Estudio teórico y simulación de un OTDR para sistemas de comunicaciones por fibra óptica

El reflectómetro óptico en el dominio del tiempo, conocido por sus siglas en inglés como OTDR, es un dispositivo muy utilizado en sistemas de comunicaciones por fibra óptica para conocer de una manera rápida y sencilla como varía la potencia óptica a lo largo de la fibra óptica, siendo otro de sus usos frecuentes la localización de fallos y roturas en un enlace. Este proyecto fin de carrera, consiste en la realización mediante Matlab de una interfaz gráfica que permite simular un OTDR para distintos tipos de fibras, conectores y empalmes visualizándose por pantalla la variación de la potencia óptica en función de la distancia, pudiendo ampliar cualquier tramo del enlace que se desee visualizar con mayor detalle. Los objetivos del proyecto podemos establecerlos en dos partes. Primero, realizar una interfaz que nos permita diseñar un enlace de fibra óptica de forma sencilla, permitiendo además medir desde la atenuación de la fibra a la de un empalme. En segundo lugar, emplear la interfaz desarrollada para comprobar conceptos teóricos, haciendo hincapié en los principales errores de un enlace de fibra óptica real. Para una mejor visualización y concepción de lo implementado, es necesario revisar los principios básicos de funcionamiento de la fibra óptica y las principales características de un enlace, así como, los distintos dispositivos que lo componen, para después explicar el funcionamiento del OTDR y sus usos; por ello, en los capítulos segundo y tercero, se explican estas nociones básicas, necesarias para un mejor entendimiento del proyecto. Para poder utilizar la interfaz gráfica de usuario, el capítulo cuarto muestra la descripción de las funciones con parámetros, así como el manual de usuario de la interfaz gráfica. En el capítulo quinto se hace una recopilación y estudios de resultados para distintas simulaciones comprobando desde casos sencillos a casos extremos en los que se debe prestar una especial atención a los elementos que componen el enlace, siendo finalmente, en el sexto capítulo donde se presentan distintas conclusiones así como posibles trabajos futuros, a partir de lo realizado. ABSTRACT. The optical time domain reflectometer, known as OTDR, is a widely used device in systems for fiber optic communications used to know quick and simply how the optical power its varying along the fiber, with particular emphasis to another of its frequent uses in troubleshooting on a link. This final project consists in carrying through a graphical interface in Matlab to simulate an OTDR for different types of fibers, connectors and splices, visualizing the variation of optical power as a function of the distance. It is possible to zoom in specific sections to view them with greater detail. The project objectives can be set in two parts: - Make an interface that allows us to design a fiber optic link easily and measuring from the fiber attenuation to a splice one. - Use the interface developed to test theoretical concepts, emphasizing the most important mistakes of a real optical fiber link. For better visualization and understanding of what it’s been implemented, it is necessary to review the basic operating principles of fiber optics and the main characteristics of a fiber link, and also the different types of devices that comprise it, and then explaining also how the OTDR works and its uses, therefore, in second and third chapters, explains these basics needed for a better understanding of the project. To use the GUI, the fourth chapter shows the description of the functions with parameters and the user manual of the GUI. The fifth chapter is a compilation and study of some simulation results for simple cases to check from simply to extreme cases putting special attention to the elements that make up the link. To sum up, in the sixth chapter will appear different conclusions and possible future works for improving the graphical interface or making a new one.

Visualization of a student predictive model for 3D virtual environments driven to procedural training

This document presents theimplementation ofa Student Behavior Predictor Viewer(SBPV)for a student predictive model. The student predictive model is part of an intelligent tutoring system, and is built from logs of students’ behaviors in the “Virtual Laboratory of Agroforestry Biotechnology”implemented in a previous work.The SBPVis a tool for visualizing a 2D graphical representationof the extended automaton associated with any of the clusters ofthe student predictive model. Apart from visualizing the extended automaton, the SBPV supports the navigation across the automaton by means of desktop devices. More precisely, the SBPV allows user to move through the automaton, to zoom in/out the graphic or to locate a given state. In addition, the SBPV also allows user to modify the default layout of the automaton on the screen by changing the position of the states by means of the mouse. To developthe SBPV, a web applicationwas designedand implementedrelying on HTML5, JavaScript and C#.

Mejoras y extensiones en el Front-End de un modelo de predicción de acciones de un estudiante en un laboratorio virtual 3D

Este documento presenta las mejoras y las extensiones introducidas en la herramienta de visualización del modelo predictivo del comportamiento del estudiante o Student Behavior Predictor Viewer (SBPV), implementada en un trabajo anterior. El modelo predictivo del comportamiento del estudiante es parte de un sistema inteligente de tutoría, y se construye a partir de los registros de actividad de los estudiantes en un laboratorio virtual 3D, como el Laboratorio Virtual de Biotecnología Agroforestal, implementado en un trabajo anterior, y cuyos registros de actividad de los estudiantes se han utilizado para validar este trabajo fin de grado. El SBPV es una herramienta para visualizar una representación gráfica 2D del grafo extendido asociado con cualquiera de los clusters del modelo predictivo del estudiante. Además de la visualización del grafo extendido, el SBPV controla la navegación a través del grafo por medio del navegador web. Más concretamente, el SBPV permite al usuario moverse a través del grafo, ampliar o reducir el zoom del gráfico o buscar un determinado estado. Además, el SBPV también permite al usuario modificar el diseño predeterminado del grafo en la pantalla al cambiar la posición de los estados con el ratón. Como parte de este trabajo fin de grado, se han corregido errores existentes en la versión anterior y se han introducido una serie de mejoras en el rendimiento y la usabilidad. En este sentido, se han implementado nuevas funcionalidades, tales como la visualización del modelo de comportamiento de cada estudiante individualmente o la posibilidad de elegir el método de clustering para crear el modelo predictivo del estudiante; así como ha sido necesario rediseñar la interfaz de usuario cambiando el tipo de estructuras gráficas con que se muestran los elementos del modelo y mejorando la visualización del grafo al interaccionar el usuario con él. Todas estas mejoras se explican detenidamente en el presente documento.---ABSTRACT---This document presents the improvements and extensions made to the visualization tool Student Behavior Predictor Viewer (SBPV), implemented in a previous job. The student behavior predictive model is part of an intelligent tutoring system, and is built from the records of students activity in a 3D virtual laboratory, like the “Virtual Laboratory of Agroforestry Biotechnology” implemented in a previous work, and whose records of students activity have been used to validate this final degree work. The SBPV is a tool for visualizing a 2D graphical representation of the extended graph associated with any of the clusters of the student predictive model. Apart from visualizing the extended graph, the SBPV supports the navigation across the graph by means of desktop devices. More precisely, the SBPV allows user to move through the graph, to zoom in/out the graphic or to locate a given state. In addition, the SBPV also allows user to modify the default layout of the graph on the screen by changing the position of the states by means of the mouse. As part of this work, some bugs of the previous version have been fixed and some enhancements have been implemented to improve the performance and the usability. In this sense, we have implemented new features, such as the display of the model behavior of only one student or the possibility of selecting the clustering method to create the student predictive model; as well as it was necessary to redesign the user interface changing the type of graphic structures that show model elements and improving the rendering of the graph when the user interacts with it. All these improvements are explained in detail in the next sections.