Diseño de un modelo de generación de trayectorias de aeronaves para evaluación de herramientas de control de tráfico aéreo

Este trabajo constituye la simulación de un entorno para un sistema de separación de aeronaves basada en tiempos (TBS). El trabajo se divide en dos secciones: la generación de modelos atmosféricos, y la generación y simulación de trayectoria. Se pretende así recrear la ejecución de una maniobra de aproximación final en diferentes escenarios. La sección de generación de modelos atmosféricos es responsable de construir diferentes modelos de atmósfera, en los que poder obtener valores de presión, temperatura, viento y otras variables atmosféricas, para cualquier posición y tiempo deseados. La sección de generación y simulación de trayectoria se centra en la maniobra de aproximación final a pista, construyendo una trayectoria típica de aproximación final. Después, utilizando los datos atmosféricos de la primera sección, se realiza una simulación de una aeronave realizando dicha aproximación final, obteniéndose todos los datos relativos a velocidades respecto al aire y respecto a tierra, posiciones, tiempo transcurrido, etc. Como resultado, se obtiene información sobre la ejecución de la maniobra de aproximación final. Esta información es sensible a las variaciones de las condiciones atmosféricas de la simulación.

Predicción de tráfico de contenedores a corto plazo mediante técnicas de minería de datos : redes neuronales artificiales y redes bayesianas

El correcto pronóstico en el ámbito de la logística de transportes es de vital importancia para una adecuada planificación de medios y recursos, así como de su optimización. Hasta la fecha los estudios sobre planificación portuaria se basan principalmente en modelos empíricos; que se han utilizado para planificar nuevas terminales y desarrollar planes directores cuando no se dispone de datos iniciales, analíticos; más relacionados con la teoría de colas y tiempos de espera con formulaciones matemáticas complejas y necesitando simplificaciones de las mismas para hacer manejable y práctico el modelo o de simulación; que requieren de una inversión significativa como para poder obtener resultados aceptables invirtiendo en programas y desarrollos complejos. La Minería de Datos (MD) es un área moderna interdisciplinaria que engloba a aquellas técnicas que operan de forma automática (requieren de la mínima intervención humana) y, además, son eficientes para trabajar con las grandes cantidades de información disponible en las bases de datos de numerosos problemas prácticos. La aplicación práctica de estas disciplinas se extiende a numerosos ámbitos comerciales y de investigación en problemas de predicción, clasificación o diagnosis. Entre las diferentes técnicas disponibles en minería de datos las redes neuronales artificiales (RNA) y las redes probabilísticas o redes bayesianas (RB) permiten modelizar de forma conjunta toda la información relevante para un problema dado. En el presente trabajo se han analizado dos aplicaciones de estos casos al ámbito portuario y en concreto a contenedores. En la Tesis Doctoral se desarrollan las RNA como herramienta para obtener previsiones de tráfico y de recursos a futuro de diferentes puertos, a partir de variables de explotación, obteniéndose valores continuos. Para el caso de las redes bayesianas (RB), se realiza un trabajo similar que para el caso de las RNA, obteniéndose valores discretos (un intervalo). El principal resultado que se obtiene es la posibilidad de utilizar tanto las RNA como las RB para la estimación a futuro de parámetros físicos, así como la relación entre los mismos en una terminal para una correcta asignación de los medios a utilizar y por tanto aumentar la eficiencia productiva de la terminal. Como paso final se realiza un estudio de complementariedad de ambos modelos a corto plazo, donde se puede comprobar la buena aceptación de los resultados obtenidos. Por tanto, se puede concluir que estos métodos de predicción pueden ser de gran ayuda a la planificación portuaria. The correct assets’ forecast in the field of transportation logistics is a matter of vital importance for a suitable planning and optimization of the necessary means and resources. Up to this date, ports planning studies were basically using empirical models to deal with new terminals planning or master plans development when no initial data are available; analytical models, more connected to the queuing theory and the waiting times, and very complicated mathematical formulations requiring significant simplifications to acquire a practical and easy to handle model; or simulation models, that require a significant investment in computer codes and complex developments to produce acceptable results. The Data Mining (DM) is a modern interdisciplinary field that include those techniques that operate automatically (almost no human intervention is required) and are highly efficient when dealing with practical problems characterized by huge data bases containing significant amount of information. These disciplines’ practical application extends to many commercial or research fields, dealing with forecast, classification or diagnosis problems. Among the different techniques of the Data Mining, the Artificial Neuronal Networks (ANN) and the probabilistic – or Bayesian – networks (BN) allow the joint modeling of all the relevant information for a given problem. This PhD work analyses their application to two practical cases in the ports field, concretely to container terminals. This PhD work details how the ANN have been developed as a tool to produce traffic and resources forecasts for several ports, based on exploitation variables to obtain continuous values. For the Bayesian networks case (BN), a similar development has been carried out, obtaining discreet values (an interval). The main finding is the possibility to use ANN and BN to estimate future needs of the port’s or terminal’s physical parameters, as well as the relationship between them within a specific terminal, that allow a correct assignment of the necessary means and, thus, to increase the terminal’s productive efficiency. The final step is a short term complementarily study of both models, carried out in order to verify the obtained results. It can thus be stated that these prediction methods can be a very useful tool in ports’ planning.

