69 resultados para Unconstrained and convex optimization
em Universidad Politécnica de Madrid
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This paper presents a hand biometric system for contact-less, platform-free scenarios, proposing innovative methods in feature extraction, template creation and template matching. The evaluation of the proposed method considers both the use of three contact-less publicly available hand databases, and the comparison of the performance to two competitive pattern recognition techniques existing in literature: namely Support Vector Machines (SVM) and k-Nearest Neighbour (k-NN). Results highlight the fact that the proposed method outcomes existing approaches in literature in terms of computational cost, accuracy in human identification, number of extracted features and number of samples for template creation. The proposed method is a suitable solution for human identification in contact-less scenarios based on hand biometrics, providing a feasible solution to devices with limited hardware requirements like mobile devices
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Abstract The proliferation of wireless sensor networks and the variety of envisioned applications associated with them has motivated the development of distributed algorithms for collaborative processing over networked systems. One of the applications that has attracted the attention of the researchers is that of target localization where the nodes of the network try to estimate the position of an unknown target that lies within its coverage area. Particularly challenging is the problem of estimating the target’s position when we use received signal strength indicator (RSSI) due to the nonlinear relationship between the measured signal and the true position of the target. Many of the existing approaches suffer either from high computational complexity (e.g., particle filters) or lack of accuracy. Further, many of the proposed solutions are centralized which make their application to a sensor network questionable. Depending on the application at hand and, from a practical perspective it could be convenient to find a balance between localization accuracy and complexity. Into this direction we approach the maximum likelihood location estimation problem by solving a suboptimal (and more tractable) problem. One of the main advantages of the proposed scheme is that it allows for a decentralized implementation using distributed processing tools (e.g., consensus and convex optimization) and therefore, it is very suitable to be implemented in real sensor networks. If further accuracy is needed an additional refinement step could be performed around the found solution. Under the assumption of independent noise among the nodes such local search can be done in a fully distributed way using a distributed version of the Gauss-Newton method based on consensus. Regardless of the underlying application or function of the sensor network it is al¬ways necessary to have a mechanism for data reporting. While some approaches use a special kind of nodes (called sink nodes) for data harvesting and forwarding to the outside world, there are however some scenarios where such an approach is impractical or even impossible to deploy. Further, such sink nodes become a bottleneck in terms of traffic flow and power consumption. To overcome these issues instead of using sink nodes for data reporting one could use collaborative beamforming techniques to forward directly the generated data to a base station or gateway to the outside world. In a dis-tributed environment like a sensor network nodes cooperate in order to form a virtual antenna array that can exploit the benefits of multi-antenna communications. In col-laborative beamforming nodes synchronize their phases in order to add constructively at the receiver. Some of the inconveniences associated with collaborative beamforming techniques is that there is no control over the radiation pattern since it is treated as a random quantity. This may cause interference to other coexisting systems and fast bat-tery depletion at the nodes. Since energy-efficiency is a major design issue we consider the development of a distributed collaborative beamforming scheme that maximizes the network lifetime while meeting some quality of service (QoS) requirement at the re¬ceiver side. Using local information about battery status and channel conditions we find distributed algorithms that converge to the optimal centralized beamformer. While in the first part we consider only battery depletion due to communications beamforming, we extend the model to account for more realistic scenarios by the introduction of an additional random energy consumption. It is shown how the new problem generalizes the original one and under which conditions it is easily solvable. By formulating the problem under the energy-efficiency perspective the network’s lifetime is significantly improved. Resumen La proliferación de las redes inalámbricas de sensores junto con la gran variedad de posi¬bles