21 resultados para Visualization Of Interval Methods


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RESUMEN La dispersión del amoniaco (NH3) emitido por fuentes agrícolas en medias distancias, y su posterior deposición en el suelo y la vegetación, pueden llevar a la degradación de ecosistemas vulnerables y a la acidificación de los suelos. La deposición de NH3 suele ser mayor junto a la fuente emisora, por lo que los impactos negativos de dichas emisiones son generalmente mayores en esas zonas. Bajo la legislación comunitaria, varios estados miembros emplean modelos de dispersión inversa para estimar los impactos de las emisiones en las proximidades de las zonas naturales de especial conservación. Una revisión reciente de métodos para evaluar impactos de NH3 en distancias medias recomendaba la comparación de diferentes modelos para identificar diferencias importantes entre los métodos empleados por los distintos países de la UE. En base a esta recomendación, esta tesis doctoral compara y evalúa las predicciones de las concentraciones atmosféricas de NH3 de varios modelos bajo condiciones, tanto reales como hipotéticas, que plantean un potencial impacto sobre ecosistemas (incluidos aquellos bajo condiciones de clima Mediterráneo). En este sentido, se procedió además a la comparación y evaluación de varias técnicas de modelización inversa para inferir emisiones de NH3. Finalmente, se ha desarrollado un modelo matemático simple para calcular las concentraciones de NH3 y la velocidad de deposición de NH3 en ecosistemas vulnerables cercanos a una fuente emisora. La comparativa de modelos supuso la evaluación de cuatro modelos de dispersión (ADMS 4.1; AERMOD v07026; OPS-st v3.0.3 y LADD v2010) en un amplio rango de casos hipotéticos (dispersión de NH3 procedente de distintos tipos de fuentes agrícolas de emisión). La menor diferencia entre las concentraciones medias estimadas por los distintos modelos se obtuvo para escenarios simples. La convergencia entre las predicciones de los modelos fue mínima para el escenario relativo a la dispersión de NH3 procedente de un establo ventilado mecánicamente. En este caso, el modelo ADMS predijo concentraciones significativamente menores que los otros modelos. Una explicación de estas diferencias podríamos encontrarla en la interacción de diferentes “penachos” y “capas límite” durante el proceso de parametrización. Los cuatro modelos de dispersión fueron empleados para dos casos reales de dispersión de NH3: una granja de cerdos en Falster (Dinamarca) y otra en Carolina del Norte (EEUU). Las concentraciones medias anuales estimadas por los modelos fueron similares para el caso americano (emisión de granjas ventiladas de forma natural y balsa de purines). La comparación de las predicciones de los modelos con concentraciones medias anuales medidas in situ, así como la aplicación de los criterios establecidos para la aceptación estadística de los modelos, permitió concluir que los cuatro modelos se comportaron aceptablemente para este escenario. No ocurrió lo mismo en el caso danés (nave ventilada mecánicamente), en donde el modelo LADD no dio buenos resultados debido a la ausencia de procesos de “sobreelevacion de penacho” (plume-rise). Los modelos de dispersión dan a menudo pobres resultados en condiciones de baja velocidad de viento debido a que la teoría de dispersión en la que se basan no es aplicable en estas condiciones. En situaciones de frecuente descenso en la velocidad del viento, la actual guía de modelización propone usar un modelo que sea eficaz bajo dichas condiciones, máxime cuando se realice una valoración que tenga como objeto establecer una política de regularización. Esto puede no ser siempre posible debido a datos meteorológicos insuficientes, en cuyo caso la única opción sería utilizar un modelo más común, como la versión avanzada de los modelos Gausianos ADMS o AERMOD. Con el objetivo de evaluar la idoneidad de estos modelos para condiciones de bajas velocidades de viento, ambos modelos fueron utilizados en un caso con condiciones Mediterráneas. Lo que supone sucesivos periodos de baja velocidad del viento. El estudio se centró en la dispersión de NH3 procedente de una granja de cerdos en Segovia (España central). Para ello la concentración de NH3 media mensual fue medida en 21 localizaciones en torno a la granja. Se realizaron también medidas de concentración de alta resolución en una única localización durante una campaña de una semana. En este caso, se evaluaron dos estrategias para mejorar la respuesta del modelo ante bajas velocidades del viento. La primera se basó en “no zero wind” (NZW), que sustituyó periodos de calma con el mínimo límite de velocidad del viento y “accumulated calm emissions” (ACE), que forzaban al modelo a calcular las emisiones totales en un periodo de calma y la siguiente hora de no-calma. Debido a las importantes incertidumbres en los datos de entrada del modelo (inputs) (tasa de emisión de NH3, velocidad de salida de la fuente, parámetros de la capa límite, etc.), se utilizó el mismo caso para evaluar la incertidumbre en la predicción del modelo y valorar como dicha incertidumbre puede ser considerada en evaluaciones del modelo. Un modelo dinámico de emisión, modificado para el caso de clima Mediterráneo, fue empleado para