A practical approach for outdoors distributed target localization in wireless sensor networks

Wireless sensor networks are posed as the new communication paradigm where the use of small, low-complexity, and low-power devices is preferred over costly centralized systems. The spectra of potential applications of sensor networks is very wide, ranging from monitoring, surveillance, and localization, among others. Localization is a key application in sensor networks and the use of simple, efficient, and distributed algorithms is of paramount practical importance. Combining convex optimization tools with consensus algorithms we propose a distributed localization algorithm for scenarios where received signal strength indicator readings are used. We approach the localization problem by formulating an alternative problem that uses distance estimates locally computed at each node. The formulated problem is solved by a relaxed version using semidefinite relaxation technique. Conditions under which the relaxed problem yields to the same solution as the original problem are given and a distributed consensusbased implementation of the algorithm is proposed based on an augmented Lagrangian approach and primaldual decomposition methods. Although suboptimal, the proposed approach is very suitable for its implementation in real sensor networks, i.e., it is scalable, robust against node failures and requires only local communication among neighboring nodes. Simulation results show that running an additional local search around the found solution can yield performance close to the maximum likelihood estimate.

Data mining for the diagnosis of type 2 diabetes

Diabetes is the most common disease nowadays in all populations and in all age groups. diabetes contributing to heart disease, increases the risks of developing kidney disease, blindness, nerve damage, and blood vessel damage. Diabetes disease diagnosis via proper interpretation of the diabetes data is an important classification problem. Different techniques of artificial intelligence has been applied to diabetes problem. The purpose of this study is apply the artificial metaplasticity on multilayer perceptron (AMMLP) as a data mining (DM) technique for the diabetes disease diagnosis. The Pima Indians diabetes was used to test the proposed model AMMLP. The results obtained by AMMLP were compared with decision tree (DT), Bayesian classifier (BC) and other algorithms, recently proposed by other researchers, that were applied to the same database. The robustness of the algorithms are examined using classification accuracy, analysis of sensitivity and specificity, confusion matrix. The results obtained by AMMLP are superior to obtained by DT and BC.

Pulsatile flow in coronary bifurcations for different stenting techniques

The objective of this work is to analyze the local hem odynamic changes caused in a coronary bifurcation by three different stenting techniques: simple stenting of the main vessel, simple stenting of the main vessel with kissing balloon in the side branch and culotte. To carry out this study an idealized geometry of a coronary bifurcation is used, and two bifurcation angles, 45º and 90º, are chosen as representative of the wide variety of re al configurations. In order to quantify the influence of the stenting technique on the local blood flow, both numeri- cal simulations and experimental measurements are performed. First, steady simulations are carried out with the commercial code ANSYS-Fluent, and then, experimental measurements with PIV (Particle Image Velocimetry) obtained in the laboratory are used to validate the numerical simulation. The steady computational simulations show a good overall agreement with the experimental data. Second, pulsatile flow is considered to take into account the tran- sient effects. The time averaged wall shear stress, scillatory shear index and pressure drop obtained numerically are used to compare the behavior of the stenting techniques.

Contributions to Bayesian network learning with applications to neuroscience

Neuronal morphology is a key feature in the study of brain circuits, as it is highly related to information processing and functional identification. Neuronal morphology affects the process of integration of inputs from other neurons and determines the neurons which receive the output of the neurons. Different parts of the neurons can operate semi-independently according to the spatial location of the synaptic connections. As a result, there is considerable interest in the analysis of the microanatomy of nervous cells since it constitutes an excellent tool for better understanding cortical function. However, the morphologies, molecular features and electrophysiological properties of neuronal cells are extremely variable. Except for some special cases, this variability makes it hard to find a set of features that unambiguously define a neuronal type. In addition, there are distinct types of neurons in particular regions of the brain. This morphological variability makes the analysis and modeling of neuronal morphology a challenge. Uncertainty is a key feature in many complex real-world problems. Probability theory provides a framework for modeling and reasoning with uncertainty. Probabilistic graphical models combine statistical theory and graph theory to provide a tool for managing domains with uncertainty. In particular, we focus on Bayesian networks, the most commonly used probabilistic graphical model. In this dissertation, we design new methods for learning Bayesian networks and apply them to the problem of modeling and analyzing morphological data from neurons. The morphology of a neuron can be quantified using a number of measurements, e.g., the length of the dendrites and the axon, the number of bifurcations, the direction of the dendrites and the axon, etc. These measurements can be modeled as discrete or continuous data. The continuous data can be linear (e.g., the length or the width of a dendrite) or directional (e.g., the direction of the axon). These data may follow complex probability distributions and may not fit any known parametric distribution. Modeling this kind of problems using hybrid Bayesian networks with discrete, linear and directional variables poses a number of challenges regarding learning from data, inference, etc. In this dissertation, we propose a method for modeling and simulating basal dendritic trees from pyramidal neurons using Bayesian networks to capture the interactions between the variables in the problem domain. A complete set of variables is measured from the dendrites, and a learning algorithm is applied to find the structure and estimate the parameters of the probability distributions included in the Bayesian networks. Then, a simulation algorithm is used to build the virtual dendrites by sampling values from the Bayesian networks, and a thorough evaluation is performed to show the model’s ability to generate realistic dendrites. In this first approach, the variables are discretized so that discrete Bayesian networks can be learned and simulated. Then, we address the problem of learning hybrid Bayesian networks with different kinds of variables. Mixtures of polynomials have been proposed as a way of representing probability densities in hybrid Bayesian networks. We present a method for learning mixtures of polynomials approximations of one-dimensional, multidimensional and conditional probability densities from data. The method is based on basis spline interpolation, where a density is approximated as a linear combination of basis splines. The proposed algorithms are evaluated using artificial datasets. We also use the proposed methods as a non-parametric density estimation technique in Bayesian network classifiers. Next, we address the problem of including directional data in Bayesian networks. These data have some special properties that rule out the use of classical statistics. Therefore, different distributions and statistics, such as the univariate von Mises and the multivariate von Mises–Fisher distributions, should be used to deal with this kind of information. In particular, we extend the naive Bayes classifier to the case where the conditional probability distributions of the predictive variables given the class follow either of these distributions. We consider the simple scenario, where only directional predictive variables are used, and the hybrid case, where discrete, Gaussian and directional distributions are mixed. The classifier decision functions and their decision surfaces are studied at length. Artificial examples are used to illustrate the behavior of the classifiers. The proposed classifiers are empirically evaluated over real datasets. We also study the problem of interneuron classification. An extensive group of experts is asked to classify a set of neurons according to their most prominent anatomical features. A web application is developed to retrieve the experts’ classifications. We compute agreement measures to analyze the consensus between the experts when classifying the neurons. Using Bayesian networks and clustering algorithms on the resulting data, we investigate the suitability of the anatomical terms and neuron types commonly used in the literature. Additionally, we apply supervised learning approaches to automatically classify interneurons using the values of their morphological measurements. Then, a methodology for building a model which captures the opinions of all the experts is presented. First, one Bayesian network is learned for each expert, and we propose an algorithm for clustering Bayesian networks corresponding to experts with similar behaviors. Then, a Bayesian network which represents the opinions of each group of experts is induced. Finally, a consensus Bayesian multinet which models the opinions of the whole group of experts is built. A thorough analysis of the consensus model identifies different behaviors between the experts when classifying the interneurons in the experiment. A set of characterizing morphological traits for the neuronal types can be defined by performing inference in the Bayesian multinet. These findings are used to validate the model and to gain some insights into neuron morphology. Finally, we study a classification problem where the true class label of the training instances is not known. Instead, a set of class labels is available for each instance. This is inspired by the neuron classification problem, where a group of experts is asked to individually provide a class label for each instance. We propose a novel approach for learning Bayesian networks using count vectors which represent the number of experts who selected each class label for each instance. These Bayesian networks are evaluated using artificial datasets from supervised learning problems. Resumen La morfología neuronal es una característica clave en el estudio de los circuitos cerebrales, ya que está altamente relacionada con el procesado de información y con los roles funcionales. La morfología neuronal afecta al proceso de integración de las señales de entrada y determina las neuronas que reciben las salidas de otras neuronas. Las diferentes partes de la neurona pueden operar de forma semi-independiente de acuerdo a la localización espacial de las conexiones sinápticas. Por tanto, existe un interés considerable en el análisis de la microanatomía de las células nerviosas, ya que constituye una excelente herramienta para comprender mejor el funcionamiento de la corteza cerebral. Sin embargo, las propiedades morfológicas, moleculares y electrofisiológicas de las células neuronales son extremadamente variables. Excepto en algunos casos especiales, esta variabilidad morfológica dificulta la definición de un conjunto de características que distingan claramente un tipo neuronal. Además, existen diferentes tipos de neuronas en regiones particulares del cerebro. La variabilidad neuronal hace que el análisis y el modelado de la morfología neuronal sean un importante reto científico. La incertidumbre es una propiedad clave en muchos problemas reales. La teoría de la probabilidad proporciona un marco para modelar y razonar bajo incertidumbre. Los modelos gráficos probabilísticos combinan la teoría estadística y la teoría de grafos con el objetivo de proporcionar una herramienta con la que trabajar bajo incertidumbre. En particular, nos centraremos en las redes bayesianas, el modelo más utilizado dentro de los modelos gráficos probabilísticos. En esta tesis hemos diseñado nuevos métodos para aprender redes bayesianas, inspirados por y aplicados al problema del modelado y análisis de datos morfológicos de neuronas. La morfología de una neurona puede ser cuantificada usando una serie de medidas, por ejemplo, la longitud de las dendritas y el axón, el número de bifurcaciones, la dirección de las dendritas y el axón, etc. Estas medidas pueden ser modeladas como datos continuos o discretos. A su vez, los datos continuos pueden ser lineales (por ejemplo, la longitud o la anchura de una dendrita) o direccionales (por ejemplo, la dirección del axón). Estos datos pueden llegar a seguir distribuciones de probabilidad muy complejas y pueden no ajustarse a ninguna distribución paramétrica conocida. El modelado de este tipo de problemas con redes bayesianas híbridas incluyendo variables discretas, lineales y direccionales presenta una serie de retos en relación al aprendizaje a partir de datos, la inferencia, etc. En esta tesis se propone un método para modelar y simular árboles dendríticos basales de neuronas piramidales usando redes bayesianas para capturar las interacciones entre las variables del problema. Para ello, se mide un amplio conjunto de variables de las dendritas y se aplica un algoritmo de aprendizaje con el que se aprende la estructura y se estiman los parámetros de las distribuciones de probabilidad que constituyen las redes bayesianas. Después, se usa un algoritmo de simulación para construir dendritas virtuales mediante el muestreo de valores de las redes bayesianas. Finalmente, se lleva a cabo una profunda evaluaci ón para verificar la capacidad del modelo a la hora de generar dendritas realistas. En esta primera aproximación, las variables fueron discretizadas para poder aprender y muestrear las redes bayesianas. A continuación, se aborda el problema del aprendizaje de redes bayesianas con diferentes tipos de variables. Las mixturas de polinomios constituyen un método para representar densidades de probabilidad en redes bayesianas híbridas. Presentamos un método para aprender aproximaciones de densidades unidimensionales, multidimensionales y condicionales a partir de datos utilizando mixturas de polinomios. El método se basa en interpolación con splines, que aproxima una densidad como una combinación lineal de splines. Los algoritmos propuestos se evalúan utilizando bases de datos artificiales. Además, las mixturas de polinomios son utilizadas como un método no paramétrico de estimación de densidades para clasificadores basados en redes bayesianas. Después, se estudia el problema de incluir información direccional en redes bayesianas. Este tipo de datos presenta una serie de características especiales que impiden el uso de las técnicas estadísticas clásicas. Por ello, para manejar este tipo de información se deben usar estadísticos y distribuciones de probabilidad específicos, como la distribución univariante von Mises y la distribución multivariante von Mises–Fisher. En concreto, en esta tesis extendemos el clasificador naive Bayes al caso en el que las distribuciones de probabilidad condicionada de las variables predictoras dada la clase siguen alguna de estas distribuciones. Se estudia el caso base, en el que sólo se utilizan variables direccionales, y el caso híbrido, en el que variables discretas, lineales y direccionales aparecen mezcladas. También se estudian los clasificadores desde un punto de vista teórico, derivando sus funciones de decisión y las superficies de decisión asociadas. El comportamiento de los clasificadores se ilustra utilizando bases de datos artificiales. Además, los clasificadores son evaluados empíricamente utilizando bases de datos reales. También se estudia el problema de la clasificación de interneuronas. Desarrollamos una aplicación web que permite a un grupo de expertos clasificar un conjunto de neuronas de acuerdo a sus características morfológicas más destacadas. Se utilizan medidas de concordancia para analizar el consenso entre los expertos a la hora de clasificar las neuronas. Se investiga la idoneidad de los términos anatómicos y de los tipos neuronales utilizados frecuentemente en la literatura a través del análisis de redes bayesianas y la aplicación de algoritmos de clustering. Además, se aplican técnicas de aprendizaje supervisado con el objetivo de clasificar de forma automática las interneuronas a partir de sus valores morfológicos. A continuación, se presenta una metodología para construir un modelo que captura las opiniones de todos los expertos. Primero, se genera una red bayesiana para cada experto y se propone un algoritmo para agrupar las redes bayesianas que se corresponden con expertos con comportamientos similares. Después, se induce una red bayesiana que modela la opinión de cada grupo de expertos. Por último, se construye una multired bayesiana que modela las opiniones del conjunto completo de expertos. El análisis del modelo consensuado permite identificar diferentes comportamientos entre los expertos a la hora de clasificar las neuronas. Además, permite extraer un conjunto de características morfológicas relevantes para cada uno de los tipos neuronales mediante inferencia con la multired bayesiana. Estos descubrimientos se utilizan para validar el modelo y constituyen información relevante acerca de la morfología neuronal. Por último, se estudia un problema de clasificación en el que la etiqueta de clase de los datos de entrenamiento es incierta. En cambio, disponemos de un conjunto de etiquetas para cada instancia. Este problema está inspirado en el problema de la clasificación de neuronas, en el que un grupo de expertos proporciona una etiqueta de clase para cada instancia de manera individual. Se propone un método para aprender redes bayesianas utilizando vectores de cuentas, que representan el número de expertos que seleccionan cada etiqueta de clase para cada instancia. Estas redes bayesianas se evalúan utilizando bases de datos artificiales de problemas de aprendizaje supervisado.

