en el espectro que no pueden ser tratadas por el modelo anterior. Por ello, en el capítulo quinto se plantea el problema de medidas afectadas por fuertes derivas desde el punto de vista de la teoría de optimización no lineal. Esta reformulación lleva a la introducción de un algoritmo de tipo recursivo inspirado en el de Gauss-Newton que permite introducir el concepto de memoria lineal realimentada. Este operador ofrece una capacidad sensiblemente mejorada para la descomposición de mezclas con fuerte deriva sin la excesiva carga computacional que presentan los algoritmos clásicos de optimización no lineal. El trabajo finaliza con una discusión de los resultados obtenidos en los tres principales niveles de estudio abordados, que se ofrecen en los capítulos tercero, cuarto y quinto, así como con la elevación a definitivas de las principales conclusiones derivadas del estudio y con el desglose de las posibles líneas de continuación del presente trabajo.---ABSTRACT---Through the present research, the feasibility of Automatic Gamma-Radiation Spectral Decomposition by Linear Algebraic Equation-Solving Algorithms using Pseudo-Inverse Techniques is explored. The design of the before mentioned algorithms has been done having into account their possible implementation on Specific-Purpose Processors of Low Complexity. In the first chapter, the techniques for the detection and measurement of gamma radiation employed to construct the spectra being used throughout the research are reviewed. Similarly, the basic concepts related with the nature and properties of the hard electromagnetic radiation are also re-examined, together with the physic and electronic processes involved in the detection of such kind of radiation, with special emphasis in the intrinsic statistical nature of the spectrum build-up process, which is considered as a classification of the number of individual photon-detections as a function of the energy associated to each individual photon. Fbr such, a brief description of the most important matter-energy interaction phenomena conditioning the detection and spectrum formation processes is given. The radiation detector is considered as the most critical element in the measurement system, as this device strongly conditions the detection process. Fbr this reason, the characteristics of the most frequent detectors are re-examined, with special emphasis on those of semiconductor nature, as these are the most frequently employed ones nowadays. Finally, the fundamental electronic subsystems for preaconditioning and treating of the signal delivered by the detector, classically addresed as Nuclear Electronics, is described. As far as Spectroscopy is concerned, the subsystem most interesting for the scope covered by the present research is the so-called Multichannel Analyzer, which is devoted to the cualitative treatment of the signal, building-up a hystogram of radiation intensity in the range of energies in which the detector is sensitive. The resulting N-dimensional vector is generally known with the ñame of Radiation Spectrum. The different radio-nuclides contributing to the spectrum of a composite source will leave their fingerprint in the resulting spectrum. Through the second chapter, an exhaustive review of the mathematical methods devised to the present moment to identify the radio-nuclides present in the composite spectrum and to quantify their relative contributions, is reviewed. One of the more popular ones is the so-known Múltiple Linear Regression, which is proposed as the best suited approach according to the constraints and restrictions present in the formulation of the problem, i.e., the need to treat low-resolution spectra, the absence of control by a human operator (un-supervision), and the possibility of being implemented as low-complexity algorithms amenable of being supported by VLSI Specific Processors. The analysis problem is formally stated through the third chapter, following the hints established in this context, and it is shown that the addressed problem may be satisfactorily solved under the point of view of Linear Associative Memories. An operator based on this kind of structures may provide the solution to the spectral decomposition problem posed. In the same context, a pair of complementary adaptive algorithms useful for the construction of the solving operator are proposed, which share certain special arithmetic characteristics that render them specially suitable for their implementation on VLSI Processors. The adaptive nature of the associative memory provides a high flexibility to this operator, in what refers to the progressive inclusión of new information to the knowledge base. Through the fourth chapter, this fact is treated together with a new problem to be considered, of a high interest but quite complex nature, as is the treatment of the deformations appearing in the spectrum when instrumental drifts in both the detecting device and the pre-acconditioning electronics are to be taken into account. These deformations render the Linear Regression Model proposed almost unuseful to describe the resulting spectrum. A new model including the drifts is derived as an extensión of the individual contributions to the composite spectrum, which implies a simple extensión of the Associative Memory, which renders this suitable to accept the drifts in the composite spectrum, thus producing a robust analysis of contributions. The extensión method is based on the Low-Amplitude Perturbation Hypothesis. Experimental practice shows that in certain cases the instrumental drifts may provoke severe distortions in the resulting spectrum, which can not be treated with the before-mentioned hypothesis. To cover also these less-frequent cases, through the fifth chapter, the problem involving strong drifts is treated under the point of view of Non-Linear Optimization Techniques. This reformulation carries the study to the consideration of recursive algorithms based on the Gauss-Newton methods, which allow the introduction of Feed-Back Memories, computing elements with a sensibly improved capability to decompose spectra affected by strong drifts. The research concludes with a discussion of the results obtained in the three main levéis of study considerad, which are presented in chapters third, fourth and fifth, toghether with the review of the main conclusions derived from the study and the outline of the main research lines opened by the present work.