aplicaciones relacionadas, han motivado el desarrollo de herramientas y algoritmos necesarios para el procesado cooperativo en sistemas distribuidos. Una de las aplicaciones que suscitado mayor interés entre la comunidad científica es la de localization, donde el conjunto de nodos de la red intenta estimar la posición de un blanco localizado dentro de su área de cobertura. El problema de la localization es especialmente desafiante cuando se usan niveles de energía de la seal recibida (RSSI por sus siglas en inglés) como medida para la localization. El principal inconveniente reside en el hecho que el nivel de señal recibida no sigue una relación lineal con la posición del blanco. Muchas de las soluciones actuales al problema de localization usando RSSI se basan en complejos esquemas centralizados como filtros de partículas, mientas que en otras se basan en esquemas mucho más simples pero con menor precisión. Además, en muchos casos las estrategias son centralizadas lo que resulta poco prácticos para su implementación en redes de sensores. Desde un punto de vista práctico y de implementation, es conveniente, para ciertos escenarios y aplicaciones, el desarrollo de alternativas que ofrezcan un compromiso entre complejidad y precisión. En esta línea, en lugar de abordar directamente el problema de la estimación de la posición del blanco bajo el criterio de máxima verosimilitud, proponemos usar una formulación subóptima del problema más manejable analíticamente y que ofrece la ventaja de permitir en¬contrar la solución al problema de localization de una forma totalmente distribuida, convirtiéndola así en una solución atractiva dentro del contexto de redes inalámbricas de sensores. Para ello, se usan herramientas de procesado distribuido como los algorit¬mos de consenso y de optimización convexa en sistemas distribuidos. Para aplicaciones donde se requiera de un mayor grado de precisión se propone una estrategia que con¬siste en la optimización local de la función de verosimilitud entorno a la estimación inicialmente obtenida. Esta optimización se puede realizar de forma descentralizada usando una versión basada en consenso del método de Gauss-Newton siempre y cuando asumamos independencia de los ruidos de medida en los diferentes nodos. Independientemente de la aplicación subyacente de la red de sensores, es necesario tener un mecanismo que permita recopilar los datos provenientes de la red de sensores. Una forma de hacerlo es mediante el uso de uno o varios nodos especiales, llamados nodos “sumidero”, (sink en inglés) que actúen como centros recolectores de información y que estarán equipados con hardware adicional que les permita la interacción con el exterior de la red. La principal desventaja de esta estrategia es que dichos nodos se convierten en cuellos de botella en cuanto a tráfico y capacidad de cálculo. Como alter¬nativa se pueden usar técnicas cooperativas de conformación de haz (beamforming en inglés) de manera que el conjunto de la red puede verse como un único sistema virtual de múltiples antenas y, por tanto, que exploten los beneficios que ofrecen las comu¬nicaciones con múltiples antenas. Para ello, los distintos nodos de la red sincronizan sus transmisiones de manera que se produce una interferencia constructiva en el recep¬tor. No obstante, las actuales técnicas se basan en resultados promedios y asintóticos, cuando el número de nodos es muy grande. Para una configuración específica se pierde el control sobre el diagrama de radiación causando posibles interferencias sobre sis¬temas coexistentes o gastando más potencia de la requerida. La eficiencia energética es una cuestión capital en las redes inalámbricas de sensores ya que los nodos están equipados con baterías. Es por tanto muy importante preservar la batería evitando cambios innecesarios y el consecuente aumento de costes. Bajo estas consideraciones, se propone un esquema de conformación de haz que maximice el tiempo de vida útil de la red, entendiendo como tal el máximo tiempo que la red puede estar operativa garantizando unos requisitos de calidad de servicio (QoS por sus siglas en inglés) que permitan una decodificación fiable de la señal recibida en la estación base. Se proponen además algoritmos distribuidos que convergen a la solución centralizada. Inicialmente se considera que la única causa de consumo energético se debe a las comunicaciones con la estación base. Este modelo de consumo energético es modificado para tener en cuenta otras formas de consumo de energía derivadas de procesos inherentes al funcionamiento de la red como la adquisición y procesado de datos, las comunicaciones locales entre nodos, etc. Dicho consumo adicional de energía se modela como una variable aleatoria en cada nodo. Se cambia por tanto, a un escenario probabilístico que generaliza el caso determinista y se proporcionan condiciones bajo las cuales el problema se puede resolver de forma eficiente. Se demuestra que el tiempo de vida de la red mejora de forma significativa usando el criterio propuesto de eficiencia energética.