Contribution to flexible service coordination in mobile prosumer environments

Este trabajo de Tesis se desarrolla en el marco de los escenarios de ejecución distribuida de servicios móviles y contribuye a la definición y desarrollo del concepto de usuario prosumer. El usuario prosumer se caracteriza por utilizar su teléfono móvil para crear, proveer y ejecutar servicios. Este nuevo modelo de usuario contribuye al avance de la sociedad de la información, ya que el usuario prosumer se transforma de creador de contenidos a creador de servicios (estos últimos formados por contenidos y la lógica para acceder a ellos, procesarlos y representarlos). El objetivo general de este trabajo de Tesis es la provisión de un modelo de creación, distribución y ejecución de servicios para entorno móvil que permita a los usuarios no programadores (usuarios prosumer), pero expertos en un determinado dominio, crear y ejecutar sus propias aplicaciones y servicios. Para ello se definen, desarrollan e implementan metodologías, procesos, algoritmos y mecanismos adaptables a dominios específicos, para construir entornos de ejecución distribuida de servicios móviles para usuarios prosumer. La provisión de herramientas de creación adaptadas a usuarios no expertos es una tendencia actual que está siendo desarrollada en distintos trabajos de investigación. Sin embargo, no se ha propuesto una metodología de desarrollo de servicios que involucre al usuario prosumer en el proceso de diseño, desarrollo, implementación y validación de servicios. Este trabajo de Tesis realiza un estudio de las metodologías y tecnologías más innovadoras relacionadas con la co‐creación y utiliza este análisis para definir y validar una metodología que habilita al usuario para ser el responsable de la creación de servicios finales. Siendo los entornos móviles prosumer (mobile prosumer environments) una particularización de los entornos de ejecución distribuida de servicios móviles, en este trabajo se tesis se investiga en técnicas de adaptación, distribución, coordinación de servicios y acceso a recursos identificando como requisitos las problemáticas de este tipo de entornos y las características de los usuarios que participan en los mismos. Se contribuye a la adaptación de servicios definiendo un modelo de variabilidad que soporte la interdependencia entre las decisiones de personalización de los usuarios, incorporando mecanismos de guiado y detección de errores. La distribución de servicios se implementa utilizando técnicas de descomposición en árbol SPQR, cuantificando el impacto de separar cualquier servicio en distintos dominios. Considerando el plano de comunicaciones para la coordinación en la ejecución de servicios distribuidos hemos identificado varias problemáticas, como las pérdidas de enlace, conexiones, desconexiones y descubrimiento de participantes, que resolvemos utilizando técnicas de diseminación basadas en publicación subscripción y algoritmos Gossip. Para lograr una ejecución flexible de servicios distribuidos en entorno móvil, soportamos la adaptación a cambios en la disponibilidad de los recursos, proporcionando una infraestructura de comunicaciones para el acceso uniforme y eficiente a recursos. Se han realizado validaciones experimentales para evaluar la viabilidad de las soluciones propuestas, definiendo escenarios de aplicación relevantes (el nuevo universo inteligente, prosumerización de servicios en entornos hospitalarios y emergencias en la web de la cosas). Abstract This Thesis work is developed in the framework of distributed execution of mobile services and contributes to the definition and development of the concept of prosumer user. The prosumer user is characterized by using his mobile phone to create, provide and execute services. This new user model contributes to the advancement of the information society, as the prosumer is transformed from producer of content, to producer of services (consisting of content and logic to access them, process them and represent them). The overall goal of this Thesis work is to provide a model for creation, distribution and execution of services for the mobile environment that enables non‐programmers (prosumer users), but experts in a given domain, to create and execute their own applications and services. For this purpose I define, develop and implement methodologies, processes, algorithms and mechanisms, adapted to specific domains, to build distributed environments for the execution of mobile services for prosumer users. The provision of creation tools adapted to non‐expert users is a current trend that is being developed in different research works. However, it has not been proposed a service development methodology involving the prosumer user in the process of design, development, implementation and validation of services. This thesis work studies innovative methodologies and technologies related to the co‐creation and relies on this analysis to define and validate a methodological approach that enables the user to be responsible for creating final services. Being mobile prosumer environments a specific case of environments for distributed execution of mobile services, this Thesis work researches in service adaptation, distribution, coordination and resource access techniques, and identifies as requirements the challenges of such environments and characteristics of the participating users. I contribute to service adaptation by defining a variability model that supports the dependency of user personalization decisions, incorporating guiding and error detection mechanisms. Service distribution is implemented by using decomposition techniques based on SPQR trees, quantifying the impact of separating any service in different domains. Considering the communication level for the coordination of distributed service executions I have identified several problems, such as link losses, connections, disconnections and discovery of participants, which I solve using dissemination techniques based on publish‐subscribe communication models and Gossip algorithms. To achieve a flexible distributed service execution in mobile environments, I support adaptation to changes in the availability of resources, while providing a communication infrastructure for the uniform and efficient access to resources. Experimental validations have been conducted to assess the feasibility of the proposed solutions, defining relevant application scenarios (the new intelligent universe, service prosumerization in hospitals and emergency situations in the web of things).

