Optical systems design using the SMS method and optimizations

Resumen El diseño de sistemas ópticos, entendido como un arte por algunos, como una ciencia por otros, se ha realizado durante siglos. Desde los egipcios hasta nuestros días los sistemas de formación de imagen han ido evolucionando así como las técnicas de diseño asociadas. Sin embargo ha sido en los últimos 50 años cuando las técnicas de diseño han experimentado su mayor desarrollo y evolución, debido, en parte, a la aparición de nuevas técnicas de fabricación y al desarrollo de ordenadores cada vez más potentes que han permitido el cálculo y análisis del trazado de rayos a través de los sistemas ópticos de forma rápida y eficiente. Esto ha propiciado que el diseño de sistemas ópticos evolucione desde los diseños desarrollados únicamente a partir de la óptica paraxial hasta lo modernos diseños realizados mediante la utilización de diferentes técnicas de optimización multiparamétrica. El principal problema con el que se encuentra el diseñador es que las diferentes técnicas de optimización necesitan partir de un diseño inicial el cual puede fijar las posibles soluciones. Dicho de otra forma, si el punto de inicio está lejos del mínimo global, o diseño óptimo para las condiciones establecidas, el diseño final puede ser un mínimo local cerca del punto de inicio y lejos del mínimo global. Este tipo de problemática ha llevado al desarrollo de sistemas globales de optimización que cada vez sean menos sensibles al punto de inicio de la optimización. Aunque si bien es cierto que es posible obtener buenos diseños a partir de este tipo de técnicas, se requiere de muchos intentos hasta llegar a la solución deseada, habiendo un entorno de incertidumbre durante todo el proceso, puesto que no está asegurado el que se llegue a la solución óptima. El método de las Superficies Múltiples Simultaneas (SMS), que nació como una herramienta de cálculo de concentradores anidólicos, se ha demostrado como una herramienta también capaz utilizarse para el diseño de sistemas ópticos formadores de imagen, aunque hasta la fecha se ha utilizado para el diseño puntual de sistemas de formación de imagen. Esta tesis tiene por objeto presentar el SMS como un método que puede ser utilizado de forma general para el diseño de cualquier sistema óptico de focal fija o v afocal con un aumento definido así como una herramienta que puede industrializarse para ayudar al diseñador a afrontar de forma sencilla el diseño de sistemas ópticos complejos. Esta tesis está estructurada en cinco capítulos: El capítulo 1, es un capítulo de fundamentos donde se presentan los conceptos fundamentales necesarios para que el lector, aunque no posea una gran base en óptica formadora de imagen, pueda entender los planteamientos y resultados que se presentan en el resto de capítulos El capitulo 2 aborda el problema de la optimización de sistemas ópticos, donde se presenta el método SMS como una herramienta idónea para obtener un punto de partida para el proceso de optimización. Mediante un ejemplo aplicado se demuestra la importancia del punto de partida utilizado en la solución final encontrada. Además en este capítulo se presentan diferentes técnicas que permiten la interpolación y optimización de las superficies obtenidas a partir de la aplicación del SMS. Aunque en esta tesis se trabajará únicamente utilizando el SMS2D, se presenta además un método para la interpolación y optimización de las nubes de puntos obtenidas a partir del SMS3D basado en funciones de base radial (RBF). En el capítulo 3 se presenta el diseño, fabricación y medidas de un objetivo catadióptrico panorámico diseñado para trabajar en la banda del infrarrojo lejano (8-12 μm) para aplicaciones de vigilancia perimetral. El objetivo presentado se diseña utilizando el método SMS para tres frentes de onda de entrada utilizando cuatro superficies. La potencia del método de diseño utilizado se hace evidente en la sencillez con la que este complejo sistema se diseña. Las imágenes presentadas demuestran cómo el prototipo desarrollado cumple a la perfección su propósito. El capítulo 4 aborda el problema del diseño de sistemas ópticos ultra compactos, se introduce el concepto de sistemas multicanal, como aquellos sistemas ópticos compuestos por una serie de canales que trabajan en paralelo. Este tipo de sistemas resultan particularmente idóneos para él diseño de sistemas afocales. Se presentan estrategias de diseño para sistemas multicanal tanto monocromáticos como policromáticos. Utilizando la novedosa técnica de diseño que en este capítulo se presenta el diseño de un telescopio de seis aumentos y medio. En el capítulo 5 se presenta una generalización del método SMS para rayos meridianos. En este capítulo se presenta el algoritmo que debe utilizarse para el diseño de cualquier sistema óptico de focal fija. La denominada optimización fase 1 se vi introduce en el algoritmo presentado de forma que mediante el cambio de las condiciones iníciales del diseño SMS que, aunque el diseño se realice para rayos meridianos, los rayos skew tengan un comportamiento similar. Para probar la potencia del algoritmo desarrollado se presenta un conjunto de diseños con diferente número de superficies. La estabilidad y potencia del algoritmo se hace evidente al conseguirse por primera vez el diseño de un sistema de seis superficies diseñado por SMS. vii Abstract The design of optical systems, considered an art by some and a science by others, has been developed for centuries. Imaging optical systems have been evolving since Ancient Egyptian times, as have design techniques. Nevertheless, the most important developments in design techniques have taken place over the past 50 years, in part due to the advances in manufacturing techniques and the development of increasingly powerful computers, which have enabled the fast and efficient calculation and analysis of ray tracing through optical systems. This has led to the design of optical systems evolving from designs developed solely from paraxial optics to modern designs created by using different multiparametric optimization techniques. The main problem the designer faces is that the different optimization techniques require an initial design which can set possible solutions as a starting point. In other words, if the starting point is far from the global minimum or optimal design for the set conditions, the final design may be a local minimum close to the starting point and far from the global minimum. This type of problem has led to the development of global optimization systems which are increasingly less sensitive to the starting point of the optimization process. Even though it is possible to obtain good designs from these types of techniques, many attempts are necessary to reach the desired solution. This is because of the uncertain environment due to the fact that there is no guarantee that the optimal solution will be obtained. The Simultaneous Multiple Surfaces (SMS) method, designed as a tool to calculate anidolic concentrators, has also proved useful for the design of image-forming optical systems, although until now it has occasionally been used for the design of imaging systems. This thesis aims to present the SMS method as a technique that can be used in general for the design of any optical system, whether with a fixed focal or an afocal with a defined magnification, and also as a tool that can be commercialized to help designers in the design of complex optical systems. The thesis is divided into five chapters. Chapter 1 establishes the basics by presenting the fundamental concepts which the reader needs to acquire, even if he/she doesn‟t have extensive knowledge in the field viii of image-forming optics, in order to understand the steps taken and the results obtained in the following chapters. Chapter 2 addresses the problem of optimizing optical systems. Here the SMS method is presented as an ideal tool to obtain a starting point for the optimization process. The importance of the starting point for the final solution is demonstrated through an example. Additionally, this chapter introduces various techniques for the interpolation and optimization of the surfaces obtained through the application of the SMS method. Even though in this thesis only the SMS2D method is used, we present a method for the interpolation and optimization of clouds of points obtained though the SMS3D method, based on radial basis functions (RBF). Chapter 3 presents the design, manufacturing and measurement processes of a catadioptric panoramic lens designed to work in the Long Wavelength Infrared (LWIR) (8-12 microns) for perimeter surveillance applications. The lens presented is designed by using the SMS method for three input wavefronts using four surfaces. The powerfulness of the design method used is revealed through the ease with which this complex system is designed. The images presented show how the prototype perfectly fulfills its purpose. Chapter 4 addresses the problem of designing ultra-compact optical systems. The concept of multi-channel systems, such as optical systems composed of a series of channels that work in parallel, is introduced. Such systems are especially suitable for the design of afocal systems. We present design strategies for multichannel systems, both monochromatic and polychromatic. A telescope designed with a magnification of six-and-a-half through the innovative technique exposed in this chapter is presented. Chapter 5 presents a generalization of the SMS method for meridian rays. The algorithm to be used for the design of any fixed focal optics is revealed. The optimization known as phase 1 optimization is inserted into the algorithm so that, by changing the initial conditions of the SMS design, the skew rays have a similar behavior, despite the design being carried out for meridian rays. To test the power of the developed algorithm, a set of designs with a different number of surfaces is presented. The stability and strength of the algorithm become apparent when the first design of a system with six surfaces if obtained through the SMS method.