estimar la variabilidad temporal en las emisiones de NH3. Así mismo, se realizó una comparativa utilizando las emisiones dinámicas y la tasa constante de emisión. La incertidumbre predicha asociada a la incertidumbre de los inputs fue de 67-98% del valor medio para el modelo ADMS y entre 53-83% del valor medio para AERMOD. La mayoría de esta incertidumbre se debió a la incertidumbre del ratio de emisión en la fuente (50%), seguida por la de las condiciones meteorológicas (10-20%) y aquella asociada a las velocidades de salida (5-10%). El modelo AERMOD predijo mayores concentraciones que ADMS y existieron más simulaciones que alcanzaron los criterios de aceptabilidad cuando se compararon las predicciones con las concentraciones medias anuales medidas. Sin embargo, las predicciones del modelo ADMS se correlacionaron espacialmente mejor con las mediciones. El uso de valores dinámicos de emisión estimados mejoró el comportamiento de ADMS, haciendo empeorar el de AERMOD. La aplicación de estrategias destinadas a mejorar el comportamiento de este último tuvo efectos contradictorios similares. Con el objeto de comparar distintas técnicas de modelización inversa, varios modelos (ADMS, LADD y WindTrax) fueron empleados para un caso no agrícola, una colonia de pingüinos en la Antártida. Este caso fue empleado para el estudio debido a que suponía la oportunidad de obtener el primer factor de emisión experimental para una colonia de pingüinos antárticos. Además las condiciones eran propicias desde el punto de vista de la casi total ausencia de concentraciones ambiente (background). Tras el trabajo de modelización existió una concordancia suficiente entre las estimaciones obtenidas por los tres modelos. De este modo se pudo definir un factor de emisión de para la colonia de 1.23 g NH3 por pareja criadora por día (con un rango de incertidumbre de 0.8-2.54 g NH3 por pareja criadora por día). Posteriores aplicaciones de técnicas de modelización inversa para casos agrícolas mostraron también un buen compromiso estadístico entre las emisiones estimadas por los distintos modelos. Con todo ello, es posible concluir que la modelización inversa es una técnica robusta para estimar tasas de emisión de NH3. Modelos de selección (screening) permiten obtener una rápida y aproximada estimación de los impactos medioambientales, siendo una herramienta útil para evaluaciones de impactos en tanto que permite eliminar casos que presentan un riesgo potencial de daño bajo. De esta forma, lo recursos del modelo pueden Resumen (Castellano) destinarse a casos en donde la posibilidad de daño es mayor. El modelo de Cálculo Simple de los Límites de Impacto de Amoniaco (SCAIL) se desarrolló para obtener una estimación de la concentración media de NH3 y de la tasa de deposición seca asociadas a una fuente agrícola. Está técnica de selección, basada en el modelo LADD, fue evaluada y calibrada con diferentes bases de datos y, finalmente, validada utilizando medidas independientes de concentraciones realizadas cerca de las fuentes. En general SCAIL dio buenos resultados de acuerdo a los criterios estadísticos establecidos. Este trabajo ha permitido definir situaciones en las que las concentraciones predichas por modelos de dispersión son similares, frente a otras en las que las predicciones difieren notablemente entre modelos. Algunos modelos nos están diseñados para simular determinados escenarios en tanto que no incluyen procesos relevantes o están más allá de los límites de su aplicabilidad. Un ejemplo es el modelo LADD que no es aplicable en fuentes con velocidad de salida significativa debido a que no incluye una parametrización de sobreelevacion del penacho. La evaluación de un esquema simple combinando la sobreelevacion del penacho y una turbulencia aumentada en la fuente mejoró el comportamiento del modelo. Sin embargo más pruebas son necesarias para avanzar en este sentido. Incluso modelos que son aplicables y que incluyen los procesos relevantes no siempre dan similares predicciones. Siendo las razones de esto aún desconocidas. Por ejemplo, AERMOD predice mayores concentraciones que ADMS para dispersión de NH3 procedente de naves de ganado ventiladas mecánicamente. Existe evidencia que sugiere que el modelo ADMS infraestima concentraciones en estas situaciones debido a un elevado límite de velocidad de viento. Por el contrario, existen evidencias de que AERMOD sobreestima concentraciones debido a sobreestimaciones a bajas Resumen (Castellano) velocidades de viento. Sin embrago, una modificación simple del pre-procesador meteorológico parece mejorar notablemente el comportamiento del modelo. Es de gran importancia que estas diferencias entre las predicciones de los modelos sean consideradas en los procesos de evaluación regulada por los organismos competentes. Esto puede ser realizado mediante la aplicación del modelo más útil para cada caso o, mejor aún, mediante modelos múltiples o híbridos. ABSTRACT Short-range atmospheric dispersion of ammonia (NH3) emitted by agricultural sources and its subsequent deposition to soil and vegetation can lead to the degradation of sensitive ecosystems and acidification of the soil. Atmospheric concentrations and dry deposition rates of NH3 are generally highest near the emission source and so environmental