Slabsim: Simulador de dispositivos ópticos integrados

En los diseños y desarrollos de ingeniería, antes de comenzar la construcción e implementación de los objetivos de un proyecto, es necesario realizar una serie de análisis previos y simulaciones que corroboren las expectativas de la hipótesis inicial, con el fin de obtener una referencia empírica que satisfaga las condiciones de trabajo o funcionamiento de los objetivos de dicho proyecto. A menudo, los resultados que satisfacen las características deseadas se obtienen mediante la iteración de métodos de ensayo y error. Generalmente, éstos métodos utilizan el mismo procedimiento de análisis con la variación de una serie de parámetros que permiten adaptar una tecnología a la finalidad deseada. Hoy en día se dispone de computadoras potentes, así como algoritmos de resolución matemática que permiten resolver de forma veloz y eficiente diferentes tipos de problemas de cálculo. Resulta interesante el desarrollo de aplicaciones que permiten la resolución de éstos problemas de forma rápida y precisa en el análisis y síntesis de soluciones de ingeniería, especialmente cuando se tratan expresiones similares con variaciones de constantes, dado que se pueden desarrollar instrucciones de resolución con la capacidad de inserción de parámetros que definan el problema. Además, mediante la implementación de un código de acuerdo a la base teórica de una tecnología, se puede lograr un código válido para el estudio de cualquier problema relacionado con dicha tecnología. El desarrollo del presente proyecto pretende implementar la primera fase del simulador de dispositivos ópticos Slabsim, en cual se puede representar la distribución de la energía de una onda electromagnética en frecuencias ópticas guiada a través de una una guía dieléctrica plana, también conocida como slab. Este simulador esta constituido por una interfaz gráfica generada con el entorno de desarrollo de interfaces gráficas de usuario Matlab GUIDE, propiedad de Mathworks©, de forma que su manejo resulte sencillo e intuitivo para la ejecución de simulaciones con un bajo conocimiento de la base teórica de este tipo de estructuras por parte del usuario. De este modo se logra que el ingeniero requiera menor intervalo de tiempo para encontrar una solución que satisfaga los requisitos de un proyecto relacionado con las guías dieléctricas planas, e incluso utilizarlo para una amplia diversidad de objetivos basados en esta tecnología. Uno de los principales objetivos de este proyecto es la resolución de la base teórica de las guías slab a partir de métodos numéricos computacionales, cuyos procedimientos son extrapolables a otros problemas matemáticos y ofrecen al autor una contundente base conceptual de los mismos. Por este motivo, las resoluciones de las ecuaciones diferenciales y características que constituyen los problemas de este tipo de estructuras se realizan por estos medios de cálculo en el núcleo de la aplicación, dado que en algunos casos, no existe la alternativa de uso de expresiones analíticas útiles. ABSTRACT. The first step in engineering design and development is an analysis and simulation process which will successfully corroborate the initial hypothesis that was made and find solutions for a particular. In this way, it is possible to obtain empirical evidence which suitably substantiate the purposes of the project. Commonly, the characteristics to reach a particular target are found through iterative trial and error methods. These kinds of methods are based on the same theoretical analysis but with a variation of some parameters, with the objective to adapt the results for a particular aim. At present, powerful computers and mathematical algorithms are available to solve different kinds of calculation problems in a fast and efficient way. Computing application development is useful as it gives a high level of accurate results for engineering analysis and synthesis in short periods of time. This is more notable in cases where the mathematical expressions on a theoretical base are similar but with small variations of constant values. This is due to the ease of adaptation of the computer programming code into a parameter request system that defines a particular solution on each execution. Additionally, it is possible to code an application suitable to simulate any issue related to the studied technology. The aim of the present project consists of the construction of the first stage of an optoelectronics simulator named Slabsim. Slabism is capable of representing the energetic distribution of a light wave guided in the volume of a slab waveguide. The mentioned simulator is made through the graphic user interface development environment Matlab GUIDE, property of Mathworks©. It is designed for an easy and intuitive management by the user to execute simulations with a low knowledge of the technology theoretical bases. With this software it is possible to achieve several aims related to the slab waveguides by the user in low interval of time. One of the main purposes of this project is the mathematical solving of theoretical bases of slab structures through computing numerical analysis. This is due to the capability of adapting its criterion to other mathematical issues and provides a strong knowledge of its process. Based on these advantages, numerical solving methods are used in the core of the simulator to obtain differential and characteristic equations results that become represented on it.