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Esta tesis propone un sistema biométrico de geometría de mano orientado a entornos sin contacto junto con un sistema de detección de estrés capaz de decir qué grado de estrés tiene una determinada persona en base a señales fisiológicas Con respecto al sistema biométrico, esta tesis contribuye con el diseño y la implementación de un sistema biométrico de geometría de mano, donde la adquisición se realiza sin ningún tipo de contacto, y el patrón del usuario se crea considerando únicamente datos del propio individuo. Además, esta tesis propone un algoritmo de segmentación multiescala para solucionar los problemas que conlleva la adquisición de manos en entornos reales. Por otro lado, respecto a la extracción de características y su posterior comparación esta tesis tiene una contribución específica, proponiendo esquemas adecuados para llevar a cabo tales tareas con un coste computacional bajo pero con una alta precisión en el reconocimiento de personas. Por último, este sistema es evaluado acorde a la norma estándar ISO/IEC 19795 considerando seis bases de datos públicas. En relación al método de detección de estrés, esta tesis propone un sistema basado en dos señales fisiológicas, concretamente la tasa cardiaca y la conductancia de la piel, así como la creación de un innovador patrón de estrés que recoge el comportamiento de ambas señales bajo las situaciones de estrés y no-estrés. Además, este sistema está basado en lógica difusa para decidir el grado de estrés de un individuo. En general, este sistema es capaz de detectar estrés de forma precisa y en tiempo real, proporcionando una solución adecuada para sistemas biométricos actuales, donde la aplicación del sistema de detección de estrés es directa para evitar situaciónes donde los individuos sean forzados a proporcionar sus datos biométricos. Finalmente, esta tesis incluye un estudio de aceptabilidad del usuario, donde se evalúa cuál es la aceptación del usuario con respecto a la técnica biométrica propuesta por un total de 250 usuarios. Además se incluye un prototipo implementado en un dispositivo móvil y su evaluación. ABSTRACT: This thesis proposes a hand biometric system oriented to unconstrained and contactless scenarios together with a stress detection method able to elucidate to what extent an individual is under stress based on physiological signals. Concerning the biometric system, this thesis contributes with the design and implementation of a hand-based biometric system, where the acquisition is carried out without contact and the template is created only requiring information from a single individual. In addition, this thesis proposes an algorithm based on multiscale aggregation in order to tackle with the problem of segmentation in real unconstrained environments. Furthermore, feature extraction and matching are also a specific contributions of this thesis, providing adequate schemes to carry out both actions with low computational cost but with certain recognition accuracy. Finally, this system is evaluated according to international standard ISO/IEC 19795 considering six public databases. In relation to the stress detection method, this thesis proposes a system based on two physiological signals, namely heart rate and galvanic skin response, with the creation of an innovative stress detection template which gathers the behaviour of both physiological signals under both stressing and non-stressing situations. Besides, this system is based on fuzzy logic to elucidate the level of stress of an individual. As an overview, this system is able to detect stress accurately and in real-time, providing an adequate solution for current biometric systems, where the application of a stress detection system is direct to avoid situations where individuals are forced to provide the biometric data. Finally, this thesis includes a user acceptability evaluation, where the acceptance of the proposed biometric technique is assessed by a total of 250 individuals. In addition, this thesis includes a mobile implementation prototype and its evaluation.
A Methodological model to assist the optimization and risk management of mining investment decisions
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Identifying, quantifying, and minimizing technical risks associated with investment decisions is a key challenge for mineral industry decision makers and investors. However, risk analysis in most bankable mine feasibility studies are based on the stochastic modelling of project “Net Present Value” (NPV)which, in most cases, fails to provide decision makers with a truly comprehensive analysis of risks associated with technical and management uncertainty and, as a result, are of little use for risk management and project optimization. This paper presents a value-chain risk management approach where project risk is evaluated for each step of the project lifecycle, from exploration to mine closure, and risk management is performed as a part of a stepwise value-added optimization process.
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This paper presents a theoretical analysis and an optimization method for envelope amplifier. Highly efficient envelope amplifiers based on a switching converter in parallel or series with a linear regulator have been analyzed and optimized. The results of the optimization process have been shown and these two architectures are compared regarding their complexity and efficiency. The optimization method that is proposed is based on the previous knowledge about the transmitted signal type (OFDM, WCDMA...) and it can be applied to any signal type as long as the envelope probability distribution is known. Finally, it is shown that the analyzed architectures have an inherent efficiency limit.
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The Cross-Entropy (CE) is an efficient method for the estimation of rare-event probabilities and combinatorial optimization. This work presents a novel approach of the CE for optimization of a Soft-Computing controller. A Fuzzy controller was designed to command an unmanned aerial system (UAS) for avoiding collision task. The only sensor used to accomplish this task was a forward camera. The CE is used to reach a near-optimal controller by modifying the scaling factors of the controller inputs. The optimization was realized using the ROS-Gazebo simulation system. In order to evaluate the optimization a big amount of tests were carried out with a real quadcopter.