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.

An energy efficient adaptive HELLO algorithm for mobile ad hoc networks

HELLO protocol or neighborhood discovery is essential in wireless ad hoc networks. It makes the rules for nodes to claim their existence/aliveness. In the presence of node mobility, no fix optimal HELLO frequency and optimal transmission range exist to maintain accurate neighborhood tables while reducing the energy consumption and bandwidth occupation. Thus a Turnover based Frequency and transmission Power Adaptation algorithm (TFPA) is presented in this paper. The method enables nodes in mobile networks to dynamically adjust both their HELLO frequency and transmission range depending on the relative speed. In TFPA, each node monitors its neighborhood table to count new neighbors and calculate the turnover ratio. The relationship between relative speed and turnover ratio is formulated and optimal transmission range is derived according to battery consumption model to minimize the overall transmission energy. By taking advantage of the theoretical analysis, the HELLO frequency is adapted dynamically in conjunction with the transmission range to maintain accurate neighborhood table and to allow important energy savings. The algorithm is simulated and compared to other state-of-the-art algorithms. The experimental results demonstrate that the TFPA algorithm obtains high neighborhood accuracy with low HELLO frequency (at least 11% average reduction) and with the lowest energy consumption. Besides, the TFPA algorithm does not require any additional GPS-like device to estimate the relative speed for each node, hence the hardware cost is reduced.

