State space models for multi-setup operational modal analysis

Operational Modal Analysis consists on estimate the modal parameters of a structure (natural frequencies, damping ratios and modal vectors) from output-only vibration measurements. The modal vectors can be only estimated where a sensor is placed, so when the number of available sensors is lower than the number of tested points, it is usual to perform several tests changing the position of the sensors from one test to the following (multiple setups of sensors): some sensors stay at the same position from setup to setup, and the other sensors change the position until all the tested points are covered. The permanent sensors are then used to merge the mode shape estimated at each setup (or partial modal vectors) into global modal vectors. Traditionally, the partial modal vectors are estimated independently setup by setup, and the global modal vectors are obtained in a postprocess phase. In this work we present two state space models that can be used to process all the recorded setups at the same time, and we also present how these models can be estimated using the maximum likelihood method. The result is that the global mode shape of each mode is obtained automatically, and subsequently, a single value for the natural frequency and damping ratio of the mode is computed. Finally, both models are compared using real measured data.

Multi-dimensional classification using Bayesian networks for stationary and evolving streaming data

Hoy en día, con la evolución continua y rápida de las tecnologías de la información y los dispositivos de computación, se recogen y almacenan continuamente grandes volúmenes de datos en distintos dominios y a través de diversas aplicaciones del mundo real. La extracción de conocimiento útil de una cantidad tan enorme de datos no se puede realizar habitualmente de forma manual, y requiere el uso de técnicas adecuadas de aprendizaje automático y de minería de datos. La clasificación es una de las técnicas más importantes que ha sido aplicada con éxito a varias áreas. En general, la clasificación se compone de dos pasos principales: en primer lugar, aprender un modelo de clasificación o clasificador a partir de un conjunto de datos de entrenamiento, y en segundo lugar, clasificar las nuevas instancias de datos utilizando el clasificador aprendido. La clasificación es supervisada cuando todas las etiquetas están presentes en los datos de entrenamiento (es decir, datos completamente etiquetados), semi-supervisada cuando sólo algunas etiquetas son conocidas (es decir, datos parcialmente etiquetados), y no supervisada cuando todas las etiquetas están ausentes en los datos de entrenamiento (es decir, datos no etiquetados). Además, aparte de esta taxonomía, el problema de clasificación se puede categorizar en unidimensional o multidimensional en función del número de variables clase, una o más, respectivamente; o también puede ser categorizado en estacionario o cambiante con el tiempo en función de las características de los datos y de la tasa de cambio subyacente. A lo largo de esta tesis, tratamos el problema de clasificación desde tres perspectivas diferentes, a saber, clasificación supervisada multidimensional estacionaria, clasificación semisupervisada unidimensional cambiante con el tiempo, y clasificación supervisada multidimensional cambiante con el tiempo. Para llevar a cabo esta tarea, hemos usado básicamente los clasificadores Bayesianos como modelos. La primera contribución, dirigiéndose al problema de clasificación supervisada multidimensional estacionaria, se compone de dos nuevos métodos de aprendizaje de clasificadores Bayesianos multidimensionales a partir de datos estacionarios. Los métodos se proponen desde dos puntos de vista diferentes. El primer método, denominado CB-MBC, se basa en una estrategia de envoltura de selección de variables que es voraz y hacia delante, mientras que el segundo, denominado MB-MBC, es una estrategia de filtrado de variables con una aproximación basada en restricciones y en el manto de Markov. Ambos métodos han sido aplicados a dos problemas reales importantes, a saber, la predicción de los inhibidores