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This paper presents the security evaluation, energy consumption optimization, and spectrum scarcity analysis of artificial noise techniques to increase physical-layer security in Cognitive Wireless Sensor Networks (CWSNs). These techniques introduce noise into the spectrum in order to hide real information. Nevertheless, they directly affect two important parameters in Cognitive Wireless Sensor Networks (CWSNs), energy consumption and spectrum utilization. Both are affected because the number of packets transmitted by the network and the active period of the nodes increase. Security evaluation demonstrates that these techniques are effective against eavesdropper attacks, but also optimization allows for the implementation of these approaches in low-resource networks such as Cognitive Wireless Sensor Networks. In this work, the scenario is formally modeled and the optimization according to the simulation results and the impact analysis over the frequency spectrum are presented.
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Durante los últimos años la tendencia en el sector de las telecomunicaciones ha sido un aumento y diversificación en la transmisión de voz, video y fundamentalmente de datos. Para conseguir alcanzar las tasas de transmisión requeridas, los nuevos estándares de comunicaciones requieren un mayor ancho de banda y tienen un mayor factor de pico, lo cual influye en el bajo rendimiento del amplificador de radiofrecuencia (RFPA). Otro factor que ha influido en el bajo rendimiento es el diseño del amplificador de radiofrecuencia. Tradicionalmente se han utilizado amplificadores lineales por su buen funcionamiento. Sin embargo, debido al elevado factor de pico de las señales transmitidas, el rendimiento de este tipo de amplificadores es bajo. El bajo rendimiento del sistema conlleva desventajas adicionales como el aumento del coste y del tamaño del sistema de refrigeración, como en el caso de una estación base, o como la reducción del tiempo de uso y un mayor calentamiento del equipo para sistemas portátiles alimentados con baterías. Debido a estos factores, se han desarrollado durante las últimas décadas varias soluciones para aumentar el rendimiento del RFPA como la técnica de Outphasing, combinadores de potencia o la técnica de Doherty. Estas soluciones mejoran las prestaciones del RFPA y en algún caso han sido ampliamente utilizados comercialmente como la técnica de Doherty, que alcanza rendimientos hasta del 50% para el sistema completo para anchos de banda de hasta 20MHz. Pese a las mejoras obtenidas con estas soluciones, los mayores rendimientos del sistema se obtienen para soluciones basadas en la modulación de la tensión de alimentación del amplificador de potencia como “Envelope Tracking” o “EER”. La técnica de seguimiento de envolvente o “Envelope Tracking” está basada en la modulación de la tensión de alimentación de un amplificador lineal de potencia para obtener una mejora en el rendimiento en el sistema comparado a una solución con una tensión de alimentación constante. Para la implementación de esta técnica se necesita una etapa adicional, el amplificador de envolvente, que añade complejidad al amplificador de radiofrecuencia. En un amplificador diseñado con esta técnica, se aumentan las pérdidas debido a la etapa adicional que supone el amplificador de envolvente pero a su vez disminuyen las pérdidas en el amplificador de potencia. Si el diseño se optimiza adecuadamente, puede conseguirse un aumento global en el rendimiento del sistema superior al conseguido con las técnicas mencionadas anteriormente. Esta técnica presenta ventajas en el diseño del amplificador de envolvente, ya que el ancho de banda requerido puede ser menor que el ancho de banda de la señal de envolvente si se optimiza adecuadamente el diseño. Adicionalmente, debido a que la sincronización entre la señal de envolvente y de fase no tiene que ser perfecta, el proceso de integración conlleva ciertas ventajas respecto a otras técnicas como EER. La técnica de eliminación y restauración de envolvente, llamada EER o técnica de Kahn está basada en modulación simultánea de la envolvente y la fase de la señal usando un amplificador de potencia conmutado, no lineal y que permite obtener un elevado rendimiento. Esta solución fue propuesta en el año 1952, pero no ha sido implementada con éxito durante muchos años debido a los exigentes requerimientos en cuanto a la sincronización entre fase y envolvente, a las técnicas de control y de corrección de los errores y no linealidades de cada una de las etapas así como de los equipos para poder implementar estas técnicas, que tienen unos requerimientos exigentes en capacidad de cálculo y procesamiento. Dentro del diseño de un RFPA, el amplificador de envolvente tiene una gran importancia debido a su influencia en el rendimiento y ancho de banda del sistema completo. Adicionalmente, la linealidad y la calidad de la señal de transmitida deben ser elevados para poder cumplir con los diferentes estándares de telecomunicaciones. Esta tesis se centra en el amplificador de envolvente y el objetivo principal es el desarrollo de soluciones que permitan el aumento del rendimiento total del sistema a la vez que satisfagan los requerimientos de ancho de banda, calidad de la señal transmitida y de linealidad. Debido al elevado rendimiento que