Design and Validation of an Optimized MB-OFDM Ultra Wideband Transceiver System

Esta tesis está incluida dentro del campo del campo de Multiband Orthogonal Frequency Division Multiplexing Ultra Wideband (MB-OFDM UWB), el cual ha adquirido una gran importancia en las comunicaciones inalámbricas de alta tasa de datos en la última década. UWB surgió con el objetivo de satisfacer la creciente demanda de conexiones inalámbricas en interiores y de uso doméstico, con bajo coste y alta velocidad. La disponibilidad de un ancho de banda grande, el potencial para alta velocidad de transmisión, baja complejidad y bajo consumo de energía, unido al bajo coste de implementación, representa una oportunidad única para que UWB se convierta en una solución ampliamente utilizada en aplicaciones de Wireless Personal Area Network (WPAN). UWB está definido como cualquier transmisión que ocupa un ancho de banda de más de 20% de su frecuencia central, o más de 500 MHz. En 2002, la Comisión Federal de Comunicaciones (FCC) definió que el rango de frecuencias de transmisión de UWB legal es de 3.1 a 10.6 GHz, con una energía de transmisión de -41.3 dBm/Hz. Bajo las directrices de FCC, el uso de la tecnología UWB puede aportar una enorme capacidad en las comunicaciones de corto alcance. Considerando las ecuaciones de capacidad de Shannon, incrementar la capacidad del canal requiere un incremento lineal en el ancho de banda, mientras que un aumento similar de la capacidad de canal requiere un aumento exponencial en la energía de transmisión. En los últimos años, s diferentes desarrollos del UWB han sido extensamente estudiados en diferentes áreas, entre los cuales, el protocolo de comunicaciones inalámbricas MB-OFDM UWB está considerado como la mejor elección y ha sido adoptado como estándar ISO/IEC para los WPANs. Combinando la modulación OFDM y la transmisión de datos utilizando las técnicas de salto de frecuencia, el sistema MB-OFDM UWB es capaz de soportar tasas de datos con que pueden variar de los 55 a los 480 Mbps, alcanzando una distancia máxima de hasta 10 metros. Se esperara que la tecnología MB-OFDM tenga un consumo energético muy bajo copando un are muy reducida en silicio, proporcionando soluciones de bajo coste que satisfagan las demandas del mercado. Para cumplir con todas estas expectativas, el desarrollo y la investigación del MBOFDM UWB deben enfrentarse a varios retos, como son la sincronización de alta sensibilidad, las restricciones de baja complejidad, las estrictas limitaciones energéticas, la escalabilidad y la flexibilidad. Tales retos requieren un procesamiento digital de la señal de última generación, capaz de desarrollar sistemas que puedan aprovechar por completo las ventajas del espectro UWB y proporcionar futuras aplicaciones inalámbricas en interiores. Esta tesis se centra en la completa optimización de un sistema de transceptor de banda base MB-OFDM UWB digital, cuyo objetivo es investigar y diseñar un subsistema de comunicación inalámbrica para la aplicación de las Redes de Sensores Inalámbricas Visuales. La complejidad inherente de los procesadores FFT/IFFT y el sistema de sincronización así como la alta frecuencia de operación para todos los elementos de procesamiento, se convierten en el cuello de la botella para el diseño y la implementación del sistema de UWB digital en base de banda basado en MB-OFDM de baja energía. El objetivo del transceptor propuesto es conseguir baja energía y baja complejidad bajo la premisa de un alto rendimiento. Las optimizaciones están realizadas tanto a nivel algorítmico como a nivel arquitectural para todos los elementos del sistema. Una arquitectura hardware eficiente en consumo se propone en primer lugar para aquellos módulos correspondientes a núcleos de computación. Para el procesado de la Transformada Rápida de Fourier (FFT/IFFT), se propone un algoritmo mixed-radix, basado en una arquitectura con pipeline y se ha desarrollado un módulo de Decodificador de Viterbi (VD) equilibrado en coste-velocidad con el objetivo de reducir el consumo energético e incrementar la velocidad de procesamiento. También se ha implementado un correlador signo-bit simple basado en la sincronización del tiempo de símbolo es presentado. Este correlador es usado para detectar y sincronizar los paquetes de OFDM de forma robusta y precisa. Para el desarrollo de los subsitemas de procesamiento y realizar la integración del sistema completo se han empleado tecnologías de última generación. El dispositivo utilizado para el sistema propuesto es una FPGA Virtex 5 XC5VLX110T del fabricante Xilinx. La validación el propuesta para el sistema transceptor se ha implementado en dicha placa de FPGA. En este trabajo se presenta un algoritmo, y una arquitectura, diseñado con filosofía de co-diseño hardware/software para el desarrollo de sistemas de FPGA complejos. El objetivo principal de la estrategia propuesta es de encontrar una metodología eficiente para el diseño de un sistema de FPGA configurable optimizado con el empleo del mínimo esfuerzo posible en el sistema de procedimiento de verificación, por tanto acelerar el periodo de desarrollo del sistema. La metodología de co-diseño presentada tiene la ventaja de ser fácil de usar, contiene todos los pasos desde la propuesta del algoritmo hasta la verificación del hardware, y puede ser ampliamente extendida para casi todos los tipos de desarrollos de FPGAs. En este trabajo se ha desarrollado sólo el sistema de transceptor digital de banda base por lo que la comprobación de señales transmitidas a través del canal inalámbrico en los entornos reales de comunicación sigue requiriendo componentes RF y un front-end analógico. No obstante, utilizando la metodología de co-simulación hardware/software citada anteriormente, es posible comunicar el sistema de transmisor y el receptor digital utilizando los modelos de canales propuestos por IEEE 802.15.3a, implementados en MATLAB. Por tanto, simplemente ajustando las características de cada modelo de canal, por ejemplo, un incremento del retraso y de la frecuencia central, podemos estimar el comportamiento del sistema propuesto en diferentes escenarios y entornos. Las mayores contribuciones de esta tesis son: • Se ha propuesto un nuevo algoritmo 128-puntos base mixto FFT usando la arquitectura pipeline multi-ruta. Los complejos multiplicadores para cada etapa de procesamiento son diseñados usando la arquitectura modificada shiftadd. Los sistemas word length y twiddle word length son comparados y seleccionados basándose en la señal para cuantización del SQNR y el análisis de energías. • El desempeño del procesador IFFT es analizado bajo diferentes situaciones aritméticas de bloques de punto flotante (BFP) para el control de desbordamiento, por tanto, para encontrar la arquitectura perfecta del algoritmo IFFT basado en el procesador FFT propuesto. • Para el sistema de receptor MB-OFDM UWB se ha empleado una sincronización del tiempo innovadora, de baja complejidad y esquema de compensación, que consiste en funciones de Detector de Paquetes (PD) y Estimación del Offset del tiempo. Simplificando el cross-correlation y maximizar las funciones probables solo a sign-bit, la complejidad computacional se ve reducida significativamente. • Se ha propuesto un sistema de decodificadores Viterbi de 64 estados de decisión-débil usando velocidad base-4 de arquitectura suma-comparaselecciona. El algoritmo Two-pointer Even también es introducido en la unidad de rastreador de origen con el objetivo de conseguir la eficiencia en el hardware. • Se han integrado varias tecnologías de última generación en el completo sistema transceptor basebanda , con el objetivo de implementar un sistema de comunicación UWB altamente optimizado. • Un diseño de flujo mejorado es propuesto para el complejo sistema de implementación, el cual puede ser usado para diseños de Cadena de puertas de campo programable general (FPGA). El diseño mencionado no sólo reduce dramáticamente el tiempo para la verificación funcional, sino también provee un análisis automático como los errores del retraso del output para el sistema de hardware implementado. • Un ambiente de comunicación virtual es establecido para la validación del propuesto sistema de transceptores MB-OFDM. Este método es provisto para facilitar el uso y la conveniencia de analizar el sistema digital de basebanda sin parte frontera analógica bajo diferentes ambientes de comunicación. Esta tesis doctoral está organizada en seis capítulos. En el primer capítulo se encuentra una breve introducción al campo del UWB, tanto relacionado con el proyecto como la motivación del desarrollo del sistema de MB-OFDM. En el capítulo 2, se presenta la información general y los requisitos del protocolo de comunicación inalámbrica MBOFDM UWB. En el capítulo 3 se habla de la arquitectura del sistema de transceptor digital MB-OFDM de banda base . El diseño del algoritmo propuesto y la arquitectura para cada elemento del procesamiento está detallado en este capítulo. Los retos de diseño del sistema que involucra un compromiso de discusión entre la complejidad de diseño, el consumo de energía, el coste de hardware, el desempeño del sistema, y otros aspectos. En el capítulo 4, se ha descrito la co-diseñada metodología de hardware/software. Cada parte del flujo del diseño será detallado con algunos ejemplos que se ha hecho durante el desarrollo del sistema. Aprovechando esta estrategia de diseño, el procedimiento de comunicación virtual es llevado a cabo para probar y analizar la