A novel methodology for planning reliable wireless sensor networks

Wireless sensor networks (WSNs) have shown their potentials in various applications, which bring a lot of benefits to users from both research and industrial areas. For many setups, it is envisioned thatWSNs will consist of tens to hundreds of nodes that operate on small batteries. However due to the diversity of the deployed environments and resource constraints on radio communication, sensing ability and energy supply, it is a very challenging issue to plan optimized WSN topology and predict its performance before real deployment. During the network planning phase, the connectivity, coverage, cost, network longevity and service quality should all be considered. Therefore it requires designers coping with comprehensive and interdisciplinary knowledge, including networking, radio engineering, embedded system and so on, in order to efficiently construct a reliable WSN for any specific types of environment. Nowadays there is still a lack of the analysis and experiences to guide WSN designers to efficiently construct WSN topology successfully without many trials. Therefore, simulation is a feasible approach to the quantitative analysis of the performance of wireless sensor networks. However the existing planning algorithms and tools, to some extent, have serious limitations to practically design reliable WSN topology: Only a few of them tackle the 3D deployment issue, and an overwhelming number of works are proposed to place devices in 2D scheme. Without considering the full dimension, the impacts of environment to the performance of WSN are not completely studied, thus the values of evaluated metrics such as connectivity and sensing coverage are not sufficiently accurate to make proper decision. Even fewer planning methods model the sensing coverage and radio propagation by considering the realistic scenario where obstacles exist. Radio signals propagate with multi-path phenomenon in the real world, in which direct paths, reflected paths and diffracted paths contribute to the received signal strength. Besides, obstacles between the path of sensor and objects might block the sensing signals, thus create coverage hole in the application. None of the existing planning algorithms model the network longevity and packet delivery capability properly and practically. They often employ unilateral and unrealistic formulations. The optimization targets are often one-sided in the current works. Without comprehensive evaluation on the important metrics, the performance of planned WSNs can not be reliable and entirely optimized. Modeling of environment is usually time consuming and the cost is very high, while none of the current works figure out any method to model the 3D deployment environment efficiently and accurately. Therefore many researchers are trapped by this issue, and their algorithms can only be evaluated in the same scenario, without the possibility to test the robustness and feasibility for implementations in different environments. In this thesis, we propose a novel planning methodology and an intelligent WSN planning tool to assist WSN designers efficiently planning reliable WSNs. First of all, a new method is proposed to efficiently and automatically model the 3D indoor and outdoor environments. To the best of our knowledge, this is the first time that the advantages of image understanding algorithm are applied to automatically reconstruct 3D outdoor and indoor scenarios for signal propagation and network planning purpose. The experimental results indicate that the proposed methodology is able to accurately recognize different objects from the satellite images of the outdoor target regions and from the scanned floor plan of indoor area. Its mechanism offers users a flexibility to reconstruct different types of environment without any human interaction. Thereby it significantly reduces human efforts, cost and time spent on reconstructing a 3D geographic database and allows WSN designers concentrating on the planning issues. Secondly, an efficient ray-tracing engine is developed to accurately and practically model the radio propagation and sensing signal on the constructed 3D map. The engine contributes on efficiency and accuracy to the estimated results. By using image processing concepts, including the kd-tree space division algorithm and modified polar sweep algorithm, the rays are traced efficiently without detecting all the primitives in the scene. The radio propagation model iv is proposed, which emphasizes not only the materials of obstacles but also their locations along the signal path. The sensing signal of sensor nodes, which is sensitive to the obstacles, is benefit from the ray-tracing algorithm via obstacle detection. The performance of this modelling method is robust and accurate compared with conventional methods, and experimental results imply that this methodology is suitable for both outdoor urban scenes and indoor environments. Moreover, it can be applied to either GSM communication or ZigBee protocol by varying frequency parameter of the radio propagation model. Thirdly, WSN planning method is proposed to tackle the above mentioned challenges and efficiently deploy reliable WSNs. More metrics (connectivity, coverage, cost, lifetime, packet latency and packet drop rate) are modeled more practically compared with other works. Especially 3D ray tracing method is used to model the radio link and sensing signal which are sensitive to the obstruction of obstacles; network routing is constructed by using AODV protocol; the network longevity, packet delay and packet drop rate are obtained via simulating practical events in WSNet simulator, which to the best of our knowledge, is the first time that network simulator is involved in a planning algorithm. Moreover, a multi-objective optimization algorithm is developed to cater for the characteristics of WSNs. The capability of providing multiple optimized solutions simultaneously allows users making their own decisions accordingly, and the results are more comprehensively optimized compared with other state-of-the-art algorithms. iMOST is developed by integrating the introduced algorithms, to assist WSN designers efficiently planning reliable WSNs for different configurations. The abbreviated name iMOST stands for an Intelligent Multi-objective Optimization Sensor network planning Tool. iMOST contributes on: (1) Convenient operation with a user-friendly vision system; (2) Efficient and automatic 3D database reconstruction and fast 3D objects design for both indoor and outdoor environments; (3) It provides multiple multi-objective optimized 3D deployment solutions and allows users to configure the network properties, hence it can adapt to various WSN applications; (4) Deployment solutions in the 3D space and the corresponding evaluated performance are visually presented to users; and (5) The Node Placement Module of iMOST is available online as well as the source code of the other two rebuilt heuristics. Therefore WSN designers will be benefit from v this tool on efficiently constructing environment database, practically and efficiently planning reliable WSNs for both outdoor and indoor applications. With the open source codes, they are also able to compare their developed algorithms with ours to contribute to this academic field. Finally, solid real results are obtained for both indoor and outdoor WSN planning. Deployments have been realized for both indoor and outdoor environments based on the provided planning solutions. The measured results coincide well with the estimated results. The proposed planning algorithm is adaptable according to the WSN designer’s desirability and configuration, and it offers flexibility to plan small and large scale, indoor and outdoor 3D deployments. The thesis is organized in 7 chapters. In Chapter 1, WSN applications and motivations of this work are introduced, the state-of-the-art planning algorithms and tools are reviewed, challenges are stated out and the proposed methodology is briefly introduced. In Chapter 2, the proposed 3D environment reconstruction methodology is introduced and its performance is evaluated for both outdoor and indoor environment. The developed ray-tracing engine and proposed radio propagation modelling method are described in details in Chapter 3, their performances are evaluated in terms of computation efficiency and accuracy. Chapter 4 presents the modelling of important metrics of WSNs and the proposed multi-objective optimization planning algorithm, the performance is compared with the other state-of-the-art planning algorithms. The intelligent WSN planning tool iMOST is described in Chapter 5. RealWSN deployments are prosecuted based on the planned solutions for both indoor and outdoor scenarios, important data are measured and results are analysed in Chapter 6. Chapter 7 concludes the thesis and discusses about future works. vi Resumen en Castellano Las redes de sensores inalámbricas (en inglés Wireless Sensor Networks, WSNs) han demostrado su potencial en diversas aplicaciones que aportan una gran cantidad de beneficios para el campo de la investigación y de la industria. Para muchas configuraciones se prevé que las WSNs consistirán en decenas o cientos de nodos que funcionarán con baterías pequeñas. Sin embargo, debido a la diversidad de los ambientes para desplegar las redes y a las limitaciones de recursos en materia de comunicación de radio, capacidad de detección y suministro de energía, la planificación de la topología de la red y la predicción de su rendimiento es un tema muy difícil de tratar antes de la implementación real. Durante la fase de planificación del despliegue de la red se deben considerar aspectos como la conectividad, la cobertura, el coste, la longevidad de la red y la calidad del servicio. Por lo tanto, requiere de diseñadores con un amplio e interdisciplinario nivel de conocimiento que incluye la creación de redes, la ingeniería de radio y los sistemas embebidos entre otros, con el fin de construir de manera eficiente una WSN confiable para cualquier tipo de entorno. Hoy en día todavía hay una falta de análisis y experiencias que orienten a los diseñadores de WSN para construir las topologías WSN de manera eficiente sin realizar muchas pruebas. Por lo tanto, la simulación es un enfoque viable para el análisis cuantitativo del rendimiento de las redes de sensores inalámbricos. Sin embargo, los algoritmos y herramientas de planificación existentes tienen, en cierta medida, serias limitaciones para diseñar en la práctica una topología fiable de WSN: Sólo unos pocos abordan la cuestión del despliegue 3D mientras que existe una gran cantidad de trabajos que colocan los dispositivos en 2D. Si no se analiza la dimensión completa (3D), los efectos del entorno en el desempeño de WSN no se estudian por completo, por lo que los valores de los parámetros evaluados, como la conectividad y la cobertura de detección, no son lo suficientemente precisos para tomar la decisión correcta. Aún en menor medida los métodos de planificación modelan la cobertura de los sensores y la propagación de la señal de radio teniendo en cuenta un escenario realista donde existan obstáculos. Las señales de radio en el mundo real siguen una propagación multicamino, en la que los caminos directos, los caminos reflejados y los caminos difractados contribuyen a la intensidad de la señal recibida. Además, los obstáculos entre el recorrido del sensor y los objetos pueden bloquear las señales de detección y por lo tanto crear áreas sin cobertura en la aplicación. Ninguno de los algoritmos de planificación existentes modelan el tiempo de vida de la red y la capacidad de entrega de paquetes correctamente y prácticamente. A menudo se emplean formulaciones unilaterales y poco realistas. Los objetivos de optimización son a menudo tratados unilateralmente en los trabajos actuales. Sin una evaluación exhaustiva de los parámetros importantes, el rendimiento previsto de las redes inalámbricas de sensores no puede ser fiable y totalmente optimizado. Por lo general, el modelado del entorno conlleva mucho tiempo y tiene un coste muy alto, pero ninguno de los trabajos actuales propone algún método para modelar el entorno de despliegue 3D con eficiencia y precisión. Por lo tanto, muchos investigadores están limitados por este problema y sus algoritmos sólo se pueden evaluar en el mismo escenario, sin la posibilidad de probar la solidez y viabilidad para las implementaciones en diferentes entornos. En esta tesis, se propone una nueva metodología de planificación así como una herramienta inteligente de planificación de redes de sensores inalámbricas para ayudar a los diseñadores a planificar WSNs fiables de una manera eficiente. En primer lugar, se propone un nuevo método para modelar demanera eficiente y automática los ambientes interiores y exteriores en 3D. Según nuestros conocimientos hasta la fecha, esta es la primera vez que las ventajas del algoritmo de _image understanding_se aplican para reconstruir automáticamente los escenarios exteriores e interiores en 3D para analizar la propagación de la señal y viii la planificación de la red. Los resultados experimentales indican que la metodología propuesta es capaz de reconocer con precisión los diferentes objetos presentes en las imágenes satelitales de las regiones objetivo en el exterior y de la planta escaneada en el interior. Su mecanismo ofrece a los usuarios la flexibilidad para reconstruir los diferentes tipos de entornos sin ninguna interacción humana. De este modo se reduce considerablemente el esfuerzo humano, el coste y el tiempo invertido en la reconstrucción de una base de datos geográfica con información 3D, permitiendo así que los diseñadores se concentren en los temas de planificación. En segundo lugar, se ha desarrollado un motor de trazado de rayos (en inglés ray tracing) eficiente para modelar con precisión la propagación de la señal de radio y la señal de los sensores en el mapa 3D construido. El motor contribuye a la eficiencia y la precisión de los resultados estimados. Mediante el uso de los conceptos de procesamiento de imágenes, incluyendo el algoritmo del árbol kd para la división del espacio y el algoritmo _polar sweep_modificado, los rayos se trazan de manera eficiente sin la detección de todas las primitivas en la escena. El modelo de propagación de radio que se propone no sólo considera los materiales de los obstáculos, sino también su ubicación a lo largo de la ruta de señal. La señal de los sensores de los nodos, que es sensible a los obstáculos, se ve beneficiada por la detección de objetos llevada a cabo por el algoritmo de trazado de rayos. El rendimiento de este método de modelado es robusto y preciso en comparación con los métodos convencionales, y los resultados experimentales indican que esta metodología es adecuada tanto para escenas urbanas al aire libre como para ambientes interiores. Por otra parte, se puede aplicar a cualquier comunicación GSM o protocolo ZigBee mediante la variación de la frecuencia del modelo de propagación de radio. En tercer lugar, se propone un método de planificación de WSNs para hacer frente a los desafíos mencionados anteriormente y desplegar redes de sensores fiables de manera eficiente. Se modelan más parámetros (conectividad, cobertura, coste, tiempo de vida, la latencia de paquetes y tasa de caída de paquetes) en comparación con otros trabajos. Especialmente el método de trazado de rayos 3D se utiliza para modelar el enlace de radio y señal de los sensores que son sensibles a la obstrucción de obstáculos; el enrutamiento de la red se construye utilizando el protocolo AODV; la longevidad de la red, retardo de paquetes ix y tasa de abandono de paquetes se obtienen a través de la simulación de eventos prácticos en el simulador WSNet, y según nuestros conocimientos hasta la fecha, es la primera vez que simulador de red está implicado en un algoritmo de planificación. Por otra parte, se ha desarrollado un algoritmo de optimización multi-objetivo para satisfacer las características de las redes inalámbricas de sensores. La capacidad de proporcionar múltiples soluciones optimizadas de forma simultánea permite a los usuarios tomar sus propias decisiones en consecuencia, obteniendo mejores resultados en comparación con otros algoritmos del estado del arte. iMOST se desarrolla mediante la integración de los algoritmos presentados, para ayudar de forma eficiente a los diseñadores en la planificación de WSNs fiables para diferentes configuraciones. El nombre abreviado iMOST (Intelligent Multi-objective Optimization Sensor network planning Tool) representa una herramienta inteligente de planificación de redes de sensores con optimización multi-objetivo. iMOST contribuye en: (1) Operación conveniente con una interfaz de fácil uso, (2) Reconstrucción eficiente y automática de una base de datos con información 3D y diseño rápido de objetos 3D para ambientes interiores y exteriores, (3) Proporciona varias soluciones de despliegue optimizadas para los multi-objetivo en 3D y permite a los usuarios configurar las propiedades de red, por lo que puede adaptarse a diversas aplicaciones de WSN, (4) las soluciones de implementación en el espacio 3D y el correspondiente rendimiento evaluado se presentan visualmente a los usuarios, y (5) El _Node Placement Module_de iMOST está disponible en línea, así como el código fuente de las otras dos heurísticas de planificación. Por lo tanto los diseñadores WSN se beneficiarán de esta herramienta para la construcción eficiente de la base de datos con información del entorno, la planificación práctica y eficiente de WSNs fiables tanto para aplicaciones interiores y exteriores. Con los códigos fuente abiertos, son capaces de comparar sus algoritmos desarrollados con los nuestros para contribuir a este campo académico. Por último, se obtienen resultados reales sólidos tanto para la planificación de WSN en interiores y exteriores. Los despliegues se han realizado tanto para ambientes de interior y como para ambientes de exterior utilizando las soluciones de planificación propuestas. Los resultados medidos coinciden en gran medida con los resultados estimados. El algoritmo de planificación x propuesto se adapta convenientemente al deiseño de redes de sensores inalámbricas, y ofrece flexibilidad para planificar los despliegues 3D a pequeña y gran escala tanto en interiores como en exteriores. La tesis se estructura en 7 capítulos. En el Capítulo 1, se presentan las aplicaciones de WSN y motivaciones de este trabajo, se revisan los algoritmos y herramientas de planificación del estado del arte, se presentan los retos y se describe brevemente la metodología propuesta. En el Capítulo 2, se presenta la metodología de reconstrucción de entornos 3D propuesta y su rendimiento es evaluado tanto para espacios exteriores como para espacios interiores. El motor de trazado de rayos desarrollado y el método de modelado de propagación de radio propuesto se describen en detalle en el Capítulo 3, evaluándose en términos de eficiencia computacional y precisión. En el Capítulo 4 se presenta el modelado de los parámetros importantes de las WSNs y el algoritmo de planificación de optimización multi-objetivo propuesto, el rendimiento se compara con los otros algoritmos de planificación descritos en el estado del arte. La herramienta inteligente de planificación de redes de sensores inalámbricas, iMOST, se describe en el Capítulo 5. En el Capítulo 6 se llevan a cabo despliegues reales de acuerdo a las soluciones previstas para los escenarios interiores y exteriores, se miden los datos importantes y se analizan los resultados. En el Capítulo 7 se concluye la tesis y se discute acerca de los trabajos futuros.

Bio-inspired enhancement of reputation systems for intelligent environments

Providing security to the emerging field of ambient intelligence will be difficult if we rely only on existing techniques, given their dynamic and heterogeneous nature. Moreover, security demands of these systems are expected to grow, as many applications will require accurate context modeling. In this work we propose an enhancement to the reputation systems traditionally deployed for securing these systems. Different anomaly detectors are combined using the immunological paradigm to optimize reputation system performance in response to evolving security requirements. As an example, the experiments show how a combination of detectors based on unsupervised techniques (self-organizing maps and genetic algorithms) can help to significantly reduce the global response time of the reputation system. The proposed solution offers many benefits: scalability, fast response to adversarial activities, ability to detect unknown attacks, high adaptability, and high ability in detecting and confining attacks. For these reasons, we believe that our solution is capable of coping with the dynamism of ambient intelligence systems and the growing requirements of security demands.