de la transcriptasa inversa y de la proteasa para el problema de infección por el virus de la inmunodeficiencia humana tipo 1 (HIV-1), y la predicción del European Quality of Life-5 Dimensions (EQ-5D) a partir de los cuestionarios de la enfermedad de Parkinson con 39 ítems (PDQ-39). El estudio experimental incluye comparaciones de CB-MBC y MB-MBC con los métodos del estado del arte de la clasificación multidimensional, así como con métodos comúnmente utilizados para resolver el problema de predicción de la enfermedad de Parkinson, a saber, la regresión logística multinomial, mínimos cuadrados ordinarios, y mínimas desviaciones absolutas censuradas. En ambas aplicaciones, los resultados han sido prometedores con respecto a la precisión de la clasificación, así como en relación al análisis de las estructuras gráficas que identifican interacciones conocidas y novedosas entre las variables. La segunda contribución, referida al problema de clasificación semi-supervisada unidimensional cambiante con el tiempo, consiste en un método nuevo (CPL-DS) para clasificar flujos de datos parcialmente etiquetados. Los flujos de datos difieren de los conjuntos de datos estacionarios en su proceso de generación muy rápido y en su aspecto de cambio de concepto. Es decir, los conceptos aprendidos y/o la distribución subyacente están probablemente cambiando y evolucionando en el tiempo, lo que hace que el modelo de clasificación actual sea obsoleto y deba ser actualizado. CPL-DS utiliza la divergencia de Kullback-Leibler y el método de bootstrapping para cuantificar y detectar tres tipos posibles de cambio: en las predictoras, en la a posteriori de la clase o en ambas. Después, si se detecta cualquier cambio, un nuevo modelo de clasificación se aprende usando el algoritmo EM; si no, el modelo de clasificación actual se mantiene sin modificaciones. CPL-DS es general, ya que puede ser aplicado a varios modelos de clasificación. Usando dos modelos diferentes, el clasificador naive Bayes y la regresión logística, CPL-DS se ha probado con flujos de datos sintéticos y también se ha aplicado al problema real de la detección de código malware, en el cual los nuevos ficheros recibidos deben ser continuamente clasificados en malware o goodware. Los resultados experimentales muestran que nuestro método es efectivo para la detección de diferentes tipos de cambio a partir de los flujos de datos parcialmente etiquetados y también tiene una buena precisión de la clasificación. Finalmente, la tercera contribución, sobre el problema de clasificación supervisada multidimensional cambiante con el tiempo, consiste en dos métodos adaptativos, a saber, Locally Adpative-MB-MBC (LA-MB-MBC) y Globally Adpative-MB-MBC (GA-MB-MBC). Ambos métodos monitorizan el cambio de concepto a lo largo del tiempo utilizando la log-verosimilitud media como métrica y el test de Page-Hinkley. Luego, si se detecta un cambio de concepto, LA-MB-MBC adapta el actual clasificador Bayesiano multidimensional localmente alrededor de cada nodo cambiado, mientras que GA-MB-MBC aprende un nuevo clasificador Bayesiano multidimensional. El estudio experimental realizado usando flujos de datos sintéticos multidimensionales indica los méritos de los métodos adaptativos propuestos. ABSTRACT Nowadays, with the ongoing and rapid evolution of information technology and computing devices, large volumes of data are continuously collected and stored in different domains and through various real-world applications. Extracting useful knowledge from such a huge amount of data usually cannot be performed manually, and requires the use of adequate machine learning and data mining techniques. Classification is one of the most important techniques that has been successfully applied to several areas. Roughly speaking, classification consists of two main steps: first, learn a classification model or classifier from an available training data, and secondly, classify the new incoming unseen data instances using the learned classifier. Classification is supervised when the whole class values are present in the training data (i.e., fully labeled data), semi-supervised when only some class values are known (i.e., partially