arquitectura del transceptor propuesto. Los resultados experimentales de la co-simulación y el informe sintético de la implementación del sistema FPGA son reflejados en el capítulo 5. Finalmente, en el capítulo 6 se incluye las conclusiones y los futuros proyectos, y también los resultados derivados de este proyecto de doctorado. ABSTRACT In recent years, the Wireless Visual Sensor Network (WVSN) has drawn great interest in wireless communication research area. They enable a wealth of new applications such as building security control, image sensing, and target localization. However, nowadays wireless communication protocols (ZigBee, Wi-Fi, and Bluetooth for example) cannot fully satisfy the demands of high data rate, low power consumption, short range, and high robustness requirements. New communication protocol is highly desired for such kind of applications. The Ultra Wideband (UWB) wireless communication protocol, which has increased in importance for high data rate wireless communication field, are emerging as an important topic for WVSN research. UWB has emerged as a technology that offers great promise to satisfy the growing demand for low-cost, high-speed digital wireless indoor and home networks. The large bandwidth available, the potential for high data rate transmission, and the potential for low complexity and low power consumption, along with low implementation cost, all present a unique opportunity for UWB to become a widely adopted radio solution for future Wireless Personal Area Network (WPAN) applications. UWB is defined as any transmission that occupies a bandwidth of more than 20% of its center frequency, or more than 500 MHz. In 2002, the Federal Communications Commission (FCC) has mandated that UWB radio transmission can legally operate in the range from 3.1 to 10.6 GHz at a transmitter power of －41.3 dBm/Hz. Under the FCC guidelines, the use of UWB technology can provide enormous capacity over short communication ranges. Considering Shannon’s capacity equations, increasing the channel capacity requires linear increasing in bandwidth, whereas similar channel capacity increases would require exponential increases in transmission power. In recent years, several different UWB developments has been widely studied in different area, among which, the MB-OFDM UWB wireless communication protocol is considered to be the leading choice and has recently been adopted in the ISO/IEC standard for WPANs. By combing the OFDM modulation and data transmission using frequency hopping techniques, the MB-OFDM UWB system is able to support various data rates, ranging from 55 to 480 Mbps, over distances up to 10 meters. The MB-OFDM technology is expected to consume very little power and silicon area, as well as provide low-cost solutions that can satisfy consumer market demands. To fulfill these expectations, MB-OFDM UWB research and development have to cope with several challenges, which consist of high-sensitivity synchronization, low- complexity constraints, strict power limitations, scalability, and flexibility. Such challenges require state-of-the-art digital signal processing expertise to develop systems that could fully take advantages of the UWB spectrum and support future indoor wireless applications. This thesis focuses on fully optimization for the MB-OFDM UWB digital baseband transceiver system, aiming at researching and designing a wireless communication subsystem for the Wireless Visual Sensor Networks (WVSNs) application. The inherent high complexity of the FFT/IFFT processor and synchronization system, and high operation frequency for all processing elements, becomes the bottleneck for low power MB-OFDM based UWB digital baseband system hardware design and implementation. The proposed transceiver system targets low power and low complexity under the premise of high performance. Optimizations are made at both algorithm and architecture level for each element of the transceiver system. The low-power hardwareefficient structures are firstly proposed for those core computation modules, i.e., the mixed-radix algorithm based pipelined architecture is proposed for the Fast Fourier Transform (FFT/IFFT) processor, and the cost-speed balanced Viterbi Decoder (VD) module is developed, in the aim of lowering the power consumption and increasing the processing speed. In addition, a low complexity sign-bit correlation based symbol timing synchronization scheme is presented so as to detect and synchronize the OFDM packets robustly and accurately. Moreover, several state-of-the-art technologies are used for developing other processing subsystems and an entire MB-OFDM digital baseband transceiver system is integrated. The target device for the proposed transceiver system is Xilinx Virtex 5 XC5VLX110T FPGA board. In order to validate the proposed transceiver system in the FPGA board, a unified algorithm-architecture-circuit hardware/software co-design environment for complex FPGA system development is presented in this work. The main objective of the proposed strategy is to find an efficient methodology for designing a configurable optimized FPGA system by using as few efforts as possible in system verification procedure, so as to speed up the system development period. The presented co-design methodology has the advantages of easy to use, covering all steps from algorithm proposal to hardware verification, and widely spread for almost all kinds of FPGA developments. Because only the digital baseband transceiver system is developed in this thesis, the validation of transmitting signals through wireless channel in real communication environments still requires the analog front-end and RF components. However, by using the aforementioned hardware/software co-simulation methodology, the transmitter and receiver digital baseband systems get the opportunity to communicate with each other through the channel models, which are proposed from the IEEE 802.15.3a research group, established in MATLAB. Thus, by simply adjust the characteristics of each channel model, e.g. mean excess delay and center frequency, we can estimate the transmission performance of the proposed transceiver system through different communication situations. The main contributions of this thesis are: • A novel mixed radix 128-point FFT algorithm by using multipath pipelined architecture is proposed. The complex multipliers for each processing stage are designed by using modified shift-add architectures. The system wordlength and twiddle word-length are compared and selected based on Signal to Quantization Noise Ratio (SQNR) and power analysis. • IFFT processor performance is analyzed under different Block Floating Point (BFP) arithmetic situations for overflow control, so as to find out the perfect architecture of IFFT algorithm based on the proposed FFT processor. • An innovative low complex timing synchronization and compensation scheme, which consists of Packet Detector (PD) and Timing Offset Estimation (TOE) functions, for MB-OFDM UWB receiver system is employed. By simplifying the cross-correlation and maximum likelihood functions to signbit only, the computational complexity is significantly reduced. • A 64 state soft-decision Viterbi Decoder system by using high speed radix-4 Add-Compare-Select architecture is proposed. Two-pointer Even algorithm is also introduced into the Trace Back unit in the aim of hardware-efficiency. • Several state-of-the-art technologies are integrated into the complete baseband transceiver system, in the aim of implementing a highly-optimized UWB communication system. • An improved design flow is proposed for complex system implementation which can be used for general Field-Programmable Gate Array (FPGA) designs. The design method not only dramatically reduces the time for functional verification, but also provides automatic analysis such as errors and output delays for the implemented hardware systems. • A virtual communication environment is established for validating the proposed MB-OFDM transceiver system. This methodology is proved to be easy for usage and convenient for analyzing the digital baseband system without analog frontend under different communication environments. This PhD thesis is organized in six chapters. In the chapter 1 a brief introduction to the UWB field, as well as the related work, is done, along with the motivation of MBOFDM system development. In the chapter 2, the general information and requirement of MB-OFDM UWB wireless communication protocol is presented. In the chapter 3, the architecture of the MB-OFDM digital baseband transceiver system is presented. The design of the proposed algorithm and architecture for each processing element is detailed in this chapter. Design challenges of such system involve trade-off discussions among design complexity, power consumption, hardware cost, system performance, and some other aspects. All these factors are analyzed and discussed. In the chapter 4, the hardware/software co-design methodology is proposed. Each step of this design flow will be detailed by taking some examples that we met during system development. Then, taking advantages of this design strategy, the Virtual Communication procedure is carried out so as to test and analyze the proposed transceiver architecture. Experimental results from the co-simulation and synthesis report of the implemented FPGA system are given in the chapter 5. The chapter 6 includes conclusions and future work, as well as the results derived from this PhD work.