Side-Channel Attack Protection Techniques in FPGA Systems using Enhanced Dual-Rail Solutions

Esta tesis doctoral se centra principalmente en técnicas de ataque y contramedidas relacionadas con ataques de canal lateral (SCA por sus siglas en inglés), que han sido propuestas dentro del campo de investigación académica desde hace 17 años. Las investigaciones relacionadas han experimentado un notable crecimiento en las últimas décadas, mientras que los diseños enfocados en la protección sólida y eficaz contra dichos ataques aún se mantienen como un tema de investigación abierto, en el que se necesitan iniciativas más confiables para la protección de la información persona de empresa y de datos nacionales. El primer uso documentado de codificación secreta se remonta a alrededor de 1700 B.C., cuando los jeroglíficos del antiguo Egipto eran descritos en las inscripciones. La seguridad de la información siempre ha supuesto un factor clave en la transmisión de datos relacionados con inteligencia diplomática o militar. Debido a la evolución rápida de las técnicas modernas de comunicación, soluciones de cifrado se incorporaron por primera vez para garantizar la seguridad, integridad y confidencialidad de los contextos de transmisión a través de cables sin seguridad o medios inalámbricos. Debido a las restricciones de potencia de cálculo antes de la era del ordenador, la técnica de cifrado simple era un método más que suficiente para ocultar la información. Sin embargo, algunas vulnerabilidades algorítmicas pueden ser explotadas para restaurar la regla de codificación sin mucho esfuerzo. Esto ha motivado nuevas investigaciones en el área de la criptografía, con el fin de proteger el sistema de información ante sofisticados algoritmos. Con la invención de los ordenadores se ha acelerado en gran medida la implementación de criptografía segura, que ofrece resistencia eficiente encaminada a obtener mayores capacidades de computación altamente reforzadas. Igualmente, sofisticados cripto-análisis han impulsado las tecnologías de computación. Hoy en día, el mundo de la información ha estado involucrado con el campo de la criptografía, enfocada a proteger cualquier campo a través de diversas soluciones de cifrado. Estos enfoques se han fortalecido debido a la unificación optimizada de teorías matemáticas modernas y prácticas eficaces de hardware, siendo posible su implementación en varias plataformas (microprocesador, ASIC, FPGA, etc.). Las necesidades y requisitos de seguridad en la industria son las principales métricas de conducción en el diseño electrónico, con el objetivo de promover la fabricación de productos de gran alcance sin sacrificar la seguridad de los clientes. Sin embargo, una vulnerabilidad en la implementación práctica encontrada por el Prof. Paul Kocher, et al en 1996 implica que un circuito digital es inherentemente vulnerable a un ataque no convencional, lo cual fue nombrado posteriormente como ataque de canal lateral, debido a su fuente de análisis. Sin embargo, algunas críticas sobre los algoritmos criptográficos teóricamente seguros surgieron casi inmediatamente después de este descubrimiento. En este sentido, los circuitos digitales consisten típicamente en un gran número de celdas lógicas fundamentales (como MOS - Metal Oxide Semiconductor), construido sobre un sustrato de silicio durante la fabricación. La lógica de los circuitos se realiza en función de las innumerables conmutaciones de estas células. Este mecanismo provoca inevitablemente cierta emanación física especial que puede ser medida y correlacionada con el comportamiento interno del circuito. SCA se puede utilizar para revelar datos confidenciales (por ejemplo, la criptografía de claves), analizar la arquitectura lógica, el tiempo e incluso inyectar fallos malintencionados a los circuitos que se implementan en sistemas embebidos, como FPGAs, ASICs, o tarjetas inteligentes. Mediante el uso de la comparación de correlación entre la cantidad de fuga estimada y las fugas medidas de forma real, información confidencial puede ser reconstruida en mucho menos tiempo y computación. Para ser precisos, SCA básicamente cubre una amplia gama de tipos de ataques, como los análisis de consumo de energía y radiación ElectroMagnética (EM). Ambos se basan en análisis estadístico y, por lo tanto, requieren numerosas muestras. Los algoritmos de cifrado no están intrínsecamente preparados para ser resistentes ante SCA. Es por ello que se hace necesario durante la implementación de circuitos integrar medidas que permitan camuflar las fugas a través de "canales laterales". Las medidas contra SCA están evolucionando junto con el desarrollo de nuevas técnicas de ataque, así como la continua mejora de los dispositivos electrónicos. Las características físicas requieren contramedidas sobre la capa física, que generalmente se pueden clasificar en soluciones intrínsecas y extrínsecas. Contramedidas extrínsecas se ejecutan para confundir la fuente de ataque mediante la integración de ruido o mala alineación de la actividad interna. Comparativamente, las contramedidas intrínsecas están integradas en el propio algoritmo, para modificar la aplicación con el fin de minimizar las fugas medibles, o incluso hacer que dichas fugas no puedan ser medibles. Ocultación y Enmascaramiento son dos técnicas típicas incluidas en esta categoría. Concretamente, el enmascaramiento se aplica a nivel algorítmico, para alterar los datos intermedios sensibles con una máscara de manera reversible. A diferencia del enmascaramiento lineal, las operaciones no lineales que ampliamente existen en criptografías modernas son difíciles de enmascarar. Dicho método de ocultación, que ha sido verificado como una solución efectiva, comprende principalmente la codificación en doble carril, que está ideado especialmente para aplanar o eliminar la fuga dependiente de dato en potencia o en EM. En esta tesis doctoral, además de la descripción de las metodologías de ataque, se han dedicado grandes esfuerzos sobre la estructura del prototipo de la lógica propuesta, con el fin de realizar investigaciones enfocadas a la seguridad sobre contramedidas de arquitectura a nivel lógico. Una característica de SCA reside en el formato de las fuentes de fugas. Un típico ataque de canal lateral se refiere al análisis basado en la potencia, donde la capacidad fundamental del transistor MOS y otras capacidades parásitas son las fuentes esenciales de fugas. Por lo tanto, una lógica robusta resistente a SCA debe eliminar o mitigar las fugas de estas micro-unidades, como las puertas lógicas básicas, los puertos I/O y las rutas. Las herramientas EDA proporcionadas por los vendedores manipulan la lógica desde un nivel más alto, en lugar de realizarlo desde el nivel de puerta, donde las fugas de canal lateral se manifiestan. Por lo tanto, las implementaciones clásicas apenas satisfacen estas necesidades e inevitablemente atrofian el prototipo. Por todo ello, la implementación de un esquema de diseño personalizado y flexible ha de ser tomado en cuenta. En esta tesis se presenta el diseño y la implementación de una lógica innovadora para contrarrestar SCA, en la que se abordan 3 aspectos fundamentales: I. Se basa en ocultar la estrategia sobre el circuito en doble carril a nivel de puerta para obtener dinámicamente el equilibrio de las fugas en las capas inferiores; II. Esta lógica explota las características de la arquitectura de las FPGAs, para reducir al mínimo el gasto de recursos en la implementación; III. Se apoya en un conjunto de herramientas asistentes personalizadas, incorporadas al flujo genérico de diseño sobre FPGAs, con el fin de manipular los circuitos de forma automática. El kit de herramientas de diseño automático es compatible con la lógica de doble carril propuesta, para facilitar la aplicación práctica sobre la familia de FPGA del fabricante Xilinx. En este sentido, la metodología y las herramientas son flexibles para ser extendido a una amplia gama de aplicaciones en las que se desean obtener restricciones mucho más rígidas y sofisticadas a nivel de puerta o rutado. En esta tesis se realiza un gran esfuerzo para facilitar el proceso de implementación y reparación de lógica de doble carril genérica. La viabilidad de las soluciones propuestas es validada mediante la selección de algoritmos criptográficos ampliamente utilizados, y su evaluación exhaustiva en comparación con soluciones anteriores. Todas las propuestas están respaldadas eficazmente a través de ataques experimentales con el fin de validar las ventajas de seguridad del sistema. El presente trabajo de investigación tiene la intención de cerrar la brecha entre las barreras de implementación y la aplicación efectiva de lógica de doble carril. En esencia, a lo largo de esta tesis se describirá un conjunto de herramientas de implementación para FPGAs que se han desarrollado para trabajar junto con el flujo de diseño genérico de las mismas, con el fin de lograr crear de forma innovadora la lógica de doble carril. Un nuevo enfoque en el ámbito de la seguridad en el cifrado se propone para obtener personalización, automatización y flexibilidad en el prototipo de circuito de bajo nivel con granularidad fina. Las principales contribuciones del presente trabajo de investigación se resumen brevemente a continuación: Lógica de Precharge Absorbed-DPL logic: El uso de la conversión de netlist para reservar LUTs libres para ejecutar la señal de precharge y Ex en una lógica DPL. Posicionamiento entrelazado Row-crossed con pares idénticos de rutado en redes de doble carril, lo que ayuda a aumentar la resistencia frente a la medición EM selectiva y mitigar los impactos de las variaciones de proceso. Ejecución personalizada y herramientas de conversión automática para la generación de redes idénticas para la lógica de doble carril propuesta. (a) Para detectar y reparar conflictos en las conexiones; (b) Detectar y reparar las rutas asimétricas. (c) Para ser utilizado en otras lógicas donde se requiere un control estricto de las interconexiones en aplicaciones basadas en Xilinx. Plataforma CPA de pruebas personalizadas para el análisis de EM y potencia, incluyendo la construcción de dicha plataforma, el método de medición y análisis de los ataques. Análisis de tiempos para cuantificar los niveles de seguridad. División de Seguridad en la conversión parcial de un sistema de cifrado complejo para reducir los costes de la protección. Prueba de concepto de un sistema de calefacción auto-adaptativo para mitigar los impactos eléctricos debido a la variación del proceso de silicio de manera dinámica. La presente tesis doctoral se encuentra organizada tal y como se detalla a continuación: En el capítulo 1 se abordan los fundamentos de los ataques de canal lateral, que abarca desde conceptos básicos de teoría de modelos de análisis, además de la implementación de la plataforma y la ejecución de los ataques. En el capítulo 2 se incluyen las estrategias de resistencia SCA contra los ataques de potencia diferencial y de EM. Además de ello, en este capítulo se propone una lógica en doble carril compacta y segura como contribución de gran relevancia, así como también se presentará la transformación lógica basada en un diseño a nivel de puerta. Por otra parte, en el Capítulo 3 se abordan los desafíos relacionados con la implementación de lógica en doble carril genérica. Así mismo, se describirá un flujo de diseño personalizado para resolver los problemas de aplicación junto con una herramienta de desarrollo automático de aplicaciones propuesta, para mitigar las barreras de diseño y facilitar los procesos. En el capítulo 4 se describe de forma detallada la elaboración e implementación de las herramientas propuestas. Por otra parte, la verificación y validaciones de seguridad de la lógica propuesta, así como un sofisticado experimento de verificación de la seguridad del rutado, se describen en el capítulo 5. Por último, un resumen de las conclusiones de la tesis y las perspectivas como líneas futuras se incluyen en el capítulo 6. Con el fin de profundizar en el contenido de la tesis doctoral, cada capítulo se describe de forma más detallada a continuación: En el capítulo 1 se introduce plataforma de implementación hardware además las teorías básicas de ataque de canal lateral, y contiene principalmente: (a) La arquitectura genérica y las características de la FPGA a utilizar, en particular la Xilinx Virtex-5; (b) El algoritmo de cifrado seleccionado (un módulo comercial Advanced Encryption Standard (AES)); (c) Los elementos esenciales de los métodos de canal lateral, que permiten revelar las fugas de disipación correlacionadas con los comportamientos internos; y el método para recuperar esta relación entre las fluctuaciones físicas en los rastros de canal lateral y los datos internos procesados; (d) Las configuraciones de las plataformas de pruebas de potencia / EM abarcadas dentro de la presente tesis. El contenido de esta tesis se amplia y profundiza a partir del capítulo 2, en el cual se abordan varios aspectos claves. En primer lugar, el principio de protección de la compensación dinámica de la lógica genérica de precarga de doble carril (Dual-rail Precharge Logic-DPL) se explica mediante la descripción de los elementos compensados a nivel de puerta. En segundo lugar, la lógica PA-DPL es propuesta como aportación original, detallando el protocolo de la lógica y un caso de aplicación. En tercer lugar, dos flujos de diseño personalizados se muestran para realizar la conversión de doble carril. Junto con ello, se aclaran las definiciones técnicas relacionadas con la manipulación por encima de la netlist a nivel de LUT. Finalmente, una breve discusión sobre el proceso global se aborda en la parte final del capítulo. El Capítulo 3 estudia los principales retos durante la implementación de DPLs en FPGAs. El nivel de seguridad de las soluciones de resistencia a SCA encontradas en el estado del arte se ha degenerado debido a las barreras de implantación a través de herramientas EDA convencionales. En el escenario de la arquitectura FPGA estudiada, se discuten los problemas de los formatos de doble carril, impactos parásitos, sesgo tecnológico y la viabilidad de implementación. De acuerdo con estas elaboraciones, se plantean dos problemas: Cómo implementar la lógica propuesta sin penalizar los niveles de seguridad, y cómo manipular un gran número de celdas y automatizar el proceso. El PA-DPL propuesto en el capítulo 2 se valida con una serie de iniciativas, desde características estructurales como doble carril entrelazado o redes de rutado clonadas, hasta los métodos de aplicación tales como las herramientas de personalización y automatización de EDA. Por otra parte, un sistema de calefacción auto-adaptativo es representado y aplicado a una lógica de doble núcleo, con el fin de ajustar alternativamente la temperatura local para equilibrar los impactos negativos de la variación del proceso durante la operación en tiempo real. El capítulo 4 se centra en los detalles de la implementación del kit de herramientas. Desarrollado sobre una API third-party, el kit de herramientas personalizado es capaz de manipular los elementos de la lógica de circuito post P&R ncd (una versión binaria ilegible del xdl) convertido al formato XDL Xilinx. El mecanismo y razón de ser del conjunto de instrumentos propuestos son cuidadosamente descritos, que cubre la detección de enrutamiento y los enfoques para la reparación. El conjunto de herramientas desarrollado tiene como objetivo lograr redes de enrutamiento estrictamente idénticos para la lógica de doble carril, tanto para