labeled data), and unsupervised when the whole class values are missing in the training data (i.e., unlabeled data). In addition, besides this taxonomy, the classification problem can be categorized into uni-dimensional or multi-dimensional depending on the number of class variables, one or more, respectively; or can be also categorized into stationary or streaming depending on the characteristics of the data and the rate of change underlying it. Through this thesis, we deal with the classification problem under three different settings, namely, supervised multi-dimensional stationary classification, semi-supervised unidimensional streaming classification, and supervised multi-dimensional streaming classification. To accomplish this task, we basically used Bayesian network classifiers as models. The first contribution, addressing the supervised multi-dimensional stationary classification problem, consists of two new methods for learning multi-dimensional Bayesian network classifiers from stationary data. They are proposed from two different points of view. The first method, named CB-MBC, is based on a wrapper greedy forward selection approach, while the second one, named MB-MBC, is a filter constraint-based approach based on Markov blankets. Both methods are applied to two important real-world problems, namely, the prediction of the human immunodeficiency virus type 1 (HIV-1) reverse transcriptase and protease inhibitors, and the prediction of the European Quality of Life-5 Dimensions (EQ-5D) from 39-item Parkinson’s Disease Questionnaire (PDQ-39). The experimental study includes comparisons of CB-MBC and MB-MBC against state-of-the-art multi-dimensional classification methods, as well as against commonly used methods for solving the Parkinson’s disease prediction problem, namely, multinomial logistic regression, ordinary least squares, and censored least absolute deviations. For both considered case studies, results are promising in terms of classification accuracy as well as regarding the analysis of the learned MBC graphical structures identifying known and novel interactions among variables. The second contribution, addressing the semi-supervised uni-dimensional streaming classification problem, consists of a novel method (CPL-DS) for classifying partially labeled data streams. Data streams differ from the stationary data sets by their highly rapid generation process and their concept-drifting aspect. That is, the learned concepts and/or the underlying distribution are likely changing and evolving over time, which makes the current classification model out-of-date requiring to be updated. CPL-DS uses the Kullback-Leibler divergence and bootstrapping method to quantify and detect three possible kinds of drift: feature, conditional or dual. Then, if any occurs, a new classification model is learned using the expectation-maximization algorithm; otherwise, the current classification model is kept unchanged. CPL-DS is general as it can be applied to several classification models. Using two different models, namely, naive Bayes classifier and logistic regression, CPL-DS is tested with synthetic data streams and applied to the real-world problem of malware detection, where the new received files should be continuously classified into malware or goodware. Experimental results show that our approach is effective for detecting different kinds of drift from partially labeled data streams, as well as having a good classification performance. Finally, the third contribution, addressing the supervised multi-dimensional streaming classification problem, consists of two adaptive methods, namely, Locally Adaptive-MB-MBC (LA-MB-MBC) and Globally Adaptive-MB-MBC (GA-MB-MBC). Both methods monitor the concept drift over time using the average log-likelihood score and the Page-Hinkley test. Then, if a drift is detected, LA-MB-MBC adapts the current multi-dimensional Bayesian network classifier locally around each changed node, whereas GA-MB-MBC learns a new multi-dimensional Bayesian network classifier from scratch. Experimental study carried out using synthetic multi-dimensional data streams shows the merits of both proposed adaptive methods.