Detección de patrones y anomalías espectrales del terreno mediante espectrometría de imagen de alta resolución : reconocimiento, optimización y evaluación multiescenario

El objeto de esta Tesis doctoral es el desarrollo de una metodologia para la deteccion automatica de anomalias a partir de datos hiperespectrales o espectrometria de imagen, y su cartografiado bajo diferentes condiciones tipologicas de superficie y terreno. La tecnologia hiperespectral o espectrometria de imagen ofrece la posibilidad potencial de caracterizar con precision el estado de los materiales que conforman las diversas superficies en base a su respuesta espectral. Este estado suele ser variable, mientras que las observaciones se producen en un numero limitado y para determinadas condiciones de iluminacion. Al aumentar el numero de bandas espectrales aumenta tambien el numero de muestras necesarias para definir espectralmente las clases en lo que se conoce como Maldicion de la Dimensionalidad o Efecto Hughes (Bellman, 1957), muestras habitualmente no disponibles y costosas de obtener, no hay mas que pensar en lo que ello implica en la Exploracion Planetaria. Bajo la definicion de anomalia en su sentido espectral como la respuesta significativamente diferente de un pixel de imagen respecto de su entorno, el objeto central abordado en la Tesis estriba primero en como reducir la dimensionalidad de la informacion en los datos hiperespectrales, discriminando la mas significativa para la deteccion de respuestas anomalas, y segundo, en establecer la relacion entre anomalias espectrales detectadas y lo que hemos denominado anomalias informacionales, es decir, anomalias que aportan algun tipo de informacion real de las superficies o materiales que las producen. En la deteccion de respuestas anomalas se asume un no conocimiento previo de los objetivos, de tal manera que los pixeles se separan automaticamente en funcion de su informacion espectral significativamente diferenciada respecto de un fondo que se estima, bien de manera global para toda la escena, bien localmente por segmentacion de la imagen. La metodologia desarrollada se ha centrado en la implicacion de la definicion estadistica del fondo espectral, proponiendo un nuevo enfoque que permite discriminar anomalias respecto fondos segmentados en diferentes grupos de longitudes de onda del espectro, explotando la potencialidad de separacion entre el espectro electromagnetico reflectivo y emisivo. Se ha estudiado la eficiencia de los principales algoritmos de deteccion de anomalias, contrastando los resultados del algoritmo RX (Reed and Xiaoli, 1990) adoptado como estandar por la comunidad cientifica, con el metodo UTD (Uniform Targets Detector), su variante RXD-UTD, metodos basados en subespacios SSRX (Subspace RX) y metodo basados en proyecciones de subespacios de imagen, como OSPRX (Orthogonal Subspace Projection RX) y PP (Projection Pursuit). Se ha desarrollado un nuevo metodo, evaluado y contrastado por los anteriores, que supone una variacion de PP y describe el fondo espectral mediante el analisis discriminante de bandas del espectro electromagnetico, separando las anomalias con el algortimo denominado Detector de Anomalias de Fondo Termico o DAFT aplicable a sensores que registran datos en el espectro emisivo. Se han evaluado los diferentes metodos de deteccion de anomalias en rangos del espectro electromagnetico del visible e infrarrojo cercano (Visible and Near Infrared-VNIR), infrarrojo de onda corta (Short Wavelenght Infrared-SWIR), infrarrojo medio (Meadle Infrared-MIR) e infrarrojo termico (Thermal Infrared-TIR). La respuesta de las superficies en las distintas longitudes de onda del espectro electromagnetico junto con su entorno, influyen en el tipo y frecuencia de las anomalias espectrales que puedan provocar. Es por ello que se han utilizado en la investigacion cubos de datos hiperepectrales procedentes de los sensores aeroportados cuya estrategia y diseno en la construccion espectrometrica de la imagen difiere. Se han evaluado conjuntos de datos de test de los sensores AHS (Airborne Hyperspectral System), HyMAP Imaging Spectrometer, CASI (Compact Airborne Spectrographic Imager), AVIRIS (Airborne Visible Infrared Imaging Spectrometer), HYDICE (Hyperspectral Digital Imagery Collection Experiment) y MASTER (MODIS/ASTER Simulator). Se han disenado experimentos sobre ambitos naturales, urbanos y semiurbanos de diferente complejidad. Se ha evaluado el comportamiento de los diferentes detectores de anomalias a traves de 23 tests correspondientes a 15 areas de estudio agrupados en 6 espacios o escenarios: Urbano - E1, Semiurbano/Industrial/Periferia Urbana - E2, Forestal - E3, Agricola - E4, Geologico/Volcanico - E5 y Otros Espacios Agua, Nubes y Sombras - E6. El tipo de sensores evaluados se caracteriza por registrar imagenes en un amplio rango de bandas, estrechas y contiguas, del espectro electromagnetico. La Tesis se ha centrado en el desarrollo de tecnicas que permiten separar y extraer automaticamente pixeles o grupos de pixeles cuya firma espectral difiere de manera discriminante de las que tiene alrededor, adoptando para ello como espacio muestral parte o el conjunto de las bandas espectrales en las que ha registrado radiancia el sensor hiperespectral. Un factor a tener en cuenta en la investigacion ha sido el propio instrumento de medida, es decir, la caracterizacion de los distintos subsistemas, sensores imagen y auxiliares, que intervienen en el proceso. Para poder emplear cuantitativamente los datos medidos ha sido necesario definir las relaciones espaciales y espectrales del sensor con la superficie observada y las potenciales anomalias y patrones objetivos de deteccion. Se ha analizado la repercusion que en la deteccion de anomalias tiene el tipo de sensor, tanto en su configuracion espectral como en las estrategias de diseno a la hora de registrar la radiacion prodecente de las superficies, siendo los dos tipos principales de sensores estudiados los barredores o escaneres de espejo giratorio (whiskbroom) y los barredores o escaneres de empuje (pushbroom). Se han definido distintos escenarios en la investigacion, lo que ha permitido abarcar una amplia variabilidad de entornos geomorfologicos y de tipos de coberturas, en ambientes mediterraneos, de latitudes medias y tropicales. En resumen, esta Tesis presenta una tecnica de deteccion de anomalias para datos hiperespectrales denominada DAFT en su variante de PP, basada en una reduccion de la dimensionalidad proyectando el fondo en un rango de longitudes de onda del espectro termico distinto de la proyeccion de las anomalias u objetivos sin firma espectral conocida. La metodologia propuesta ha sido probada con imagenes hiperespectrales reales de diferentes sensores y en diferentes escenarios o espacios, por lo tanto de diferente fondo espectral tambien, donde los resultados muestran los beneficios de la aproximacion en la deteccion de una gran variedad de objetos cuyas firmas espectrales tienen suficiente desviacion respecto del fondo. La tecnica resulta ser automatica en el sentido de que no hay necesidad de ajuste de parametros, dando resultados significativos en todos los casos. Incluso los objetos de tamano subpixel, que no pueden distinguirse a simple vista por el ojo humano en la imagen original, pueden ser detectados como anomalias. Ademas, se realiza una comparacion entre el enfoque propuesto, la popular tecnica RX y otros detectores tanto en su modalidad global como local. El metodo propuesto supera a los demas en determinados escenarios, demostrando su capacidad para reducir la proporcion de falsas alarmas. Los resultados del algoritmo automatico DAFT desarrollado, han demostrado la mejora en la definicion cualitativa de las anomalias espectrales que identifican a entidades diferentes en o bajo superficie, reemplazando para ello el modelo clasico de distribucion normal con un metodo robusto que contempla distintas alternativas desde el momento mismo de la adquisicion del dato hiperespectral. Para su consecucion ha sido necesario analizar la relacion entre parametros biofisicos, como la reflectancia y la emisividad de los materiales, y la distribucion espacial de entidades detectadas respecto de su entorno. Por ultimo, el algoritmo DAFT ha sido elegido como el mas adecuado para sensores que adquieren datos en el TIR, ya que presenta el mejor acuerdo con los datos de referencia, demostrando una gran eficacia computacional que facilita su implementacion en un sistema de cartografia que proyecte de forma automatica en un marco geografico de referencia las anomalias detectadas, lo que confirma un significativo avance hacia un sistema en lo que se denomina cartografia en tiempo real. The aim of this Thesis is to develop a specific methodology in order to be applied in automatic detection anomalies processes using hyperspectral data also called hyperspectral scenes, and to improve the classification processes. Several scenarios, areas and their relationship with surfaces and objects have been tested. The spectral characteristics of reflectance parameter and emissivity in the pattern recognition of urban materials in several hyperspectral scenes have also been tested. Spectral ranges of the visible-near infrared (VNIR), shortwave infrared (SWIR) and thermal infrared (TIR) from hyperspectral data cubes of AHS (Airborne Hyperspectral System), HyMAP Imaging Spectrometer, CASI (Compact Airborne Spectrographic Imager), AVIRIS (Airborne Visible Infrared Imaging Spectrometer), HYDICE (Hyperspectral Digital Imagery Collection Experiment) and MASTER (MODIS/ASTER Simulator) have been used in this research. It is assumed that there is not prior knowledge of the targets in anomaly detection. Thus, the pixels are automatically separated according to their spectral information, significantly differentiated with respect to a background, either globally for the full scene, or locally by the image segmentation. Several experiments on different scenarios have been designed, analyzing the behavior of the standard RX anomaly detector and different methods based on subspace, image projection and segmentation-based anomaly detection methods. Results and their consequences in unsupervised classification processes are discussed. Detection of spectral anomalies aims at extracting automatically pixels that show significant responses in relation of their surroundings. This Thesis deals with the unsupervised technique of target detection, also called anomaly detection. Since this technique assumes no prior knowledge about the target or the statistical characteristics of the data, the only available option is to look for objects that are differentiated from the background. Several methods have been developed in the last decades, allowing a better understanding of the relationships between the image dimensionality and the optimization of search procedures as well as the subpixel differentiation of the spectral mixture and its implications in anomalous responses. In other sense, image spectrometry has proven to be efficient in the characterization of materials, based on statistical methods using a specific reflection and absorption bands. Spectral configurations in the VNIR, SWIR and TIR have been successfully used for mapping materials in different urban scenarios. There has been an increasing interest in the use of high resolution data (both spatial and spectral) to detect small objects and to discriminate surfaces in areas with urban complexity. This has come to be known as target detection which can be either supervised or unsupervised. In supervised target detection, algorithms lean on prior knowledge, such as the spectral signature. The detection process for matching signatures is not straightforward due to the complications of converting data airborne sensor with material spectra in the ground. This could be further complicated by the large number of possible objects of interest, as well as uncertainty as to the reflectance or emissivity of these objects and surfaces. An important objective in this research is to establish relationships that allow linking spectral anomalies with what can be called informational anomalies and, therefore, identify information related to anomalous responses in some places rather than simply spotting differences from the background. The development in recent years of new hyperspectral sensors and techniques, widen the possibilities for applications in remote sensing of the Earth. Remote sensing systems measure and record electromagnetic disturbances that the surveyed objects induce in their surroundings, by means of different sensors mounted on airborne or space platforms. Map updating is important for management and decisions making people, because of the fast changes that usually happen in natural, urban and semi urban areas. It is necessary to optimize the methodology for obtaining the best from remote sensing techniques from hyperspectral data. The first problem with hyperspectral data is to reduce the dimensionality, keeping the maximum amount of information. Hyperspectral sensors augment considerably the amount of information, this allows us to obtain a better precision on the separation of material but at the same time it is necessary to calculate a bigger number of parameters, and the precision lowers with the increase in the number of bands. This is known as the Hughes effects (Bellman, 1957) . Hyperspectral imagery allows us to discriminate between a huge number of different materials however some land and urban covers are made up with similar material and respond similarly which produces confusion in the classification. The training and the algorithm used for mapping are also important for the final result and some properties of thermal spectrum for detecting land cover will be studied. In summary, this Thesis presents a new technique for anomaly detection in hyperspectral data called DAFT, as a PP's variant, based on dimensionality reduction by projecting anomalies or targets with unknown spectral signature to the background, in a range thermal spectrum wavelengths. The proposed methodology has been tested with hyperspectral images from different imaging spectrometers corresponding to several places or scenarios, therefore with different spectral background. The results show the benefits of the approach to the detection of a variety of targets whose spectral signatures have sufficient deviation in relation to the background. DAFT is an automated technique in the sense that there is not necessary to adjust parameters, providing significant results in all cases. Subpixel anomalies which cannot be distinguished by the human eye, on the original image, however can be detected as outliers due to the projection of the VNIR end members with a very strong thermal contrast. Furthermore, a comparison between the proposed approach and the well-known RX detector is performed at both modes, global and local. The proposed method outperforms the existents in particular scenarios, demonstrating its performance to reduce the probability of false alarms. The results of the automatic algorithm DAFT have demonstrated improvement in the qualitative definition of the spectral anomalies by replacing the classical model by the normal distribution with a robust method. For their achievement has been necessary to analyze the relationship between biophysical parameters such as reflectance and emissivity, and the spatial distribution of detected entities with respect to their environment, as for example some buried or semi-buried materials, or building covers of asbestos, cellular polycarbonate-PVC or metal composites. Finally, the DAFT method has been chosen as the most suitable for anomaly detection using imaging spectrometers that acquire them in the thermal infrared spectrum, since it presents the best results in comparison with the reference data, demonstrating great computational efficiency that facilitates its implementation in a mapping system towards, what is called, Real-Time Mapping.