potencialmente puede alcanzarse con la técnica de EER, esta técnica ha sido objeto de análisis y en el estado del arte pueden encontrarse numerosas referencias que analizan el diseño y proponen diversas implementaciones. En una clasificación de alto nivel, podemos agrupar las soluciones propuestas del amplificador de envolvente según estén compuestas de una o múltiples etapas. Las soluciones para el amplificador de envolvente en una configuración multietapa se basan en la combinación de un convertidor conmutado, de elevado rendimiento con un regulador lineal, de alto ancho de banda, en una combinación serie o paralelo. Estas soluciones, debido a la combinación de las características de ambas etapas, proporcionan un buen compromiso entre rendimiento y buen funcionamiento del amplificador de RF. Por otro lado, la complejidad del sistema aumenta debido al mayor número de componentes y de señales de control necesarias y el aumento de rendimiento que se consigue con estas soluciones es limitado. Una configuración en una etapa tiene las ventajas de una mayor simplicidad, pero debido al elevado ancho de banda necesario, la frecuencia de conmutación debe aumentarse en gran medida. Esto implicará un bajo rendimiento y un peor funcionamiento del amplificador de envolvente. En el estado del arte pueden encontrarse diversas soluciones para un amplificador de envolvente en una etapa, como aumentar la frecuencia de conmutación y realizar la implementación en un circuito integrado, que tendrá mejor funcionamiento a altas frecuencias o utilizar técnicas topológicas y/o filtros de orden elevado, que permiten una reducción de la frecuencia de conmutación. En esta tesis se propone de manera original el uso de la técnica de cancelación de rizado, aplicado al convertidor reductor síncrono, para reducir la frecuencia de conmutación comparado con diseño equivalente del convertidor reductor convencional. Adicionalmente se han desarrollado dos variantes topológicas basadas en esta solución para aumentar la robustez y las prestaciones de la misma. Otro punto de interés en el diseño de un RFPA es la dificultad de poder estimar la influencia de los parámetros de diseño del amplificador de envolvente en el amplificador final integrado. En esta tesis se ha abordado este problema y se ha desarrollado una herramienta de diseño que permite obtener las principales figuras de mérito del amplificador integrado para la técnica de EER a partir del diseño del amplificador de envolvente. Mediante el uso de esta herramienta pueden validarse el efecto del ancho de banda, el rizado de tensión de salida o las no linealidades del diseño del amplificador de envolvente para varias modulaciones digitales. Las principales contribuciones originales de esta tesis son las siguientes: La aplicación de la técnica de cancelación de rizado a un convertidor reductor síncrono para un amplificador de envolvente de alto rendimiento para un RFPA linealizado mediante la técnica de EER. Una reducción del 66% en la frecuencia de conmutación, comparado con el reductor convencional equivalente. Esta reducción se ha validado experimentalmente obteniéndose una mejora en el rendimiento de entre el 12.4% y el 16% para las especificaciones de este trabajo. La topología y el diseño del convertidor reductor con dos redes de cancelación de rizado en cascada para mejorar el funcionamiento y robustez de la solución con una red de cancelación. La combinación de un convertidor redactor multifase con la técnica de cancelación de rizado para obtener una topología que proporciona una reducción del cociente entre frecuencia de conmutación y ancho de banda de la señal. El proceso de optimización del control del amplificador de envolvente en lazo cerrado para mejorar el funcionamiento respecto a la solución en lazo abierto del convertidor reductor con red de cancelación de rizado. Una herramienta de simulación para optimizar el proceso de diseño del amplificador de envolvente mediante la estimación de las figuras de mérito del RFPA, implementado mediante EER, basada en el diseño del amplificador de envolvente. La integración y caracterización del amplificador de envolvente basado en un convertidor reductor con red de cancelación de rizado en el transmisor de radiofrecuencia completo consiguiendo un elevado rendimiento, entre 57% y 70.6% para potencias de salida de 14.4W y 40.7W respectivamente. Esta tesis se divide en seis capítulos. El primer capítulo aborda la introducción enfocada en la aplicación, los amplificadores de potencia de radiofrecuencia, así como los principales problemas, retos y soluciones existentes. En el capítulo dos se desarrolla el estado del arte de amplificadores de potencia de RF, describiéndose las principales técnicas de diseño, las causas de no linealidad y las técnicas de optimización. El capítulo tres está centrado en las soluciones propuestas para el amplificador de envolvente. El modo de control se ha abordado en este capítulo y se ha presentado una optimización del diseño en lazo cerrado para el convertidor reductor convencional y para el convertidor reductor con red de cancelación de rizado. El capítulo cuatro se centra en el proceso de diseño del amplificador de envolvente. Se ha desarrollado una herramienta de diseño para evaluar la influencia del amplificador de envolvente en las figuras de mérito del RFPA. En el capítulo cinco se presenta el proceso de integración