impacts to sensitive ecosystems are often largest at these locations. Under European legislation, several member states use short-range atmospheric dispersion models to estimate the impact of ammonia emissions on nearby designated nature conservation sites. A recent review of assessment methods for short-range impacts of NH3 recommended an intercomparison of the different models to identify whether there are notable differences to the assessment approaches used in different European countries. Based on this recommendation, this thesis compares and evaluates the atmospheric concentration predictions of several models used in these impact assessments for various real and hypothetical scenarios, including Mediterranean meteorological conditions. In addition, various inverse dispersion modelling techniques for the estimation of NH3 emissions rates are also compared and evaluated and a simple screening model to calculate the NH3 concentration and dry deposition rate at a sensitive ecosystem located close to an NH3 source was developed. The model intercomparison evaluated four atmospheric dispersion models (ADMS 4.1; AERMOD v07026; OPS-st v3.0.3 and LADD v2010) for a range of hypothetical case studies representing the atmospheric dispersion from several agricultural NH3 source types. The best agreement between the mean annual concentration predictions of the models was found for simple scenarios with area and volume sources. The agreement between the predictions of the models was worst for the scenario representing the dispersion from a mechanically ventilated livestock house, for which ADMS predicted significantly smaller concentrations than the other models. The reason for these differences appears to be due to the interaction of different plume-rise and boundary layer parameterisations. All four dispersion models were applied to two real case studies of dispersion of NH3 from pig farms in Falster (Denmark) and North Carolina (USA). The mean annual concentration predictions of the models were similar for the USA case study (emissions from naturally ventilated pig houses and a slurry lagoon). The comparison of model predictions with mean annual measured concentrations and the application of established statistical model acceptability criteria concluded that all four models performed acceptably for this case study. This was not the case for the Danish case study (mechanically ventilated pig house) for which the LADD model did not perform acceptably due to the lack of plume-rise processes in the model. Regulatory dispersion models often perform poorly in low wind speed conditions due to the model dispersion theory being inapplicable at low wind speeds. For situations with frequent low wind speed periods, current modelling guidance for regulatory assessments is to use a model that can handle these conditions in an acceptable way. This may not always be possible due to insufficient meteorological data and so the only option may be to carry out the assessment using a more common regulatory model, such as the advanced Gaussian models ADMS or AERMOD. In order to assess the suitability of these models for low wind conditions, they were applied to a Mediterranean case study that included many periods of low wind speed. The case study was the dispersion of NH3 emitted by a pig farm in Segovia, Central Spain, for which mean monthly atmospheric NH3 concentration measurements were made at 21 locations surrounding the farm as well as high-temporal-resolution concentration measurements at one location during a one-week campaign. Two strategies to improve the model performance for low wind speed conditions were tested. These were ‘no zero wind’ (NZW), which replaced calm periods with the minimum threshold wind speed of the model and ‘accumulated calm emissions’ (ACE), which forced the model to emit the total emissions during a calm period during the first subsequent non-calm hour. Due to large uncertainties in the model input data (NH3 emission rates, source exit velocities, boundary layer parameters), the case study was also used to assess model prediction uncertainty and assess how this uncertainty can be taken into account in model evaluations. A dynamic emission model modified for the Mediterranean climate was used to estimate the temporal variability in NH3 emission rates and a comparison was made between the simulations using the dynamic emissions and a constant emission rate. Prediction uncertainty due to model input uncertainty was 67-98% of the mean value for ADMS and between 53-83% of the mean value for AERMOD. Most of this uncertainty was due to source emission rate uncertainty (~50%), followed by uncertainty in the meteorological conditions (~10-20%) and uncertainty in exit velocities (~5-10%). AERMOD predicted higher concentrations than ADMS and more of the simulations met the model acceptability criteria when compared with the annual mean measured concentrations. However, the ADMS predictions were better correlated spatially with the measurements. The use of dynamic emission estimates improved the performance of ADMS but worsened the performance of AERMOD and the application of strategies to improved model performance had similar contradictory effects. In order to compare different inverse modelling techniques, several