posicionamiento separado como para el entrelazado. Este capítulo particularmente especifica las bases técnicas para apoyar las implementaciones en los dispositivos de Xilinx y su flexibilidad para ser utilizado sobre otras aplicaciones. El capítulo 5 se enfoca en la aplicación de los casos de estudio para la validación de los grados de seguridad de la lógica propuesta. Se discuten los problemas técnicos detallados durante la ejecución y algunas nuevas técnicas de implementación. (a) Se discute el impacto en el proceso de posicionamiento de la lógica utilizando el kit de herramientas propuesto. Diferentes esquemas de implementación, tomando en cuenta la optimización global en seguridad y coste, se verifican con los experimentos con el fin de encontrar los planes de posicionamiento y reparación optimizados; (b) las validaciones de seguridad se realizan con los métodos de correlación y análisis de tiempo; (c) Una táctica asintótica se aplica a un núcleo AES sobre BCDL estructurado para validar de forma sofisticada el impacto de enrutamiento sobre métricas de seguridad; (d) Los resultados preliminares utilizando el sistema de calefacción auto-adaptativa sobre la variación del proceso son mostrados; (e) Se introduce una aplicación práctica de las herramientas para un diseño de cifrado completa. Capítulo 6 incluye el resumen general del trabajo presentado dentro de esta tesis doctoral. Por último, una breve perspectiva del trabajo futuro se expone, lo que puede ampliar el potencial de utilización de las contribuciones de esta tesis a un alcance más allá de los dominios de la criptografía en FPGAs. ABSTRACT This PhD thesis mainly concentrates on countermeasure techniques related to the Side Channel Attack (SCA), which has been put forward to academic exploitations since 17 years ago. The related research has seen a remarkable growth in the past decades, while the design of solid and efficient protection still curiously remain as an open research topic where more reliable initiatives are required for personal information privacy, enterprise and national data protections. The earliest documented usage of secret code can be traced back to around 1700 B.C., when the hieroglyphs in ancient Egypt are scribed in inscriptions. Information security always gained serious attention from diplomatic or military intelligence transmission. Due to the rapid evolvement of modern communication technique, crypto solution was first incorporated by electronic signal to ensure the confidentiality, integrity, availability, authenticity and non-repudiation of the transmitted contexts over unsecure cable or wireless channels. Restricted to the computation power before computer era, simple encryption tricks were practically sufficient to conceal information. However, algorithmic vulnerabilities can be excavated to restore the encoding rules with affordable efforts. This fact motivated the development of modern cryptography, aiming at guarding information system by complex and advanced algorithms. The appearance of computers has greatly pushed forward the invention of robust cryptographies, which efficiently offers resistance relying on highly strengthened computing capabilities. Likewise, advanced cryptanalysis has greatly driven the computing technologies in turn. Nowadays, the information world has been involved into a crypto world, protecting any fields by pervasive crypto solutions. These approaches are strong because of the optimized mergence between modern mathematical theories and effective hardware practices, being capable of implement crypto theories into various platforms (microprocessor, ASIC, FPGA, etc). Security needs from industries are actually the major driving metrics in electronic design, aiming at promoting the construction of systems with high performance without sacrificing security. Yet a vulnerability in practical implementation found by Prof. Paul Kocher, et al in 1996 implies that modern digital circuits are inherently vulnerable to an unconventional attack approach, which was named as side-channel attack since then from its analysis source. Critical suspicions to theoretically sound modern crypto algorithms surfaced almost immediately after this discovery. To be specifically, digital circuits typically consist of a great number of essential logic elements (as MOS - Metal Oxide Semiconductor), built upon a silicon substrate during the fabrication. Circuit logic is realized relying on the countless switch actions of these cells. This mechanism inevitably results in featured physical emanation that can be properly measured and correlated with internal circuit behaviors. SCAs can be used to reveal the confidential data (e.g. crypto-key), analyze the logic architecture, timing and even inject malicious faults to the circuits that are implemented in hardware system, like FPGA, ASIC, smart Card. Using various comparison solutions between the predicted leakage quantity and the measured leakage, secrets can be reconstructed at much less expense of time and computation. To be precisely, SCA basically encloses a wide range of attack types, typically as the analyses of power consumption or electromagnetic (EM) radiation. Both of them rely on statistical analyses, and hence require a number of samples. The crypto algorithms are not intrinsically fortified with SCA-resistance. Because of the severity, much attention has to be taken into the implementation so as to assemble countermeasures to camouflage the leakages via "side channels". Countermeasures against SCA are evolving along with the development of attack techniques. The physical characteristics requires countermeasures over physical layer, which can be generally classified into intrinsic and extrinsic vectors. Extrinsic countermeasures are executed to confuse the attacker by integrating noise, misalignment to the intra activities. Comparatively, intrinsic countermeasures are built into the algorithm itself, to modify the implementation for minimizing the measurable leakage, or making them not sensitive any more. Hiding and Masking are two typical techniques in this category. Concretely, masking applies to the algorithmic level, to alter the sensitive intermediate values with a mask in reversible ways. Unlike the linear masking, non-linear operations that widely exist in modern cryptographies are difficult to be masked. Approved to be an effective counter solution, hiding method mainly mentions dual-rail logic, which is specially devised for flattening or removing the data-dependent leakage in power or EM signatures. In this thesis, apart from the context describing the attack methodologies, efforts have also been dedicated to logic prototype, to mount extensive security investigations to countermeasures on logic-level. A characteristic of SCA resides on the format of leak sources. Typical side-channel attack concerns the power based analysis, where the fundamental capacitance from MOS transistors and other parasitic capacitances are the essential leak sources. Hence, a robust SCA-resistant logic must eliminate or mitigate the leakages from these micro units, such as basic logic gates, I/O ports and routings. The vendor provided EDA tools manipulate the logic from a higher behavioral-level, rather than the lower gate-level where side-channel leakage is generated. So, the classical implementations barely satisfy these needs and inevitably stunt the prototype. In this case, a customized and flexible design scheme is appealing to be devised. This thesis profiles an innovative logic style to counter SCA, which mainly addresses three major aspects: I. The proposed logic is based on the hiding strategy over gate-level dual-rail style to dynamically overbalance side-channel leakage from lower circuit layer; II. This logic exploits architectural features of modern FPGAs, to minimize the implementation expenses; III. It is supported by a set of assistant custom tools, incorporated by the generic FPGA design flow, to have circuit manipulations in an automatic manner. The automatic design toolkit supports the proposed dual-rail logic, facilitating the practical implementation on Xilinx FPGA families. While the methodologies and the tools are flexible to be expanded to a wide range of applications where rigid and sophisticated gate- or routing- constraints are desired. In this thesis a great effort is done to streamline the implementation workflow of generic dual-rail logic. The feasibility of the proposed solutions is validated by selected and widely used crypto algorithm, for thorough and fair evaluation w.r.t. prior solutions. All the proposals are effectively verified by security experiments. The presented research work attempts to solve the implementation troubles. The essence that will be formalized along this thesis is that a customized execution toolkit for modern FPGA systems is developed to work together with the generic FPGA design flow for creating innovative dual-rail logic. A method in crypto security area is constructed to obtain customization, automation and flexibility in low-level circuit prototype with fine-granularity in intractable routings. Main contributions of the presented work are summarized next: Precharge Absorbed-DPL logic: Using the netlist conversion to reserve free LUT inputs to execute the Precharge and Ex signal in a dual-rail logic style. A row-crossed interleaved placement method with identical routing pairs in dual-rail networks, which helps to increase the resistance against selective EM measurement and mitigate the impacts from process variations. Customized execution and automatic transformation tools for producing identical networks for the proposed dual-rail logic. (a) To detect and repair the conflict nets; (b) To detect and repair the asymmetric nets. (c) To be used in other logics where strict network control is required in Xilinx scenario. Customized correlation analysis testbed for EM and power attacks, including the platform construction, measurement method and attack analysis. A timing analysis based method for quantifying the security grades. A methodology of security partitions of complex crypto systems for reducing the protection cost. A proof-of-concept self-adaptive heating system to mitigate electrical impacts over process variations in dynamic dual-rail compensation manner. The thesis chapters are organized as follows: Chapter 1 discusses the side-channel attack fundamentals, which covers from theoretic basics to analysis models, and further to platform setup and attack execution. Chapter 2 centers to SCA-resistant strategies against generic power and EM attacks. In this chapter, a major contribution, a compact and secure dual-rail logic style, will be originally proposed. The logic transformation based on bottom-layer design will be presented. Chapter 3 is scheduled to elaborate the implementation challenges of generic dual-rail styles. A customized design flow to solve the implementation problems will be described along with a self-developed automatic implementation toolkit, for mitigating the design barriers and facilitating the processes. Chapter 4 will originally elaborate the tool specifics and construction details. The implementation case studies and security validations for the proposed logic style, as well as a sophisticated routing verification experiment, will be described in Chapter 5. Finally, a summary of thesis conclusions and perspectives for future work are included in Chapter 5. To better exhibit the thesis contents, each chapter is further described next: Chapter 1 provides the introduction of hardware implementation testbed and side-channel attack fundamentals, and mainly contains: (a) The FPGA generic architecture and device features, particularly of Virtex-5 FPGA; (b) The selected crypto algorithm - a commercially and extensively used Advanced Encryption Standard (AES) module - is detailed; (c) The essentials of Side-Channel methods are profiled. It reveals the correlated dissipation leakage to the internal behaviors, and the method to recover this relationship between the physical fluctuations in side-channel traces and the intra processed data; (d) The setups of the power/EM testing platforms enclosed inside the thesis work are given. The content of this thesis is expanded and deepened from chapter 2, which is divided into several aspects. First, the protection principle of dynamic compensation of the generic dual-rail precharge logic is explained by describing the compensated gate-level elements. Second, the novel DPL is originally proposed by detailing the logic protocol and an implementation case study. Third, a couple of custom workflows are shown next for realizing the rail conversion. Meanwhile, the technical definitions that are about to be manipulated above LUT-level netlist are clarified. A brief discussion about the batched process is given in the final part. Chapter 3 studies the implementation challenges of DPLs in FPGAs. The security level of state-of-the-art SCA-resistant solutions are decreased due to the implementation barriers using conventional EDA tools. In the studied FPGA scenario, problems are discussed from dual-rail format, parasitic impact, technological bias and implementation feasibility. According to these elaborations, two problems arise: How to implement the proposed logic without crippling the security level; and How to manipulate a large number of cells and automate the transformation. The proposed PA-DPL in chapter 2 is legalized with a series of initiatives, from structures to implementation methods. Furthermore, a self-adaptive heating system is depicted and implemented to a dual-core logic, assumed to alternatively adjust local temperature for balancing the negative impacts from silicon technological biases on real-time. Chapter 4 centers to the toolkit system. Built upon a third-party Application Program Interface (API) library, the customized toolkit is able to manipulate the logic elements from post P&R circuit (an unreadable binary version of the xdl one) converted to Xilinx xdl format. The mechanism and rationale of the proposed toolkit are carefully convoyed, covering the routing detection and repairing approaches. The developed toolkit aims to achieve very strictly identical routing networks for dual-rail logic both for separate and interleaved placement. This chapter particularly specifies the technical essentials to support the implementations in Xilinx devices and the flexibility to be expanded to other applications. Chapter 5 focuses on the implementation of the case studies for validating the security grades of the proposed logic style from the proposed toolkit. Comprehensive implementation techniques are discussed. (a) The placement impacts using the proposed toolkit are discussed. Different execution schemes, considering the global optimization in security and cost, are verified with experiments so as to find the optimized placement and repair schemes; (b) Security validations are realized with correlation, timing methods; (c) A systematic method is applied to a BCDL structured module to validate the routing impact over security metric; (d) The preliminary results using the self-adaptive heating system over process variation is given; (e) A practical implementation of the proposed toolkit to a large design is introduced. Chapter 6 includes the general summary of the complete work presented inside this thesis. Finally, a brief perspective for the future work is drawn which might expand the potential utilization of the thesis contributions to a wider range of implementation domains beyond cryptography on FPGAs.