realizado y las pruebas realizadas para las diversas modulaciones, así como la completa caracterización y análisis del amplificador de RF. El capítulo seis describe las principales conclusiones de la tesis y las líneas futuras. ABSTRACT The trend in the telecommunications sector during the last years follow a high increase in the transmission rate of voice, video and mainly in data. To achieve the required levels of data rates, the new modulation standards demand higher bandwidths and have a higher peak to average power ratio (PAPR). These specifications have a direct impact in the low efficiency of the RFPA. An additional factor for the low efficiency of the RFPA is in the power amplifier design. Traditionally, linear classes have been used for the implementation of the power amplifier as they comply with the technical requirements. However, they have a low efficiency, especially in the operating range of signals with a high PAPR. The low efficiency of the transmitter has additional disadvantages as an increase in the cost and size as the cooling system needs to be increased for a base station and a temperature increase and a lower use time for portable devices. Several solutions have been proposed in the state of the art to improve the efficiency of the transmitter as Outphasing, power combiners or Doherty technique. However, the highest potential of efficiency improvement can be obtained using a modulated power supply for the power amplifier, as in the Envelope Tracking and EER techniques. The Envelope Tracking technique is based on the modulation of the power supply of a linear power amplifier to improve the overall efficiency compared to a fixed voltage supply. In the implementation of this technique an additional stage is needed, the envelope amplifier, that will increase the complexity of the RFPA. However, the efficiency of the linear power amplifier will increase and, if designed properly, the RFPA efficiency will be improved. The advantages of this technique are that the envelope amplifier design does not require such a high bandwidth as the envelope signal and that in the integration process a perfect synchronization between envelope and phase is not required. The Envelope Elimination and Restoration (EER) technique, known also as Kahn’s technique, is based on the simultaneous modulation of envelope and phase using a high efficiency switched power amplifier. This solution has the highest potential in terms of the efficiency improvement but also has the most challenging specifications. This solution, proposed in 1952, has not been successfully implemented until the last two decades due to the high demanding requirements for each of the stages as well as for the highly demanding processing and computation capabilities needed. At the system level, a very precise synchronization is required between the envelope and phase paths to avoid a linearity decrease of the system. Several techniques are used to compensate the non-linear effects in amplitude and phase and to improve the rejection of the out of band noise as predistortion, feedback and feed-forward. In order to obtain a high bandwidth and efficient RFPA using either ET or EER, the envelope amplifier stage will have a critical importance. The requirements for this stage are very demanding in terms of bandwidth, linearity and quality of the transmitted signal. Additionally the efficiency should be as high as possible, as the envelope amplifier has a direct impact in the efficiency of the overall system. This thesis is focused on the envelope amplifier stage and the main objective will be the development of high efficiency envelope amplifier solutions that comply with the requirements of the RFPA application. The design and optimization of an envelope amplifier for a RFPA application is a highly referenced research topic, and many solutions that address the envelope amplifier and the RFPA design and optimization can be found in the state of the art. From a high level classification, multiple and single stage envelope amplifiers can be identified. Envelope amplifiers for EER based on multiple stage architecture combine a linear assisted stage and a switched-mode stage, either in a series or parallel configuration, to achieve a very high performance RFPA. However, the complexity of the system increases and the efficiency improvement is limited. A single-stage envelope amplifier has the advantage of a lower complexity but in order to achieve the required bandwidth the switching frequency has to be highly increased, and therefore the performance and the efficiency are degraded. Several techniques are used to overcome this limitation, as the design of integrated circuits that are capable of switching at very high rates or the use of topological solutions, high order filters or a combination of both to reduce the switching frequency requirements. In this thesis it is originally proposed the use of the ripple cancellation technique, applied to a synchronous buck converter, to reduce the switching frequency requirements compared to a conventional buck converter for an envelope amplifier application. Three original proposals for the envelope amplifier stage, based on the ripple cancellation technique, are presented and one of the solutions has been experimentally validated and integrated in the complete amplifier, showing a high total efficiency increase compared to