Análisis de algoritmos de aprendizaje automático para la caracterización de usuarios de la Web

En los últimos años, la realización de compras y todo tipo de trámites a través de Internet o aspectos como la presencia online de las personas han ido aumentando paulatinamente y no parece que esta tendencia vaya a invertirse a corto plazo. Esto ha provocado que los requisitos de rendimiento y personalización exigidos a estos servicios se hayan visto incrementados notablemente. Cada vez más empresas y organizaciones de todo tipo señalan la importancia que tiene una gestión adecuada de las trazas de sus usuarios para tener éxito en el mercado digital. A partir de ellas se puede obtener información que redunda en incrementos de las capacidades de adaptación y del valor de las aplicaciones. En este sentido, los avances en el campo de la ciencia de los datos y en concreto, en el aprendizaje automático, han supuesto una pieza clave en el desarrollo de técnicas que permiten analizar y extraer el máximo conocimiento posible a partir de los grandes volúmenes de datos generados por la actividad de la Web. El objetivo de este trabajo es realizar un estudio de las fases, técnicas y metodologías que actualmente se aplican en el transcurso de los proyectos de ciencia de datos y en la disciplina del aprendizaje automático. Una vez se hayan identificado aquellas más utilizadas, se aplicarán a un ejemplo realista perteneciente al ámbito de la minería web. En concreto, se desarrollarán modelos predictivos por medio de diferentes algoritmos de aprendizaje automático (regresión logística o reglas de asociación, entre otros) que permitan modelar el comportamiento de los usuarios y predecir la página web que van a visitar a continuación. Para ello se hará uso del paquete estadístico R y de la plataforma de desarrollo RStudio. Posteriormente, se procederá a determinar los principales obstáculos que se derivan de la aplicación de las técnicas del aprendizaje automático así como a determinar el rendimiento que pueden llegar a alcanzar en la práctica. Así mismo se propondrán posibles aplicaciones de los resultados obtenidos con la finalidad de proporcionar valor de negocio dentro de un entorno real. Finalmente, se desarrollarán una serie de componentes de visualización web que permitan presentar de forma gráfica los resultados extraídos del análisis así como interactuar con los distintos modelos en tiempo real. A partir de todo lo anterior se establecerá una comparativa entre los distintos modelos producidos y se destacarán las ventajas e inconvenientes de cada uno de ellos. Con todo ello se presentarán unas recomendaciones finales que recojan los factores a tener en cuenta a la hora de aplicar estos algoritmos al caso concreto de los datos de uso web.

Algoritmos genéticos en control activo de ruido

Este proyecto se centra en la implementación de un sistema de control activo de ruido mediante algoritmos genéticos. Para ello, se ha tenido en cuenta el tipo de ruido que se quiere cancelar y el diseño del controlador, parte fundamental del sistema de control. El control activo de ruido sólo es eficaz a bajas frecuencias, hasta los 250 Hz, justo para las cuales los elementos pasivos pierden efectividad, y en zonas o recintos de pequeñas dimensiones y conductos. El controlador ha de ser capaz de seguir todas las posibles variaciones del campo acústico que puedan producirse (variaciones de fase, de frecuencia, de amplitud, de funciones de transferencia electro-acústicas, etc.). Su funcionamiento está basado en algoritmos FIR e IIR adaptativos. La elección de un tipo de filtro u otro depende de características tales como linealidad, causalidad y número de coeficientes. Para que la función de transferencia del controlador siga las variaciones que surgen en el entorno acústico de cancelación, tiene que ir variando el valor de los coeficientes del filtro mediante un algoritmo adaptativo. En este proyecto se emplea como algoritmo adaptativo un algoritmo genético, basado en la selección biológica, es decir, simulando el comportamiento evolutivo de los sistemas biológicos. Las simulaciones se han realizado con dos tipos de señales: ruido de carácter aleatorio (banda ancha) y ruido periódico (banda estrecha). En la parte final del proyecto se muestran los resultados obtenidos y las conclusiones al respecto. Summary. This project is focused on the implementation of an active noise control system using genetic algorithms. For that, it has been taken into account the noise type wanted to be canceled and the controller design, a key part of the control system. The active noise control is only effective at low frequencies, up to 250 Hz, for which the passive elements lose effectiveness, and in small areas or enclosures and ducts. The controller must be able to follow all the possible variations of the acoustic field that might be produced (phase, frequency, amplitude, electro-acoustic transfer functions, etc.). It is based on adaptive FIR and IIR algorithms. The choice of a kind of filter or another depends on characteristics like linearity, causality and number of coefficients. Moreover, the transfer function of the controller has to be changing filter coefficients value thought an adaptive algorithm. In this project a genetic algorithm is used as adaptive algorithm, based on biological selection, simulating the evolutionary behavior of biological systems. The simulations have been implemented with two signal types: random noise (broadband) and periodic noise (narrowband). In the final part of the project the results and conclusions are shown.