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.

Contribution to active multi-beam reconfigurable antennas for L and S bands

La presente tesis doctoral con título "Contribution to Active Multi-Beam Reconfigurable Antennas for L and S Bands" ha sido desarrollada por el investigador ingeniero de telecomunicación estudiante de doctorado Javier García-Gasco Trujillo en el Grupo de Radiación del Departamento de Señales, Sistemas y Radiocomunicaciones de la ETSI de Telecomunicación de la Universidad Politécnica de Madrid bajo la dirección de los doctores Manuel Sierra Pérez y José Manuel Fernández González. Durante décadas, el desarrollo de antenas de apuntamiento electrónico ha estado limitado al área militar. Su alto coste y su gran complejidad eran los mayores obstáculos que frenaban la introducción de esta tecnología en aplicaciones comerciales de gran escala. La reciente aparición de componentes de estado sólido prácticos, fiables, y de bajo coste ha roto la barrera del coste y ha reducido la complejidad, haciendo que las antenas reconfigurables de apuntamiento electrónico sean una opción viable en un futuro cercano. De esta manera, las antenas phased array podrían llegar a ser la joya de la corona que permitan alcanzar los futuros retos presentes en los sistemas de comunicaciones tanto civiles como militares. Así pues, ahora es el momento de investigar en el desarrollo de antenas de apuntamiento electrónico de bajo coste, donde los nuevos componentes de estado sólido comerciales forman el núcleo duro de la arquitectura. De esta forma, el estudio e implementación de estos arrays de antenas activas de apuntamiento electrónico capaces de controlar la fase y amplitud de las distintas señales implicadas es uno de los grandes retos de nuestro tiempo. Esta tesis se enfrenta a este desafío, proponiendo novedosas redes de apuntamiento electrónico e innovadores módulos de transmisión/recepción (T/R) utilizando componentes de estado sólido de bajo coste, que podrán integrar asequibles antenas activas reconfigurables multihaz en bandas L y S. En la primera parte de la tesis se realiza una descripción del estado del arte de las antenas phased array, incluyendo su base teórica y sus ventajas competitivas. Debido a que las contribuciones obtenidas en la presente tesis han sido realizadas dentro de distintos proyectos de investigación, donde se han manejada antenas de simple/doble polarización circular y simple/doble banda de trabajo, se describen detenidamente los dos proyectos más relevantes de la investigación: el radar de basura espacial de la Agencia Espacial Europea (ESA), Space Situational Awareness (SSA); y la estación base de seguimiento y control de satélites de órbita baja, GEOdesic Dome Array (GEODA). Sin lugar a dudas, los dispositivos desfasadores son uno de los componentes clave en el diseño de antenas phased arrays. Recientemente se ha observado una gran variación en el precio final de estos dispositivos, llegando en ocasiones a límites inasequibles. Así pues, se han propuesto distintas técnicas de conformación de haz alternativas a la utilización de componentes desfasadores comerciales: el desfasador de líneas conmutadas, la red de haz conmutado, y una novedosa red desfasadora divisora/combinadora de potencia. Para mostrar un uso práctico de las mismas, se ha propuesto el uso de las tres alternativas para el caso práctico del subarray de cinco elementos de la celda GEODA-SARAS. Tras dicho estudio se obtiene que la novedosa red desfasadora divisora/combinadora de potencia propuesta es la que mejor relación comportamiento/coste presenta. Para verificar su correcto funcionamiento se construye y mide los dos bloques principales de los que está compuesta la red total, comprobando que en efecto la red responde según lo esperado. La estructura más simple que permite realizar un barrido plano es el array triangular de tres elementos. Se ha realizado el diseño de una nueva red multihaz que es capaz de proporcionar tres haces ortogonales en un ángulo de elevación _0 y un haz adicional en la dirección broadside utilizando el mencionado array triangular de tres elementos como antena. En primer lugar se realizar una breve introducción al estado del arte de las redes clásicas multihaz. Así mismo se comentan innovadores diseños de redes multihaz sin pérdidas. El estudio da paso a las redes disipativas, de tal forma que se analiza su base matemática y se muestran distintas aplicaciones en arrays triangulares de tres elementos. Finalmente, la novedosa red básica propuesta se presenta, mostrando simulaciones y medidas de la misma para el caso prácticoo de GEODA. También se ha diseñado, construido y medido una red compuesta por dos redes básicas complementarias capaz de proporcionar seis haces cuasi-ortogonales en una dirección _0 con dos haces superpuestos en broadside. La red propuesta queda totalmente validada con la fabricación y medida de estos con prototipos. Las cadenas de RF de los módulos T/R de la nueva antena GEODA-SARAS no son algo trivial. Con el fin de mostrar el desarrollo de una cadena compleja con una gran densidad de componentes de estado sólido, se presenta una descripción detallada de los distintos componentes que integran las cadenas de RF tanto en transmisión como en recepción de la nueva antena GEODA-SARAS. Tras presentar las especificaciones de la antena GEODA-SARA y su diagrama de bloques esquemático se describen los dos bloques principales de las cadenas de RF: la celda de cinco elementos, y el módulo de conversión de panel. De la misma manera también se presentará el módulo de calibración integrado dentro de los dos bloques principales. Para comprobar que el funcionamiento esperado de la placa es el