Fast human pose estimation using 3D Zernike descriptors

Markerless video-based human pose estimation algorithms face a high-dimensional problem that is frequently broken down into several lower-dimensional ones by estimating the pose of each limb separately. However, in order to do so they need to reliably locate the torso, for which they typically rely on time coherence and tracking algorithms. Their losing track usually results in catastrophic failure of the process, requiring human intervention and thus precluding their usage in real-time applications. We propose a very fast rough pose estimation scheme based on global shape descriptors built on 3D Zernike moments. Using an articulated model that we configure in many poses, a large database of descriptor/pose pairs can be computed off-line. Thus, the only steps that must be done on-line are the extraction of the descriptors for each input volume and a search against the database to get the most likely poses. While the result of such process is not a fine pose estimation, it can be useful to help more sophisticated algorithms to regain track or make more educated guesses when creating new particles in particle-filter-based tracking schemes. We have achieved a performance of about ten fps on a single computer using a database of about one million entries.

Preliminary results of ON/OFF detection using an integrated system for Parkinson's disease monitoring

This paper describes the experimental set up of a system composed by a set of wearable sensors devices for the recording of the motion signals and software algorithms for the signal analysis. This system is able to automatically detect and assess the severity of bradykinesia, tremor, dyskinesia and akinesia motor symptoms. Based on the assessment of the akinesia, the ON-OFF status of the patient is determined for each moment. The assessment performed through the automatic evaluation of the akinesia is compared with the status reported by the patients in their diaries. Preliminary results with a total recording period of 32 hours with two PD patients are presented, where a good correspondence (88.2 +/- 3.7 %) was observed. Best (93.7 por ciento) and worst (87 por ciento) correlation results are illustrated, together with the analysis of the automatic assessment of the akinesia symptom leading to the status determination. The results obtained are promising, and if confirmed with further data, this automatic assessment of PD motor symptoms will lead to a better adjustment of medication dosages and timing, cost savings and an improved quality of life of the patients.

Transformación del espacio cinemático Laban para la evaluación del movimiento

Este proyecto tiene como objetivo la implementación de un sistema capaz de analizar el movimiento corporal a partir de unos puntos cinemáticos. Estos puntos cinemáticos se obtienen con un programa previo y se captan con la cámara kinect. Para ello el primer paso es realizar un estudio sobre las técnicas y conocimientos existentes relacionados con el movimiento de las personas. Se sabe que Rudolph Laban fue uno de sus mayores exponentes y gracias a sus observaciones se establece una relación entre la personalidad, el estado anímico y la forma de moverse de un individuo. Laban acuñó el término esfuerzo, que hace referencia al modo en que se administra la energía que genera el movimiento y de qué manera se modula en las secuencias, es una manera de describir la intención de las expresiones internas. El esfuerzo se divide en 4 categorías: peso, espacio, tiempo y flujo, y cada una de estas categorías tiene una polaridad denominada elemento de esfuerzo. Con estos 8 elementos de esfuerzo un movimiento queda caracterizado. Para poder cuantificar los citados elementos de esfuerzo se buscan movimientos que representen a alguno de ellos. Los movimientos se graban con la cámara kinect y se guardan sus valores en un archivo csv. Para el procesado de estos datos se establece que el sistema más adecuado es una red neuronal debido a su flexibilidad y capacidad a la hora de procesar entradas no lineales. Para la implementación de la misma se requiere un amplio estudio que incluye: topologías, funciones de activación, tipos de aprendizaje, algoritmos de entrenamiento entre otros. Se decide que la red tenga dos capas ocultas, para mejor procesado de los datos, que sea estática, siga un proceso de cálculo hacia delante (Feedforward) y el algoritmo por el que se rija su aprendizaje sea el de retropropagación (Backpropagation) En una red estática las entradas han de ser valores fijos, es decir, no pueden variar en el tiempo por lo que habrá que implementar un programa intermedio que haga una media aritmética de los valores. Una segunda prueba con la misma red trata de comprobar si sería capaz de reconocer movimientos que estuvieran caracterizados por más de un elemento de esfuerzo. Para ello se vuelven a grabar los movimientos, esta vez en parejas de dos, y el resto del proceso es igual. ABSTRACT. The aim of this project is the implementation of a system able to analyze body movement from cinematic data. This cinematic data was obtained with a previous program. The first step is carrying out a study about the techniques and knowledge existing nowadays related to people movement. It is known that Rudolf Laban was one the greatest exponents of this field and thanks to his observations a relation between personality, mood and the way the person moves was made. Laban coined the term effort, that refers to the way energy generated from a movement is managed and how it is modulated in the sequence, this is a method of describing the inner intention of the person. The effort is divided into 4 categories: weight, space, time and flow, and each of these categories have 2 polarities named elements of effort. These 8 elements typify a movement. We look for movements that are made of these elements so we can quantify them. The movements are recorded with the kinect camera and saved in a csv file. In order to process this data a neural network is chosen owe to its flexibility and capability of processing non-linear inputs. For its implementation it is required a wide study regarding: topology, activation functions, different types of learning methods and training algorithms among others. The neural network for this project will have 2 hidden layers, it will be static and follow a feedforward process ruled by backpropagation. In a static net the inputs must be fixed, this means they cannot vary in time, so we will have to implement an intermediate program to calculate the average of our data. A second test for our net will be checking its ability to recognize more than one effort element in just one movement. In order to do this all the movements are recorded again but this time in pairs, the rest of the process remains the same.

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.