Latent hardening size effect in small-scale plasticity

We aim at understanding the multislip behaviour of metals subject to irreversible deformations at small-scales. By focusing on the simple shear of a constrained single-crystal strip, we show that discrete Dislocation Dynamics (DD) simulations predict a strong latent hardening size effect, with smaller being stronger in the range [1.5 µm, 6 µm] for the strip height. We attempt to represent the DD pseudo-experimental results by developing a flow theory of Strain Gradient Crystal Plasticity (SGCP), involving both energetic and dissipative higher-order terms and, as a main novelty, a strain gradient extension of the conventional latent hardening. In order to discuss the capability of the SGCP theory proposed, we implement it into a Finite Element (FE) code and set its material parameters on the basis of the DD results. The SGCP FE code is specifically developed for the boundary value problem under study so that we can implement a fully implicit (Backward Euler) consistent algorithm. Special emphasis is placed on the discussion of the role of the material length scales involved in the SGCP model, from both the mechanical and numerical points of view.

The effect of boundary conditions in the numerical solution of 3-D thermoelastic problems

After the extensive research on the capabilities of the Boundary Integral Equation Method produced during the past years the versatility of its applications has been well founded. Maybe the years to come will see the in-depth analysis of several conflictive points, for example, adaptive integration, solution of the system of equations, etc. This line is clear in academic research. In this paper we comment on the incidence of the manner of imposing the boundary conditions in 3-D coupled problems. Here the effects are particularly magnified: in the first place by the simple model used (constant elements) and secondly by the process of solution, i.e. first a potential problem is solved and then the results are used as data for an elasticity problem. The errors add to both processes and small disturbances, unimportant in separated problems, can produce serious errors in the final results. The specific problem we have chosen is especially interesting. Although more general cases (i.e. transient)can be treated, here the domain integrals can be converted into boundary ones and the influence of the manner in which boundary conditions are applied will reflect the whole importance of the problem.