models (ADMS, LADD and WindTrax) were applied to a non-agricultural case study of a penguin colony in Antarctica. This case study was used since it gave the opportunity to provide the first experimentally-derived emission factor for an Antarctic penguin colony and also had the advantage of negligible background concentrations. There was sufficient agreement between the emission estimates obtained from the three models to define an emission factor for the penguin colony (1.23 g NH3 per breeding pair per day with an uncertainty range of 0.8-2.54 g NH3 per breeding pair per day). This emission estimate compared favourably to the value obtained using a simple micrometeorological technique (aerodynamic gradient) of 0.98 g ammonia per breeding pair per day (95% confidence interval: 0.2-2.4 g ammonia per breeding pair per day). Further application of the inverse modelling techniques for a range of agricultural case studies also demonstrated good agreement between the emission estimates. It is concluded, therefore, that inverse dispersion modelling is a robust technique for estimating NH3 emission rates. Screening models that can provide a quick and approximate estimate of environmental impacts are a useful tool for impact assessments because they can be used to filter out cases that potentially have a minimal environmental impact allowing resources to be focussed on more potentially damaging cases. The Simple Calculation of Ammonia Impact Limits (SCAIL) model was developed as a screening model to provide an estimate of the mean NH3 concentration and dry deposition rate downwind of an agricultural source. This screening tool, based on the LADD model, was evaluated and calibrated with several experimental datasets and then validated using independent concentration measurements made near sources. Overall SCAIL performed acceptably according to established statistical criteria. This work has identified situations where the concentration predictions of dispersion models are similar and other situations where the predictions are significantly different. Some models are simply not designed to simulate certain scenarios since they do not include the relevant processes or are beyond the limits of their applicability. An example is the LADD model that is not applicable to sources with significant exit velocity since the model does not include a plume-rise parameterisation. The testing of a simple scheme combining a momentum-driven plume rise and increased turbulence at the source improved model performance, but more testing is required. Even models that are applicable and include the relevant process do not always give similar predictions and the reasons for this need to be investigated. AERMOD for example predicts higher concentrations than ADMS for dispersion from mechanically ventilated livestock housing. There is evidence to suggest that ADMS underestimates concentrations in these situations due to a high wind speed threshold. Conversely, there is also evidence that AERMOD overestimates concentrations in these situations due to overestimation at low wind speeds. However, a simple modification to the meteorological pre-processor appears to improve the performance of the model. It is important that these differences between the predictions of these models are taken into account in regulatory assessments. This can be done by applying the most suitable model for the assessment in question or, better still, using multiple or hybrid models.

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In this paper, we seek to expand the use of direct methods in real-time applications by proposing a vision-based strategy for pose estimation of aerial vehicles. The vast majority of approaches make use of features to estimate motion. Conversely, the strategy we propose is based on a MR (Multi-Resolution) implementation of an image registration technique (Inverse Compositional Image Alignment ICIA) using direct methods. An on-board camera in a downwards-looking configuration, and the assumption of planar scenes, are the bases of the algorithm. The motion between frames (rotation and translation) is recovered by decomposing the frame-to-frame homography obtained by the ICIA algorithm applied to a patch that covers around the 80% of the image. When the visual estimation is required (e.g. GPS drop-out), this motion is integrated with the previous known estimation of the vehicles' state, obtained from the on-board sensors (GPS/IMU), and the subsequent estimations are based only on the vision-based motion estimations. The proposed strategy is tested with real flight data in representative stages of a flight: cruise, landing, and take-off, being two of those stages considered critical: take-off and landing. The performance of the pose estimation strategy is analyzed by comparing it with the GPS/IMU estimations. Results show correlation between the visual estimation obtained with the MR-ICIA and the GPS/IMU data, that demonstrate that the visual estimation can be used to provide a good approximation of the vehicle's state when it is required (e.g. GPS drop-outs). In terms of performance, the proposed strategy is able to maintain an estimation of the vehicle's state for more than one minute, at real-time frame rates based, only on visual information.