Contributions to the Resilience Management in the Internet of Things

El auge del "Internet de las Cosas" (IoT, "Internet of Things") y sus tecnologías asociadas han permitido su aplicación en diversos dominios de la aplicación, entre los que se encuentran la monitorización de ecosistemas forestales, la gestión de catástrofes y emergencias, la domótica, la automatización industrial, los servicios para ciudades inteligentes, la eficiencia energética de edificios, la detección de intrusos, la gestión de desastres y emergencias o la monitorización de señales corporales, entre muchas otras. La desventaja de una red IoT es que una vez desplegada, ésta queda desatendida, es decir queda sujeta, entre otras cosas, a condiciones climáticas cambiantes y expuestas a catástrofes naturales, fallos de software o hardware, o ataques maliciosos de terceros, por lo que se puede considerar que dichas redes son propensas a fallos. El principal requisito de los nodos constituyentes de una red IoT es que estos deben ser capaces de seguir funcionando a pesar de sufrir errores en el propio sistema. La capacidad de la red para recuperarse ante fallos internos y externos inesperados es lo que se conoce actualmente como "Resiliencia" de la red. Por tanto, a la hora de diseñar y desplegar aplicaciones o servicios para IoT, se espera que la red sea tolerante a fallos, que sea auto-configurable, auto-adaptable, auto-optimizable con respecto a nuevas condiciones que puedan aparecer durante su ejecución. Esto lleva al análisis de un problema fundamental en el estudio de las redes IoT, el problema de la "Conectividad". Se dice que una red está conectada si todo par de nodos en la red son capaces de encontrar al menos un camino de comunicación entre ambos. Sin embargo, la red puede desconectarse debido a varias razones, como que se agote la batería, que un nodo sea destruido, etc. Por tanto, se hace necesario gestionar la resiliencia de la red con el objeto de mantener la conectividad entre sus nodos, de tal manera que cada nodo IoT sea capaz de proveer servicios continuos, a otros nodos, a otras redes o, a otros servicios y aplicaciones. En este contexto, el objetivo principal de esta tesis doctoral se centra en el estudio del problema de conectividad IoT, más concretamente en el desarrollo de modelos para el análisis y gestión de la Resiliencia, llevado a la práctica a través de las redes WSN, con el fin de mejorar la capacidad la tolerancia a fallos de los nodos que componen la red. Este reto se aborda teniendo en cuenta dos enfoques distintos, por una parte, a diferencia de otro tipo de redes de dispositivos convencionales, los nodos en una red IoT son propensos a perder la conexión, debido a que se despliegan en entornos aislados, o en entornos con condiciones extremas; por otra parte, los nodos suelen ser recursos con bajas capacidades en términos de procesamiento, almacenamiento y batería, entre otros, por lo que requiere que el diseño de la gestión de su resiliencia sea ligero, distribuido y energéticamente eficiente. En este sentido, esta tesis desarrolla técnicas auto-adaptativas que permiten a una red IoT, desde la perspectiva del control de su topología, ser resiliente ante fallos en sus nodos. Para ello, se utilizan técnicas basadas en lógica difusa y técnicas de control proporcional, integral y derivativa (PID - "proportional-integral-derivative"), con el objeto de mejorar la conectividad de la red, teniendo en cuenta que el consumo de energía debe preservarse tanto como sea posible. De igual manera, se ha tenido en cuenta que el algoritmo de control debe ser distribuido debido a que, en general, los enfoques centralizados no suelen ser factibles a despliegues a gran escala. El presente trabajo de tesis implica varios retos que conciernen a la conectividad de red, entre los que se incluyen: la creación y el análisis de modelos matemáticos que describan la red, una propuesta de sistema de control auto-adaptativo en respuesta a fallos en los nodos, la optimización de los parámetros del sistema de control, la validación mediante una implementación siguiendo un enfoque de ingeniería del software y finalmente la evaluación en una aplicación real. Atendiendo a los retos anteriormente mencionados, el presente trabajo justifica, mediante una análisis matemático, la relación existente entre el "grado de un nodo" (definido como el número de nodos en la vecindad del nodo en cuestión) y la conectividad de la red, y prueba la eficacia de varios tipos de controladores que permiten ajustar la potencia de trasmisión de los nodos de red en respuesta a eventuales fallos, teniendo en cuenta el consumo de energía como parte de los objetivos de control. Así mismo, este trabajo realiza una evaluación y comparación con otros algoritmos representativos; en donde se demuestra que el enfoque desarrollado es más tolerante a fallos aleatorios en los nodos de la red, así como en su eficiencia energética. Adicionalmente, el uso de algoritmos bioinspirados ha permitido la optimización de los parámetros de control de redes dinámicas de gran tamaño. Con respecto a la implementación en un sistema real, se han integrado las propuestas de esta tesis en un modelo de programación OSGi ("Open Services Gateway Initiative") con el objeto de crear un middleware auto-adaptativo que mejore la gestión de la resiliencia, especialmente la reconfiguración en tiempo de ejecución de componentes software cuando se ha producido un fallo. Como conclusión, los resultados de esta tesis doctoral contribuyen a la investigación teórica y, a la aplicación práctica del control resiliente de la topología en redes distribuidas de gran tamaño. Los diseños y algoritmos presentados pueden ser vistos como una prueba novedosa de algunas técnicas para la próxima era de IoT. A continuación, se enuncian de forma resumida las principales contribuciones de esta tesis: (1) Se han analizado matemáticamente propiedades relacionadas con la conectividad de la red. Se estudia, por ejemplo, cómo varía la probabilidad de conexión de la red al modificar el alcance de comunicación de los nodos, así como cuál es el mínimo número de nodos que hay que añadir al sistema desconectado para su re-conexión. (2) Se han propuesto sistemas de control basados en lógica difusa para alcanzar el grado de los nodos deseado, manteniendo la conectividad completa de la red. Se han evaluado diferentes tipos de controladores basados en lógica difusa mediante simulaciones, y los resultados se han comparado con otros algoritmos representativos. (3) Se ha investigado más a fondo, dando un enfoque más simple y aplicable, el sistema de control de doble bucle, y sus parámetros de control se han optimizado empleando algoritmos heurísticos como el método de la entropía cruzada (CE, "Cross Entropy"), la optimización por enjambre de partículas (PSO, "Particle Swarm Optimization"), y la evolución diferencial (DE, "Differential Evolution"). (4) Se han evaluado mediante simulación, la mayoría de los diseños aquí presentados; además, parte de los trabajos se han implementado y validado en una aplicación real combinando técnicas de software auto-adaptativo, como por ejemplo las de una arquitectura orientada a servicios (SOA, "Service-Oriented Architecture"). ABSTRACT The advent of the Internet of Things (IoT) enables a tremendous number of applications, such as forest monitoring, disaster management, home automation, factory automation, smart city, etc. However, various kinds of unexpected disturbances may cause node failure in the IoT, for example battery depletion, software/hardware malfunction issues and malicious attacks. So, it can be considered that the IoT is prone to failure. The ability of the network to recover from unexpected internal and external failures is known as "resilience" of the network. Resilience usually serves as an important non-functional requirement when designing IoT, which can further be broken down into "self-*" properties, such as self-adaptive, self-healing, self-configuring, self-optimization, etc. One of the consequences that node failure brings to the IoT is that some nodes may be disconnected from others, such that they are not capable of providing continuous services for other nodes, networks, and applications. In this sense, the main objective of this dissertation focuses on the IoT connectivity problem. A network is regarded as connected if any pair of different nodes can communicate with each other either directly or via a limited number of intermediate nodes. More specifically, this thesis focuses on the development of models for analysis and management of resilience, implemented through the Wireless Sensor Networks (WSNs), which is a challenging task. On the one hand, unlike other conventional network devices, nodes in the IoT are more likely to be disconnected from each other due to their deployment in a hostile or isolated environment. On the other hand, nodes are resource-constrained in terms of limited processing capability, storage and battery capacity, which requires that the design of the resilience management for IoT has to be lightweight, distributed and energy-efficient. In this context, the thesis presents self-adaptive techniques for IoT, with the aim of making the IoT resilient against node failures from the network topology control point of view. The fuzzy-logic and proportional-integral-derivative (PID) control techniques are leveraged to improve the network connectivity of the IoT in response to node failures, meanwhile taking into consideration that energy consumption must be preserved as much as possible. The control algorithm itself is designed to be distributed, because the centralized approaches are usually not feasible in large scale IoT deployments. The thesis involves various aspects concerning network connectivity, including: creation and analysis of mathematical models describing the network, proposing self-adaptive control systems in response to node failures, control system parameter optimization, implementation using the software engineering approach, and evaluation in a real application. This thesis also justifies the relations between the "node degree" (the number of neighbor(s) of a node) and network connectivity through mathematic analysis, and proves the effectiveness of various types of controllers that can adjust power transmission of the IoT nodes in response to node failures. The controllers also take into consideration the energy consumption as part of the control goals. The evaluation is performed and comparison is made with other representative algorithms. The simulation results show that the proposals in this thesis can tolerate more random node failures and save more energy when compared with those representative algorithms. Additionally, the simulations demonstrate that the use of the bio-inspired algorithms allows optimizing the parameters of the controller. With respect to the implementation in a real system, the programming model called OSGi (Open Service Gateway Initiative) is integrated with the proposals in order to create a self-adaptive middleware, especially reconfiguring the software components at runtime when failures occur. The outcomes of this thesis contribute to theoretic research and practical applications of resilient topology control for large and distributed networks. The presented controller designs and optimization algorithms can be viewed as novel trials of the control and optimization techniques for the coming era of the IoT. The contributions of this thesis can be summarized as follows: (1) Mathematically, the fault-tolerant probability of a large-scale stochastic network is analyzed. It is studied how the probability of network connectivity depends on the communication range of the nodes, and what is the minimum number of neighbors to be added for network re-connection. (2) A fuzzy-logic control system is proposed, which obtains the desired node degree and in turn maintains the network connectivity when it is subject to node failures. There are different types of fuzzy-logic controllers evaluated by simulations, and the results demonstrate the improvement of fault-tolerant capability as compared to some other representative algorithms. (3) A simpler but more applicable approach, the two-loop control system is further investigated, and its control parameters are optimized by using some heuristic algorithms such as Cross Entropy (CE), Particle Swarm Optimization (PSO), and Differential Evolution (DE). (4) Most of the designs are evaluated by means of simulations, but part of the proposals are implemented and tested in a real-world application by combining the self-adaptive software technique and the control algorithms which are presented in this thesis.

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.