Latent hardening size effect in small-scale plasticity

We aim at understanding the multislip behaviour of metals subject to irreversible deformations at small-scales. By focusing on the simple shear of a constrained single-crystal strip, we show that discrete Dislocation Dynamics (DD) simulations predict a strong latent hardening size effect, with smaller being stronger in the range [1.5 µm, 6 µm] for the strip height. We attempt to represent the DD pseudo-experimental results by developing a flow theory of Strain Gradient Crystal Plasticity (SGCP), involving both energetic and dissipative higher-order terms and, as a main novelty, a strain gradient extension of the conventional latent hardening. In order to discuss the capability of the SGCP theory proposed, we implement it into a Finite Element (FE) code and set its material parameters on the basis of the DD results. The SGCP FE code is specifically developed for the boundary value problem under study so that we can implement a fully implicit (Backward Euler) consistent algorithm. Special emphasis is placed on the discussion of the role of the material length scales involved in the SGCP model, from both the mechanical and numerical points of view.

A 3D multi-objective optimization planning algorithm for wireless sensor networks

The complexity of planning a wireless sensor network is dependent on the aspects of optimization and on the application requirements. Even though Murphy's Law is applied everywhere in reality, a good planning algorithm will assist the designers to be aware of the short plates of their design and to improve them before the problems being exposed at the real deployment. A 3D multi-objective planning algorithm is proposed in this paper to provide solutions on the locations of nodes and their properties. It employs a developed ray-tracing scheme for sensing signal and radio propagation modelling. Therefore it is sensitive to the obstacles and makes the models of sensing coverage and link quality more practical compared with other heuristics that use ideal unit-disk models. The proposed algorithm aims at reaching an overall optimization on hardware cost, coverage, link quality and lifetime. Thus each of those metrics are modelled and normalized to compose a desirability function. Evolutionary algorithm is designed to efficiently tackle this NP-hard multi-objective optimization problem. The proposed algorithm is applicable for both indoor and outdoor 3D scenarios. Different parameters that affect the performance are analyzed through extensive experiments; two state-of-the-art algorithms are rebuilt and tested with the same configuration as that of the proposed algorithm. The results indicate that the proposed algorithm converges efficiently within 600 iterations and performs better than the compared heuristics.

Two-dimensional mesh optimization in the finite element method

The solution to the problem of finding the optimum mesh design in the finite element method with the restriction of a given number of degrees of freedom, is an interesting problem, particularly in the applications method. At present, the usual procedures introduce new degrees of freedom (remeshing) in a given mesh in order to obtain a more adequate one, from the point of view of the calculation results (errors uniformity). However, from the solution of the optimum mesh problem with a specific number of degrees of freedom some useful recommendations and criteria for the mesh construction may be drawn. For 1-D problems, namely for the simple truss and beam elements, analytical solutions have been found and they are given in this paper. For the more complex 2-D problems (plane stress and plane strain) numerical methods to obtain the optimum mesh, based on optimization procedures have to be used. The objective function, used in the minimization process, has been the total potential energy. Some examples are presented. Finally some conclusions and hints about the possible new developments of these techniques are also given.

Uncertainty in ellipse fitting using a flatbed scanner: development and experimental verification

In the field of dimensional metrology, the use of optical measuring machines requires the handling of a large number of measurement points, or scanning points, taken from the image of the measurand. The presence of correlation between these measurement points has a significant influence on the uncertainty of the result. The aim of this work is the development of an estimation procedure for the uncertainty of measurement in a geometrically elliptical shape, taking into account the correlation between the scanning points. These points are obtained from an image produced using a commercial flat bed scanner. The characteristic parameters of the ellipse (coordinates of the center, semi-axes and the angle of the semi-major axis with regard to the horizontal) are determined using a least squares fit and orthogonal distance regression. The uncertainty is estimated using the information from the auto-correlation function of the residuals and is propagated through the fitting algorithm according to the rules described in Evaluation of Measurement Data—Supplement 2 to the ‘Guide to the Expression of Uncertainty in Measurement’—Extension to any number of output quantities. By introducing the concept of cut-off length, it can be observed how it is possible to take into account the presence of the correlation in the estimation of uncertainty in a very simple way while avoiding underestimation.

A new approach for the glotis segmentation using Snakes

The present work describes a new methodology for the automatic detection of the glottal space from laryngeal images based on active contour models (snakes). In order to obtain an appropriate image for the use of snakes based techniques, the proposed algorithm combines a pre-processing stage including some traditional techniques (thresholding and median filter) with more sophisticated ones such as anisotropic filtering. The value selected for the thresholding was fixed to the 85% of the maximum peak of the image histogram, and the anisotropic filter permits to distinguish two intensity levels, one corresponding to the background and the other one to the foreground (glottis). The initialization carried out is based on the magnitude obtained using the Gradient Vector Flow field, ensuring an automatic process for the selection of the initial contour. The performance of the algorithm is tested using the Pratt coefficient and compared against a manual segmentation. The results obtained suggest that this method provided results comparable with other techniques such as the proposed in (Osma-Ruiz et al., 2008).

Energy-based Fair Queuing: Energy-centric Processor Scheduling Algorithm for Battery-limited Mobile Systems