other solutions of the state of the art. Additionally, the proposed envelope amplifier has been integrated in the complete RFPA achieving a high total efficiency. The design process optimization has also been analyzed in this thesis. Due to the different figures of merit between the envelope amplifier and the complete RFPA it is very difficult to obtain an optimized design for the envelope amplifier. To reduce the design uncertainties, a design tool has been developed to provide an estimation of the RFPA figures of merit based on the design of the envelope amplifier. The main contributions of this thesis are: The application of the ripple cancellation technique to a synchronous buck converter for an envelope amplifier application to achieve a high efficiency and high bandwidth EER RFPA. A 66% reduction of the switching frequency, validated experimentally, compared to the equivalent conventional buck converter. This reduction has been reflected in an improvement in the efficiency between 12.4% and 16%, validated for the specifications of this work. The synchronous buck converter with two cascaded ripple cancellation networks (RCNs) topology and design to improve the robustness and the performance of the envelope amplifier. The combination of a phase-shifted multi-phase buck converter with the ripple cancellation technique to improve the envelope amplifier switching frequency to signal bandwidth ratio. The optimization of the control loop of an envelope amplifier to improve the performance of the open loop design for the conventional and ripple cancellation buck converter. A simulation tool to optimize the envelope amplifier design process. Using the envelope amplifier design as the input data, the main figures of merit of the complete RFPA for an EER application are obtained for several digital modulations. The successful integration of the envelope amplifier based on a RCN buck converter in the complete RFPA obtaining a high efficiency integrated amplifier. The efficiency obtained is between 57% and 70.6% for an output power of 14.4W and 40.7W respectively. The main figures of merit for the different modulations have been characterized and analyzed. This thesis is organized in six chapters. In Chapter 1 is provided an introduction of the RFPA application, where the main problems, challenges and solutions are described. In Chapter 2 the technical background for radiofrequency power amplifiers (RF) is presented. The main techniques to implement an RFPA are described and analyzed. The state of the art techniques to improve performance of the RFPA are identified as well as the main sources of no-linearities for the RFPA. Chapter 3 is focused on the envelope amplifier stage. The three different solutions proposed originally in this thesis for the envelope amplifier are presented and analyzed. The control stage design is analyzed and an optimization is proposed both for the conventional and the RCN buck converter. Chapter 4 is focused in the design and optimization process of the envelope amplifier and a design tool to evaluate the envelope amplifier design impact in the RFPA is presented. Chapter 5 shows the integration process of the complete amplifier. Chapter 6 addresses the main conclusions of the thesis and the future work.
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This paper proposes a new multi-objective estimation of distribution algorithm (EDA) based on joint modeling of objectives and variables. This EDA uses the multi-dimensional Bayesian network as its probabilistic model. In this way it can capture the dependencies between objectives, variables and objectives, as well as the dependencies learnt between variables in other Bayesian network-based EDAs. This model leads to a problem decomposition that helps the proposed algorithm to find better trade-off solutions to the multi-objective problem. In addition to Pareto set approximation, the algorithm is also able to estimate the structure of the multi-objective problem. To apply the algorithm to many-objective problems, the algorithm includes four different ranking methods proposed in the literature for this purpose. The algorithm is applied to the set of walking fish group (WFG) problems, and its optimization performance is compared with an evolutionary algorithm and another multi-objective EDA. The experimental results show that the proposed algorithm performs significantly better on many of the problems and for different objective space dimensions, and achieves comparable results on some compared with the other algorithms.
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This paper addresses the question of maximizing classifier accuracy for classifying task-related mental activity from Magnetoencelophalography (MEG) data. We propose the use of different sources of information and introduce an automatic channel selection procedure. To determine an informative set of channels, our approach combines a variety of machine learning algorithms: feature subset selection methods, classifiers based on regularized logistic regression, information fusion, and multiobjective optimization based on probabilistic modeling of the search space. The experimental results show that our proposal is able to improve classification accuracy compared to approaches whose classifiers use only one type of MEG information or for which the set of channels is fixed a priori.