adecuado, se realizará un análisis que tratará entre otros datos: la potencia máxima en la entrada del transmisor (comprobando la saturación de la cadena), señal de recepción mínima y máxima (verificando el rango de sensibilidad requerido), y el factor G/T (cumpliendo la especificación necesaria). Así mismo se mostrará un breve estudio del efecto de la cuantificación de la fase en el conformado de haz de RF. Los estudios muestran que la composición de las cadenas de RF permite el cumplimiento de las especificaciones necesarias. Finalmente la tesis muestra las conclusiones globales del trabajo realizado y las líneas futuras a seguir para continuar con esta línea de investigación. ABSTRACT This PhD thesis named "Contribution to Active Multi-Beam Reconfigurable Antennas for L and S Bands", has been written by the Electrical Engineer MSc. researcher Javier García-Gasco Trujillo in the Grupo de Radiación of the Departamento de Señales, Sistemas y Radiocomunicaciones from the ETSI de Telecomunicación of the Universidad Politécnica de Madrid. For decades, the implementation of electronically steerable phased array antennas was confined to the military area. Their high cost and complexity were the major obstacles to introduce this technology in large scale commercial applications. The recent emergence of new practical, low-cost, and highly reliable solid state devices; breaks the barrier of cost and reduces the complexity, making active phased arrays a viable future option. Thus, phased array antennas could be the crown jewel that allow to meet the future challenges in military and civilian communication systems. Now is time to deploy low-cost phased array antennas, where newly commercial components form the core of the architecture. Therefore, the study and implementation of these novel low-cost and highly efficient solid state phased array blocks capable of controlling signal phase/amplitude accurately is one of the great challenges of our time. This thesis faces this challenge, proposing innovative electronic beam steering networks and transmitter/ receiver (T/R) modules using affordable solid state components, which could integrate fair reconfigurable phased array antennas working in L and S bands. In the first part of the thesis, a description of the state of art of phased array antennas, including their fundamentals and their competitive advantages, is presented. Since thesis contributions have been carried out for different research projects, where antennas with single/double circular polarization and single/double working frequency bands have been examined, frameworks of the two more important projects are detailed: the Space Situational Awareness (SSA) programme from the European Space Agency (ESA), and the GEOdesic Dome Array (GEODA) project from ISDEFE-INSA and the ESA. Undoubtedly, phase shifter devices are one of the key components of phased array antennas. Recent years have witnessed wide fluctuations in commercial phase shifter prices, which sometimes led to unaffordable limit. Several RF steering technique alternatives to the commercial phase shifters are proposed, summarized, and compared: the switched line phase shifter, the switched-beam network, and the novel phase shifter power splitter/combiner network. In order to show a practical use of the three different techniques, the five element GEODA-SARAS subarray is proposed as a real case of study. Finally, a practical study of a newly phase shifter power splitter/combiner network for a subarray of five radiating elements with triangular distribution is shown. Measurements of the two different phase shifter power splitter/combiner prototypes integrating the whole network are also depicted, demonstrating their proper performance. A triangular cell of three radiating elements is the simplest way to obtain a planar scanner. A new multibeam network configuration that provides three orthogonal beams in a desired _0 elevation angle and an extra one in the broadside steering direction for a triangular array of three radiating elements is introduced. Firstly, a short introduction to the state of art of classical multi-beam networks is presented. Lossless network analysis, including original lossless network designs, are also commented. General dissipative network theory as well as applications for array antennas of three radiating elements are depicted. The proposed final basic multi-beam network are simulated, built and measured to the GEODA cell practical case. A combined network that provides six orthogonal beams in a desired _0 elevation angle and a double seventh one in the broadside direction by using two complementary proposed basic networks will be shown. Measurements of the whole system will be also depicted, verifying the expected behavior. GEODA-SARAS T/R module RF chains are not a trivial design. A thorough description of all the components compounding GEODA-SARAS T/R module RF chains is presented. After presenting the general specifications of the GEODA-SARAS antenna and its block diagrams; two main blocks of the RF chains, the five element cell and the panel conversion module, are depicted and analyzed. Calibration module integrated within the two main blocks are also depicted. Signal flow throw the system analyzing critical situations such as maximum transmitted power (testing the chain unsaturation), minimum and maximum receiving signal (verifying sensitivity range), maximum receiver interference signals (assuring a proper reception), and G/T factor (fulfilling the technical specification) are evaluated. Phase quantization error effects are also listed. Finally, the manuscript contains the conclusions drawn of the present research and the future work.