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At present there is much literature that refers to the advantages and disadvantages of different methods of statistical and dynamical downscaling of climate variables projected by climate models. Less attention has been paid to other indirect variables, like runoff, which play a significant role in evaluating the impact of climate change on hydrological systems. Runoff presents a much greater bias in climate models than other climate variables, like temperature or precipitation. It is very important to identify the methods that minimize bias while downscaling runoff from the gridded results of climate models to the basin scale

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The development of a web platform is a complex and interdisciplinary task, where people with different roles such as project manager, designer or developer participate. Different usability and User Experience evaluation methods can be used in each stage of the development life cycle, but not all of them have the same influence in the software development and in the final product or system. This article presents the study of the impact of these methods applied in the context of an e-Learning platform development. The results show that the impact has been strong from a developer's perspective. Developer team members considered that usability and User Experience evaluation allowed them mainly to identify design mistakes, improve the platform's usability and understand the end users and their needs in a better way. Interviews with potential users, clickmaps and scrollmaps were rated as the most useful methods. Finally, these methods were considered unanimously very useful in the context of the entire software development, only comparable to SCRUM meetings and overcoming the rest of involved factors.

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In recent years, Independent Components Analysis (ICA) has proven itself to be a powerful signal-processing technique for solving the Blind-Source Separation (BSS) problems in different scientific domains. In the present work, an application of ICA for processing NIR hyperspectral images to detect traces of peanut in wheat flour is presented. Processing was performed without a priori knowledge of the chemical composition of the two food materials. The aim was to extract the source signals of the different chemical components from the initial data set and to use them in order to determine the distribution of peanut traces in the hyperspectral images. To determine the optimal number of independent component to be extracted, the Random ICA by blocks method was used. This method is based on the repeated calculation of several models using an increasing number of independent components after randomly segmenting the matrix data into two blocks and then calculating the correlations between the signals extracted from the two blocks. The extracted ICA signals were interpreted and their ability to classify peanut and wheat flour was studied. Finally, all the extracted ICs were used to construct a single synthetic signal that could be used directly with the hyperspectral images to enhance the contrast between the peanut and the wheat flours in a real multi-use industrial environment. Furthermore, feature extraction methods (connected components labelling algorithm followed by flood fill method to extract object contours) were applied in order to target the spatial location of the presence of peanut traces. A good visualization of the distributions of peanut traces was thus obtained

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El principal objetivo de esta tesis es el desarrollo de métodos de síntesis de diagramas de radiación de agrupaciones de antenas, en donde se realiza una caracterización electromagnética rigurosa de los elementos radiantes y de los acoplos mutuos existentes. Esta caracterización no se realiza habitualmente en la gran mayoría de métodos de síntesis encontrados en la literatura, debido fundamentalmente a dos razones. Por un lado, se considera que el diagrama de radiación de un array de antenas se puede aproximar con el factor de array que únicamente tiene en cuenta la posición de los elementos y las excitaciones aplicadas a los mismos. Sin embargo, como se mostrará en esta tesis, en múltiples ocasiones un riguroso análisis de los elementos radiantes y del acoplo mutuo entre ellos es importante ya que los resultados obtenidos pueden ser notablemente diferentes. Por otro lado, no es sencillo combinar un método de análisis electromagnético con un proceso de síntesis de diagramas de radiación. Los métodos de análisis de agrupaciones de antenas suelen ser costosos computacionalmente, ya que son estructuras grandes en términos de longitudes de onda. Generalmente, un diseño de un problema electromagnético suele comprender varios análisis de la estructura, dependiendo de las variaciones de las características, lo que hace este proceso muy costoso. Dos métodos se utilizan en esta tesis para el análisis de los arrays acoplados. Ambos están basados en el método de los elementos finitos, la descomposición de dominio y el análisis modal para analizar la estructura radiante y han sido desarrollados en el grupo de investigación donde se engloba esta tesis. El primero de ellos es una