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Wireless sensor networks are posed as the new communication paradigm where the use of small, low-complexity, and low-power devices is preferred over costly centralized systems. The spectra of potential applications of sensor networks is very wide, ranging from monitoring, surveillance, and localization, among others. Localization is a key application in sensor networks and the use of simple, efficient, and distributed algorithms is of paramount practical importance. Combining convex optimization tools with consensus algorithms we propose a distributed localization algorithm for scenarios where received signal strength indicator readings are used. We approach the localization problem by formulating an alternative problem that uses distance estimates locally computed at each node. The formulated problem is solved by a relaxed version using semidefinite relaxation technique. Conditions under which the relaxed problem yields to the same solution as the original problem are given and a distributed consensusbased implementation of the algorithm is proposed based on an augmented Lagrangian approach and primaldual decomposition methods. Although suboptimal, the proposed approach is very suitable for its implementation in real sensor networks, i.e., it is scalable, robust against node failures and requires only local communication among neighboring nodes. Simulation results show that running an additional local search around the found solution can yield performance close to the maximum likelihood estimate.
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Energy efficiency is a major design issue in the context of Wireless Sensor Networks (WSN). If data is to be sent to a far-away base station, collaborative beamforming by the sensors may help to dis- tribute the load among the nodes and reduce fast battery depletion. However, collaborative beamforming techniques are far from opti- mality and in many cases may be wasting more power than required. In this contribution we consider the issue of energy efficiency in beamforming applications. Using a convex optimization framework, we propose the design of a virtual beamformer that maximizes the network's lifetime while satisfying a pre-specified Quality of Service (QoS) requirement. A distributed consensus-based algorithm for the computation of the optimal beamformer is also provided
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Stochastic model updating must be considered for quantifying uncertainties inherently existing in real-world engineering structures. By this means the statistical properties,instead of deterministic values, of structural parameters can be sought indicating the parameter variability. However, the implementation of stochastic model updating is much more complicated than that of deterministic methods particularly in the aspects of theoretical complexity and low computational efficiency. This study attempts to propose a simple and cost-efficient method by decomposing a stochastic updating process into a series of deterministic ones with the aid of response surface models and Monte Carlo simulation. The response surface models are used as surrogates for original FE models in the interest of programming simplification, fast response computation and easy inverse optimization. Monte Carlo simulation is adopted for generating samples from the assumed or measured probability distributions of responses. Each sample corresponds to an individual deterministic inverse process predicting the deterministic values of parameters. Then the parameter means and variances can be statistically estimated based on all the parameter predictions by running all the samples. Meanwhile, the analysis of variance approach is employed for the evaluation of parameter variability significance. The proposed method has been demonstrated firstly on a numerical beam and then a set of nominally identical steel plates tested in the laboratory. It is found that compared with the existing stochastic model updating methods, the proposed method presents similar accuracy while its primary merits consist in its simple implementation and cost efficiency in response computation and inverse optimization.
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Beghini et al (Struct Multidisc Optim doi:10.1007/s00158-013-1030-6, 2013) have published a very interesting paper arriving to practically the same nearly optimal solutions for the so named “bridge prob- lem” that the Writers published a year before, but using an alternative and remarkable approach to the problem. In spite of this general agreement, the Writers think that some details of the paper can be improved and there are results that can be given a clear and mean- ingful interpretation thanks to an old and practically unknown theorem on optimal slenderness.
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This work proposes an automatic methodology for modeling complex systems. Our methodology is based on the combination of Grammatical Evolution and classical regression to obtain an optimal set of features that take part of a linear and convex model. This technique provides both Feature Engineering and Symbolic Regression in order to infer accurate models with no effort or designer's expertise requirements. As advanced Cloud services are becoming mainstream, the contribution of data centers in the overall power consumption of modern cities is growing dramatically. These facilities consume from 10 to 100 times more power per square foot than typical office buildings. Modeling the power consumption for these infrastructures is crucial to anticipate the effects of aggressive optimization policies, but accurate and fast power modeling is a complex challenge for high-end servers not yet satisfied by analytical approaches. For this case study, our methodology minimizes error in power prediction. This work has been tested using real Cloud applications resulting on an average error in power estimation of 3.98%. Our work improves the possibilities of deriving Cloud energy efficient policies in Cloud data centers being applicable to other computing environments with similar characteristics.