Estudio sobre los sistemas de comunicaciones, navegación, vigilancia y gestión del tráfico aéreo (CNS/ATM): situación actual y evolución futura

El presente proyecto tiene como principal objetivo realizar un estudio de los sistemas CNS/ATM (Comunicaciones, Navegación, Vigilancia y Gestión del Tráfico Aéreo), así como de los criterios generales bajo los cuales se realiza la navegación aérea; analizando la problemática actual y planteando los retos futuros.

Implementación de un sistema informático para el procesamiento de datos de tráfico vial

El presente Trabajo de Fin de Grado se enmarca dentro de un sistema de control y desarrollo de sistemas inteligentes de transporte (ITS). Este Trabajo consta de varias líneas de desarrollo, que se engloban dentro de dicho marco y surgen de la necesidad de aumentar la seguridad, flujo, estructura y mantenimiento de las carreteras incorporando las tecnologías más recientes. En primer lugar, el presente Trabajo se centra en el desarrollo de un nuevo sistema de procesamiento de datos de tráfico en tiempo real que aprovecha las tecnologías de Big Data, Cloud Computing y Map-Reduce que han surgido estos últimos años. Para ello se realiza un estudio previo de los datos de tráfico vial que originan los vehículos que viajan por carreteras. Centrándose en el sistema empleado por la Dirección General de Tráfico de España y comparándolos con el de las Empresas basadas en servicios de localización (LBS). Se expone el modelo Hadoop utilizado así como el proceso Map-Reduce implementado en este sistema analizador. Por último los datos de salida son preparados y enviados a un módulo web básico que actúa como Sistema de Información Geográfica (GIS).---ABSTRACT---This Final Degree Project is part of a control system and development of intelligent transport systems (ITS). This work is part of a several lines of development, which are included within this framework and arise from the need to increase security, flow, structure and maintenance of roads incorporating the latest technologies. First, this paper focuses on the development of a new data processing system of real-time traffic that takes advantage of Big Data, Cloud Computing and Map-Reduce technologies emerged in our recent years. It is made a preliminary study of road traffic data originated by vehicles traveling by road. Focusing on the system used by the Dirección General de Tráfico of Spain and compared with that of the companies offering location based services (LBS). It is exposed the used Hadoop model and the Map-Reduce process implemented on this analyzer system. Finally, the output data is prepared and sent to a basic web module that acts as Geographic Information System (GIS).