técnica de análisis de arrays finitos basado en la aproximación de array infinito. Su uso es indicado para arrays planos de grandes dimensiones con elementos equiespaciados. El segundo caracteriza el array y el acoplo mutuo entre elementos a partir de una expansión en modos esféricos del campo radiado por cada uno de los elementos. Este método calcula los acoplos entre los diferentes elementos del array usando las propiedades de traslación y rotación de los modos esféricos. Es capaz de analizar agrupaciones de elementos distribuidos de forma arbitraria. Ambas técnicas utilizan una formulación matricial que caracteriza de forma rigurosa el campo radiado por el array. Esto las hace muy apropiadas para su posterior uso en una herramienta de diseño, como los métodos de síntesis desarrollados en esta tesis. Los resultados obtenidos por estas técnicas de síntesis, que incluyen métodos rigurosos de análisis, son consecuentemente más precisos. La síntesis de arrays consiste en modificar uno o varios parámetros de las agrupaciones de antenas buscando unas determinadas especificaciones de las características de radiación. Los parámetros utilizados como variables de optimización pueden ser varios. Los más utilizados son las excitaciones aplicadas a los elementos, pero también es posible modificar otros parámetros de diseño como son las posiciones de los elementos o las rotaciones de estos. Los objetivos de las síntesis pueden ser dirigir el haz o haces en una determinada dirección o conformar el haz con formas arbitrarias. Además, es posible minimizar el nivel de los lóbulos secundarios o del rizado en las regiones deseadas, imponer nulos que evitan posibles interferencias o reducir el nivel de la componente contrapolar. El método para el análisis de arrays finitos basado en la aproximación de array infinito considera un array finito como un array infinito con un número finito de elementos excitados. Los elementos no excitados están físicamente presentes y pueden presentar tres diferentes terminaciones, corto-circuito, circuito abierto y adaptados. Cada una de estas terminaciones simulará mejor el entorno real en el que el array se encuentre. Este método de análisis se integra en la tesis con dos métodos diferentes de síntesis de diagramas de radiación. En el primero de ellos se presenta un método basado en programación lineal en donde es posible dirigir el haz o haces, en la dirección deseada, además de ejercer un control sobre los lóbulos secundarios o imponer nulos. Este método es muy eficiente y obtiene soluciones óptimas. El mismo método de análisis es también aplicado a un método de conformación de haz, en donde un problema originalmente no convexo (y de difícil solución) es transformado en un problema convexo imponiendo restricciones de simetría, resolviendo de este modo eficientemente un problema complejo. Con este método es posible diseñar diagramas de radiación con haces de forma arbitraria, ejerciendo un control en el rizado del lóbulo principal, así como en el nivel de los lóbulos secundarios. El método de análisis de arrays basado en la expansión en modos esféricos se integra en la tesis con tres técnicas de síntesis de diagramas de radiación. Se propone inicialmente una síntesis de conformación del haz basado en el método de la recuperación de fase resuelta de forma iterativa mediante métodos convexos, en donde relajando las restricciones del problema original se consiguen unas soluciones cercanas a las óptimas de manera eficiente. Dos métodos de síntesis se han propuesto, donde las variables de optimización son las posiciones y las rotaciones de los elementos respectivamente. Se define una función de coste basada en la intensidad de radiación, la cual es minimizada de forma iterativa con el método del gradiente. Ambos métodos reducen el nivel de los lóbulos secundarios minimizando una función de coste. El gradiente de la función de coste es obtenido en términos de la variable de optimización en cada método. Esta función de coste está formada por la expresión rigurosa de la intensidad de radiación y por una función de peso definida por el usuario para imponer prioridades sobre las diferentes regiones de radiación, si así se desea. Por último, se presenta un método en el cual, mediante técnicas de programación entera, se buscan las fases discretas que generan un diagrama de radiación lo más cercano posible al deseado. Con este método se obtienen diseños que minimizan el coste de fabricación. En cada uno de las diferentes técnicas propuestas en la tesis, se presentan resultados con elementos reales que muestran las capacidades y posibilidades que los métodos ofrecen. Se comparan los resultados con otros métodos disponibles en la literatura. Se muestra la importancia de tener en cuenta los diagramas de los elementos reales y los acoplos mutuos en el proceso de síntesis y se comparan los resultados obtenidos con herramientas de software comerciales. ABSTRACT The main objective of this thesis is the development of optimization methods for the radiation pattern synthesis of array antennas in which a rigorous electromagnetic characterization of the radiators and the mutual coupling between them is performed. The electromagnetic characterization is usually overlooked in most of the available synthesis methods in the literature, this is mainly due to two reasons. On the