Los dispositivos móviles modernos disponen cada vez de más funcionalidad debido al rápido avance de las tecnologías de las comunicaciones y computaciones móviles. Sin embargo, la capacidad de la batería no ha experimentado un aumento equivalente. Por ello, la experiencia de usuario en los sistemas móviles modernos se ve muy afectada por la vida de la batería, que es un factor inestable de difícil de control. Para abordar este problema, investigaciones anteriores han propuesto un esquema de gestion del consumo (PM) centrada en la energía y que proporciona una garantía sobre la vida operativa de la batería mediante la gestión de la energía como un recurso de primera clase en el sistema. Como el planificador juega un papel fundamental en la administración del consumo de energía y en la garantía del rendimiento de las aplicaciones, esta tesis explora la optimización de la experiencia de usuario para sistemas móviles con energía limitada desde la perspectiva de un planificador que tiene en cuenta el consumo de energía en un contexto en el que ésta es un recurso de primera clase. En esta tesis se analiza en primer lugar los factores que contribuyen de forma general a la experiencia de usuario en un sistema móvil. Después se determinan los requisitos esenciales que afectan a la experiencia de usuario en la planificación centrada en el consumo de energía, que son el reparto proporcional de la potencia, el cumplimiento de las restricciones temporales, y cuando sea necesario, el compromiso entre la cuota de potencia y las restricciones temporales. Para cumplir con los requisitos, el algoritmo clásico de fair queueing y su modelo de referencia se extienden desde los dominios de las comunicaciones y ancho de banda de CPU hacia el dominio de la energía, y en base a ésto, se propone el algoritmo energy-based fair queueing (EFQ) para proporcionar una planificación basada en la energía. El algoritmo EFQ está diseñado para compartir la potencia consumida entre las tareas mediante su planificación en función de la energía consumida y de la cuota reservada. La cuota de consumo de cada tarea con restricciones temporales está protegida frente a diversos cambios que puedan ocurrir en el sistema. Además, para dar mejor soporte a las tareas en tiempo real y multimedia, se propone un mecanismo para combinar con el algoritmo EFQ para dar preferencia en la planificación durante breves intervalos de tiempo a las tareas más urgentes con restricciones temporales.Las propiedades del algoritmo EFQ se evaluan a través del modelado de alto nivel y la simulación. Los resultados de las simulaciones indican que los requisitos esenciales de la planificación centrada en la energía pueden lograrse. El algoritmo EFQ se implementa más tarde en el kernel de Linux. Para evaluar las propiedades del planificador EFQ basado en Linux, se desarrolló un banco de pruebas experimental basado en una sitema empotrado, un programa de banco de pruebas multihilo, y un conjunto de pruebas de código abierto. A través de experimentos específicamente diseñados, esta tesis verifica primero las propiedades de EFQ en la gestión de la cuota de consumo de potencia y la planificación en tiempo real y, a continuación, explora los beneficios potenciales de emplear la planificación EFQ en la optimización de la experiencia de usuario para sistemas móviles con energía limitada. Los resultados experimentales sobre la gestión de la cuota de energía muestran que EFQ es más eficaz que el planificador de Linux-CFS en la gestión de energía, logrando un reparto proporcional de la energía del sistema independientemente de en qué dispositivo se consume la energía. Los resultados experimentales en la planificación en tiempo real demuestran que EFQ puede lograr de forma eficaz, flexible y robusta el cumplimiento de las restricciones temporales aunque se dé el caso de aumento del el número de tareas o del error en la estimación de energía. Por último, un análisis comparativo de los resultados experimentales sobre la optimización de la experiencia del usuario demuestra que, primero, EFQ es más eficaz y flexible que los algoritmos tradicionales de planificación del procesador, como el que se encuentra por defecto en el planificador de Linux y, segundo, que proporciona la posibilidad de optimizar y preservar la experiencia de usuario para los sistemas móviles con energía limitada. Abstract Modern mobiledevices have been becoming increasingly powerful in functionality and entertainment as the next-generation mobile computing and communication technologies are rapidly advanced. However, the battery capacity has not experienced anequivalent increase. The user experience of modern mobile systems is therefore greatly affected by the battery lifetime,which is an unstable factor that is hard to control. To address this problem, previous works proposed energy-centric power management (PM) schemes to provide strong guarantee on the battery lifetime by globally managing energy as the first-class resource in the system. As the processor scheduler plays a pivotal role in power management and application performance guarantee, this thesis explores the user experience optimization of energy-limited mobile systemsfrom the perspective of energy-centric processor scheduling in an energy-centric context. This thesis first analyzes the general contributing factors of the mobile system user experience.Then itdetermines the essential requirements on the energy-centric processor scheduling for user experience optimization, which are proportional power sharing, time-constraint compliance, and when necessary, a tradeoff between the power share and the time-constraint compliance. To meet the requirements, the classical fair queuing algorithm and its reference model are extended from the network and CPU bandwidth sharing domain to the energy sharing domain, and based on that, the energy-based fair queuing (EFQ) algorithm is proposed for performing energy-centric processor scheduling. The EFQ algorithm is designed to provide proportional power shares to tasks by scheduling the tasks based on their energy consumption and weights. The power share of each time-sensitive task is protected upon the change of the scheduling environment to guarantee a stable performance, and any instantaneous power share that is overly allocated to one time-sensitive task can be fairly re-allocated to the other tasks. In addition, to better support real-time and multimedia scheduling, certain real-time friendly mechanism is combined into the EFQ algorithm to give time-limited scheduling preference to the time-sensitive tasks. Through high-level modelling and simulation, the properties of the EFQ algorithm are evaluated. The simulation results indicate that the essential requirements of energy-centric processor scheduling can be achieved. The EFQ algorithm is later implemented in the Linux kernel. To assess the properties of the Linux-based EFQ scheduler, an experimental test-bench based on an embedded platform, a multithreading test-bench program, and an open-source benchmark suite is developed. Through specifically-designed experiments, this thesis first verifies the properties of EFQ in power share management and real-time scheduling, and then, explores the potential benefits of employing EFQ scheduling in the user experience optimization for energy-limited mobile systems. Experimental results on power share management show that EFQ is more effective than the Linux-CFS scheduler in managing power shares and it can achieve a proportional sharing of the system power regardless of on which device the energy is spent. Experimental results on real-time scheduling demonstrate that EFQ can achieve effective, flexible and robust time-constraint compliance upon the increase of energy estimation error and task number. Finally, a comparative analysis of the experimental results on user experience optimization demonstrates that EFQ is more effective and flexible than traditional processor scheduling algorithms, such as those of the default Linux scheduler, in optimizing and preserving the user experience of energy-limited mobile systems.

Development of Shape-Optimization Tools for the Aerodynamic Design of Turbomachinery Blades

The aim of this work is to develop an automated tool for the optimization of turbomachinery blades founded on an evolutionary strategy. This optimization scheme will serve to deal with supersonic blades cascades for application to Organic Rankine Cycle (ORC) turbines. The blade geometry is defined using parameterization techniques based on B-Splines curves, that allow to have a local control of the shape. The location in space of the control points of the B-Spline curve define the design variables of the optimization problem. In the present work, the performance of the blade shape is assessed by means of fully-turbulent flow simulations performed with a CFD package, in which a look-up table method is applied to ensure an accurate thermodynamic treatment. The solver is set along with the optimization tool to determine the optimal shape of the blade. As only blade-to-blade effects are of interest in this study, quasi-3D calculations are performed, and a single-objective evolutionary strategy is applied to the optimization. As a result, a non-intrusive tool, with no need for gradients definition, is developed. The computational cost is reduced by the use of surrogate models. A Gaussian interpolation scheme (Kriging model) is applied for the estimated n-dimensional function, and a surrogate-based local optimization strategy is proved to yield an accurate way for optimization. In particular, the present optimization scheme has been applied to the re-design of a supersonic stator cascade of an axial-flow turbine. In this design exercise very strong shock waves are generated in the rear blade suction side and shock-boundary layer interaction mechanisms occur. A significant efficiency improvement as a consequence of a more uniform flow at the blade outlet section of the stator is achieved. This is also expected to provide beneficial effects on the design of a subsequent downstream rotor. The method provides an improvement to gradient-based methods and an optimized blade geometry is easily achieved using the genetic algorithm.

A vision based aerial rbot solution for the IARC 2014 by the Technical University of Madrid

The IARC competitions aim at making the state of the art in UAV progress. The 2014 challenge deals mainly with GPS/Laser denied navigation, Robot-Robot interaction and Obstacle avoidance in the setting of a ground robot herding problem. We present in this paper a drone which will take part in this competition. The platform and hardware it is composed of and the software we designed are introduced. This software has three main components: the visual information acquisition, the mapping algorithm and the Aritificial Intelligence mission planner. A statement of the safety measures integrated in the drone and of our efforts to ensure field testing in conditions as close as possible to the challenge?s is also included.