Desarrollo de algoritmos de toma de decisión aplicados a las ciudades inteligentes

Este trabajo se enmarca dentro del ámbito de las Ciudades Inteligentes. Una Ciudad Inteligente se puede definir como aquella ciudad que usa las tecnologías de la información y las comunicaciones para hacer que tanto su infraestructura crítica, como sus componentes y servicios públicos ofrecidos sean más interactivos, eficientes y los ciudadanos puedan ser más conscientes de ellos. Se trata de un concepto emergente que presenta una serie de retos de diseño que se deben abordar. Dos retos importantes son la variabilidad del contexto con el tiempo y la incertidumbre en la información del contexto. Una parte fundamental de estos sistemas, y que permite abordar estos retos, son los mecanismos de toma de decisión. Estos mecanismos permiten a los sistemas modificar su comportamiento en función de los cambios que detecten en su contexto, de manera que puedan adaptarse y responder adecuadamente a la situación en cada momento. Este trabajo tiene como objetivo el desarrollo de algoritmos de toma de decisión en el marco de las Ciudades Inteligentes. En particular, se ha diseñado e implementado, utilizando el software MATLAB, un algoritmo de toma de decisión que aborda los retos mencionados y que se puede aplicar en una de las áreas que engloban las Ciudades Inteligentes: los Sistemas Inteligentes de Transporte. Este proyecto se estructura fundamentalmente en dos partes: una parte teórica y una parte práctica. En la parte teórica se trata de proporcionar al lector nociones básicas sobre los conceptos de Ciudad Inteligente y Sistemas Inteligentes de Transporte, así como de la toma de decisión. También se explican los pasos del procedimiento de la toma de decisión y se proporciona un estado del arte de los algoritmos de toma de decisión existentes. Por otro lado, la segunda parte de este proyecto es totalmente original, y en ella el autor propone un algoritmo de toma de decisión para ser aplicado en el ámbito de los Sistemas Inteligentes de Transporte y desarrolla la implementación en MATLAB del algoritmo mencionado. Por último, para demostrar su funcionamiento, se valida el algoritmo en un escenario de aplicación consistente en un sistema inteligente de gestión del tráfico. ABSTRACT. This master thesis is framed under Smart Cities environment. A Smart City can be defined as the use of Information and Communication Technologies to make the critical infrastructure components and services of a city more intelligent, interconnected and efficient and citizens can be also more aware of them. Smart City is a new concept which presents a novel set of design challenges that must be addressed. Two important challenges are the changeable context and the uncertainty of context information. One of the essential parts of Smart Cities, which enables to address these challenges, are decision making mechanisms. Based on the information collected of the context, these systems can be configured to change its behavior whenever certain changes are detected, so that they can adapt themselves and response to the current situation properly. This master thesis is aimed at developing decision making algorithms under Smart Cities framework. In particular, a decision making algorithm which addresses the abovementioned challenges and that can be applied to one of the main categories of Smart Cities, named Intelligent Transportation Systems, has been designed and implemented. To do so, MATLAB software has been used. This project is mainly structured in two parts: a theoretical part and a practical part. In theoretical part, basic ideas about the concept of Smart Cities and Intelligent Transportation Systems are given, as well as the concept of decision making. The steps of the decision making procedure are also explained and a state of the art of existing decision making algorithms is provided. On the other hand, the second part of this project is totally original. In this part, the author propose a decision making algorithm that can be applied to Intelligent Transportation Systems and develops the implementation of the algorithm in MATLAB. Finally, to show the operation of the algorithm, it is validated in an application scenario consisting in a smart traffic management system.