one hand, it is argued that the radiation pattern of an array is mainly influenced by the array factor and that the mutual coupling plays a minor role. As it is shown in this thesis, the mutual coupling and the rigorous characterization of the array antenna influences significantly in the array performance and its computation leads to differences in the results obtained. On the other hand, it is difficult to introduce an analysis procedure into a synthesis technique. The analysis of array antennas is generally expensive computationally as the structure to analyze is large in terms of wavelengths. A synthesis method requires to carry out a large number of analysis, this makes the synthesis problem very expensive computationally or intractable in some cases. Two methods have been used in this thesis for the analysis of coupled antenna arrays, both of them have been developed in the research group in which this thesis is involved. They are based on the finite element method (FEM), the domain decomposition and the modal analysis. The first one obtains a finite array characterization with the results obtained from the infinite array approach. It is specially indicated for the analysis of large arrays with equispaced elements. The second one characterizes the array elements and the mutual coupling between them with a spherical wave expansion of the radiated field by each element. The mutual coupling is computed using the properties of translation and rotation of spherical waves. This method is able to analyze arrays with elements placed on an arbitrary distribution. Both techniques provide a matrix formulation that makes them very suitable for being integrated in synthesis techniques, the results obtained from these synthesis methods will be very accurate. The array synthesis stands for the modification of one or several array parameters looking for some desired specifications of the radiation pattern. The array parameters used as optimization variables are usually the excitation weights applied to the array elements, but some other array characteristics can be used as well, such as the array elements positions or rotations. The desired specifications may be to steer the beam towards any specific direction or to generate shaped beams with arbitrary geometry. Further characteristics can be handled as well, such as minimize the side lobe level in some other radiating regions, to minimize the ripple of the shaped beam, to take control over the cross-polar component or to impose nulls on the radiation pattern to avoid possible interferences from specific directions. The analysis method based on the infinite array approach considers an infinite array with a finite number of excited elements. The infinite non-excited elements are physically present and may have three different terminations, short-circuit, open circuit and match terminated. Each of this terminations is a better simulation for the real environment of the array. This method is used in this thesis for the development of two synthesis methods. In the first one, a multi-objective radiation pattern synthesis is presented, in which it is possible to steer the beam or beams in desired directions, minimizing the side lobe level and with the possibility of imposing nulls in the radiation pattern. This method is very efficient and obtains optimal solutions as it is based on convex programming. The same analysis method is used in a shaped beam technique in which an originally non-convex problem is transformed into a convex one applying symmetry restrictions, thus solving a complex problem in an efficient way. This method allows the synthesis of shaped beam radiation patterns controlling the ripple in the mainlobe and the side lobe level. The analysis method based on the spherical wave expansion is applied for different synthesis techniques of the radiation pattern of coupled arrays. A shaped beam synthesis is presented, in which a convex formulation is proposed based on the phase retrieval method. In this technique, an originally non-convex problem is solved using a relaxation and solving a convex problems iteratively. Two methods are proposed based on the gradient method. A cost function is defined involving the radiation intensity of the coupled array and a weighting function that provides more degrees of freedom to the designer. The gradient of the cost function is computed with respect to the positions in one of them and the rotations of the elements in the second one. The elements are moved or rotated iteratively following the results of the gradient. A highly non-convex problem is solved very efficiently, obtaining very good results that are dependent on the starting point. Finally, an optimization method is presented where discrete digital phases are synthesized providing a radiation pattern as close as possible to the desired one. The problem is solved using linear integer programming procedures obtaining array designs that greatly reduce the fabrication costs. Results are provided for every method showing the capabilities that the above mentioned methods offer. The results obtained are compared with available methods in the literature. The importance of introducing a rigorous analysis into the synthesis method is emphasized and the results obtained are compared with a commercial software, showing good agreement.