Clasificación de tráfico de Internet mediante análisis de datos

Poder clasificar de manera precisa la aplicación o programa del que provienen los flujos que conforman el tráfico de uso de Internet dentro de una red permite tanto a empresas como a organismos una útil herramienta de gestión de los recursos de sus redes, así como la posibilidad de establecer políticas de prohibición o priorización de tráfico específico. La proliferación de nuevas aplicaciones y de nuevas técnicas han dificultado el uso de valores conocidos (well-known) en puertos de aplicaciones proporcionados por la IANA (Internet Assigned Numbers Authority) para la detección de dichas aplicaciones. Las redes P2P (Peer to Peer), el uso de puertos no conocidos o aleatorios, y el enmascaramiento de tráfico de muchas aplicaciones en tráfico HTTP y HTTPS con el fin de atravesar firewalls y NATs (Network Address Translation), entre otros, crea la necesidad de nuevos métodos de detección de tráfico. El objetivo de este estudio es desarrollar una serie de prácticas que permitan realizar dicha tarea a través de técnicas que están más allá de la observación de puertos y otros valores conocidos. Existen una serie de metodologías como Deep Packet Inspection (DPI) que se basa en la búsqueda de firmas, signatures, en base a patrones creados por el contenido de los paquetes, incluido el payload, que caracterizan cada aplicación. Otras basadas en el aprendizaje automático de parámetros de los flujos, Machine Learning, que permite determinar mediante análisis estadísticos a qué aplicación pueden pertenecer dichos flujos y, por último, técnicas de carácter más heurístico basadas en la intuición o el conocimiento propio sobre tráfico de red. En concreto, se propone el uso de alguna de las técnicas anteriormente comentadas en conjunto con técnicas de minería de datos como son el Análisis de Componentes Principales (PCA por sus siglas en inglés) y Clustering de estadísticos extraídos de los flujos procedentes de ficheros de tráfico de red. Esto implicará la configuración de diversos parámetros que precisarán de un proceso iterativo de prueba y error que permita dar con una clasificación del tráfico fiable. El resultado ideal sería aquel en el que se pudiera identificar cada aplicación presente en el tráfico en un clúster distinto, o en clusters que agrupen grupos de aplicaciones de similar naturaleza. Para ello, se crearán capturas de tráfico dentro de un entorno controlado e identificando cada tráfico con su aplicación correspondiente, a continuación se extraerán los flujos de dichas capturas. Tras esto, parámetros determinados de los paquetes pertenecientes a dichos flujos serán obtenidos, como por ejemplo la fecha y hora de llagada o la longitud en octetos del paquete IP. Estos parámetros serán cargados en una base de datos MySQL y serán usados para obtener estadísticos que ayuden, en un siguiente paso, a realizar una clasificación de los flujos mediante minería de datos. Concretamente, se usarán las técnicas de PCA y clustering haciendo uso del software RapidMiner. Por último, los resultados obtenidos serán plasmados en una matriz de confusión que nos permitirá que sean valorados correctamente. ABSTRACT. Being able to classify the applications that generate the traffic flows in an Internet network allows companies and organisms to implement efficient resource management policies such as prohibition of specific applications or prioritization of certain application traffic, looking for an optimization of the available bandwidth. The proliferation of new applications and new technics in the last years has made it more difficult to use well-known values assigned by the IANA (Internet Assigned Numbers Authority), like UDP and TCP ports, to identify the traffic. Also, P2P networks and data encapsulation over HTTP and HTTPS traffic has increased the necessity to improve these traffic analysis technics. The aim of this project is to develop a number of techniques that make us able to classify the traffic with more than the simple observation of the well-known ports. There are some proposals that have been created to cover this necessity; Deep Packet Inspection (DPI) tries to find signatures in the packets reading the information contained in them, the payload, looking for patterns that can be used to characterize the applications to which that traffic belongs; Machine Learning procedures work with statistical analysis of the flows, trying to generate an automatic process that learns from those statistical parameters and calculate the likelihood of a flow pertaining to a certain application; Heuristic Techniques, finally, are based in the intuition or the knowledge of the researcher himself about the traffic being analyzed that can help him to characterize the traffic. Specifically, the use of some of the techniques previously mentioned in combination with data mining technics such as Principal Component Analysis (PCA) and Clustering (grouping) of the flows extracted from network traffic captures are proposed. An iterative process based in success and failure will be needed to configure these data mining techniques looking for a reliable traffic classification. The perfect result would be the one in which the traffic flows of each application is grouped correctly in each cluster or in clusters that contain group of applications of similar nature. To do this, network traffic captures will be created in a controlled environment in which every capture is classified and known to pertain to a specific application. Then, for each capture, all the flows will be extracted. These flows will be used to extract from them information such as date and arrival time or the IP length of the packets inside them. This information will be then loaded to a MySQL database where all the packets defining a flow will be classified and also, each flow will be assigned to its specific application. All the information obtained from the packets will be used to generate statistical parameters in order to describe each flow in the best possible way. After that, data mining techniques previously mentioned (PCA and Clustering) will be used on these parameters making use of the software RapidMiner. Finally, the results obtained from the data mining will be compared with the real classification of the flows that can be obtained from the database. A Confusion Matrix will be used for the comparison, letting us measure the veracity of the developed classification process.

Simulación de tráfico en circuitos urbanos para analizar el efecto de diferentes estilos de conducción

Con este proyecto se pretende realizar un programa que permita simular de forma eficaz el movimiento de una serie de vehículos y las interacciones entre ellos y otros elementos del trayecto. Para lograrlo, primero se tomarán datos del tráfico a pie de calle y después se modelizarán para poder tener una visión más general. El código principal pretende servir para simular cualquier circuito posible del que podamos tomar datos. Con él podremos saber cuánto tiempo se tarda en recorrer el circuito, las paradas realizadas o las velocidades en todo momento. La simulación va, por lo tanto, más allá de obtener un solo tiempo como resultado, sino que pretende predecir tantos datos que estos puedan emplearse para comparar distintos estilos de conducción, y también servir como base para poder simular en el futuro variables más complejas como el consumo de combustible.

Disminución de la intensidad de tráfico del casco urbano de Perdiguera (Zaragoza)

La actuación consiste en la construcción de un nuevo vial en variante, sobre el trazado de la actual carretera A-129, que permite diferenciar el tráfico de paso (que circularía por la variante), del tráfico con origen o destino en el casco urbano de Perdiguera o el Sector 1: Residencial situado al sur del mismo. De esta manera se cumplen los dos objetivos principales planteados: Disminución de la intensidad de tráfico por el casco urbano de Perdiguera y mejora del tránsito de vehículos pesados por la carretera A-129 a su paso por dicha población. La zona de actuación se sitúa en torno a la población de Perdiguera, en el término municipal de mismo nombre, provincia de Zaragoza