Advances in Control of Teleoperation System by State Convergence

In this work, we proposes a control strategy by state convergence applied to bilateral control of a nonlinear teleoperator system with constant delay. The bilateral control of the teleoperator system considers the case when the human operator applies a constant force on the local manipulator and when the interaction of the remote manipulator with the environment is considered passive. The stability analysis is performed using Lyapunov-Krasovskii functional, it showed that using an control algorithm by state convergence for the case with constant delay, the nonlinear local and remote teleoperation system is asymptotically stable, also speeds converge to zero and position tracking is achieved. This work also presents the implementation of an experimental platform. The mechanical structure of the arm that is located in the remote side has been built and the electric servomechanism has been mounted to control their movement.

Multi-sensor background subtraction by fusing multiple region-based probabilistic classifiers

In the recent years, the computer vision community has shown great interest on depth-based applications thanks to the performance and flexibility of the new generation of RGB-D imagery. In this paper, we present an efficient background subtraction algorithm based on the fusion of multiple region-based classifiers that processes depth and color data provided by RGB-D cameras. Foreground objects are detected by combining a region-based foreground prediction (based on depth data) with different background models (based on a Mixture of Gaussian algorithm) providing color and depth descriptions of the scene at pixel and region level. The information given by these modules is fused in a mixture of experts fashion to improve the foreground detection accuracy. The main contributions of the paper are the region-based models of both background and foreground, built from the depth and color data. The obtained results using different database sequences demonstrate that the proposed approach leads to a higher detection accuracy with respect to existing state-of-the-art techniques.

Simulation and geometrical design of multi-section tapered semiconductor optical amplifiers at 1.57 µm

Fully integrated semiconductor master-oscillator power-amplifiers (MOPA) with a tapered power amplifier are attractive sources for applications requiring high brightness. The geometrical design of the tapered amplifier is crucial to achieve the required power and beam quality. In this work we investigate by numerical simulation the role of the geometrical design in the beam quality and in the maximum achievable power. The simulations were performed with a Quasi-3D model which solves the complete steady-state semiconductor and thermal equations combined with a beam propagation method. The results indicate that large devices with wide taper angles produce higher power with better beam quality than smaller area designs, but at expenses of a higher injection current and lower conversion efficiency.

Real-Time Adaptive Multi-Classifier Multi-Resolution Visual Tracking Framework for Unmanned Aerial Vehicles

This paper presents a novel robust visual tracking framework, based on discriminative method, for Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) to track an arbitrary 2D/3D target at real-time frame rates, that is called the Adaptive Multi-Classifier Multi-Resolution (AMCMR) framework. In this framework, adaptive Multiple Classifiers (MC) are updated in the (k-1)th frame-based Multiple Resolutions (MR) structure with compressed positive and negative samples, and then applied them in the kth frame-based Multiple Resolutions (MR) structure to detect the current target. The sample importance has been integrated into this framework to improve the tracking stability and accuracy. The performance of this framework was evaluated with the Ground Truth (GT) in different types of public image databases and real flight-based aerial image datasets firstly, then the framework has been applied in the UAV to inspect the Offshore Floating Platform (OFP). The evaluation and application results show that this framework is more robust, efficient and accurate against the existing state-of-art trackers, overcoming the problems generated by the challenging situations such as obvious appearance change, variant illumination, partial/full target occlusion, blur motion, rapid pose variation and onboard mechanical vibration, among others. To our best knowledge, this is the first work to present this framework for solving the online learning and tracking freewill 2D/3D target problems, and applied it in the UAVs.

A multi-scale analysis of transforming agricultural markets in the context of globalization: implications for natural resources, food prices and rural poverty in Latin America

Vivimos una época en la que el mundo se transforma aceleradamente. La globalización está siguiendo un curso imparable, la población mundial así como la población urbana siguen creciendo, y en los países emergentes los ingresos promedios aumentan, resultando en un cambio también acelerado de las dietas y hábitos alimentarios. En conjunto esos factores están causando un aumento fundamental de la demanda de alimentos. Junto con la apertura de los mercados agrícolas, estos procesos han provocado un crecimiento del comercio internacional de alimentos durante la última década. Dado que muchos países de América Latina están dotados de abundancia de recursos naturales, estas tendencias han producido un crecimiento rápido de las exportaciones de bienes primarios desde América Latina al resto del mundo. En sólo 30 años la participación en el mercado agrícola de América Latina casi se ha duplicado, desde 10% en 1980 a 18% en 2010. Este aumento del comercio agrícola ha dado lugar a un debate sobre una serie de cuestiones cruciales relacionadas con los impactos del comercio en la seguridad alimentaria mundial, en el medio ambiente o en la reducción de la pobreza rural en países en desarrollo. Esta tesis aplica un marco integrado para analizar varios impactos relacionados con la transformación de los mercados agrícolas y los mercados rurales debidos a la globalización y, en particular, al progresivo aumento del comercio internacional. En concreto, la tesis aborda los siguientes temas: En primer lugar, la producción mundial de alimentos tendrá que aumentar considerablemente para poder satisfacer la demanda de una población mundial de 9000 millones personas en 2050, lo cual plantea grandes desafíos sobre los sistemas de la producción de alimentos. Alcanzar este logro, sin comprometer la integridad del medio ambiente en regiones exportadoras, es un reto aún mayor. En este contexto, la tesis analiza los efectos de la liberalización del comercio mundial, considerando distintas tecnologías de producción agraria, sobre unos indicadores de seguridad alimentaria en diferentes regiones del mundo y sobre distintos indicadores ambientales, teniendo en cuenta escalas diferentes en América Latina y el Caribe. La tesis utiliza el modelo “International Model for Policy Analysis of Agricultural Commodities and Trade (IMPACT)” – un modelo dinámico de equilibrio parcial del sector agrícola a escala global – para modelar la apertura de los mercados agrícolas así como diferentes escenarios de la producción hasta el año 2050. Los resultados del modelo están vinculados a modelos biofísicos para poder evaluar los cambios en la huella hídrica y la calidad del agua, así como para cuantificar los impactos del cambio en el uso del suelo sobre la biodiversidad y los stocks de carbono en 2050. Los resultados indican que la apertura de los mercados agrícolas es muy importante para mejorar la seguridad alimentaria a nivel mundial, sin embargo, produce también presiones ambientales indeseables en algunas regiones de América Latina. Contrastando dos escenarios que consideran distintas modos de producción, la expansión de la tierra agrícola frente a un escenario de la producción más intensiva, se demuestra que las mejoras de productividad son generalmente superiores a la expansión de las tierras agrícolas, desde un punto de vista económico e ambiental. En cambio, los escenarios de intensificación sostenible no sólo hacen posible una mayor producción de alimentos, sino que también generan menos impactos medioambientales que los otros escenarios futuros en todas sus dimensiones: biodiversidad, carbono, emisiones de nitratos y uso del agua. El análisis muestra que hay un “trade-off” entre el objetivo de alcanzar la sostenibilidad ambiental y el objetivo de la seguridad alimentaria, independiente del manejo agrícola en el futuro. En segundo lugar, a la luz de la reciente crisis de los precios de alimentos en los años 2007/08, la tesis analiza los impactos de la apertura de los mercados agrícolas en la transmisión de precios de los alimentos en seis países de América Latina: Argentina, Brasil, Chile, Colombia, México y el Perú. Para identificar las posibles relaciones de cointegración entre los índices de precios al consumidor de alimentos y los índices de precios de agrarios internacionales, sujetos a diferentes grados de apertura de mercados agrícolas en los seis países de América Latina, se utiliza un modelo simple de corrección de error (single equation error correction). Los resultados indican que la integración global de los mercados agrícolas ha dado lugar a diferentes tasas de transmisión de precios en los países investigados. Sobre todo en el corto plazo, las tasas de transmisión dependen del grado de apertura comercial, mientras que en el largo plazo las tasas de transmisión son elevadas, pero en gran medida independientes del régimen de comercio. Por lo tanto, durante un período de shocks de precios mundiales una mayor apertura del comercio trae consigo más inestabilidad de los precios domésticos a corto plazo y la resultante persistencia en el largo plazo. Sin embargo, estos resultados no verifican necesariamente la utilidad de las políticas comerciales, aplicadas frecuentemente por los gobiernos para amortiguar los shocks de precios. Primero, porque existe un riesgo considerable de volatilidad de los precios debido a cambios bruscos de la oferta nacional si se promueve la autosuficiencia en el país; y segundo, la política de proteccionismo asume el riesgo de excluir el país de participar en las cadenas de suministro de alto valor del sector agrícola, y por lo tanto esa política podría obstaculizar el desarrollo económico. Sin embargo, es indispensable establecer políticas efectivas para reducir la vulnerabilidad de los hogares a los aumentos repentinos de precios de alimentos, lo cual requiere una planificación gubernamental precisa con el presupuesto requerido disponible. En tercer lugar, la globalización afecta a la estructura de una economía y, por medios distintos, la distribución de los ingreso en un país. Perú sirve como ejemplo para investigar más profundamente las cuestiones relacionadas con los cambios en la distribución de los ingresos en zonas rurales. Perú, que es un país que está cada vez más integrado en los mercados mundiales, consiguió importantes descensos en la pobreza extrema en sus zonas rurales, pero a la vez adolece de alta incidencia de pobreza moderada y de desigualdad de los ingresos en zonas rural al menos durante el periodo comprendido entre 2004 y 2012. Esta parte de la tesis tiene como objetivo identificar las fuerzas impulsoras detrás de estas dinámicas en el Perú mediante el uso de un modelo de microsimulación basado en modelos de generación de ingresos aplicado a nivel los hogares rurales. Los resultados indican que la fuerza principal detrás de la reducción de la pobreza ha sido el crecimiento económico general de la economía, debido a las condiciones macroeconómicas favorables durante el periodo de estudio. Estos efectos de crecimiento beneficiaron a casi todos los sectores rurales, y dieron lugar a la disminución de la pobreza rural extrema, especialmente entre los agricultores de papas y de maíz. En parte, estos agricultores probablemente se beneficiaron de la apertura de los mercados agrícolas, que es lo que podría haber provocado un aumento de los precios al productor en tiempos de altos precios mundiales de los alimentos. Sin embargo, los resultados también sugieren que para una gran parte de la población más pobre existían barreras de entrada a la hora de poder participar en el empleo asalariado fuera de la agricultura o en la producción de cultivos de alto valor. Esto podría explicarse por la falta de acceso a unos activos importantes: por ejemplo, el nivel de educación de los pobres era apenas mejor en 2012 que en 2004; y también las dotaciones de tierra y de mano de obra, sobre todo de los productores pobres de maíz y patata, disminuyeron entre 2004 y 2012. Esto lleva a la conclusión de que aún hay margen para aplicar políticas para facilitar el acceso a estos activos, que podría contribuir a la erradicación de la pobreza rural. La tesis concluye que el comercio agrícola puede ser un importante medio para abastecer una población mundial creciente y más rica con una cantidad suficiente de calorías. Para evitar adversos efectos ambientales e impactos negativos para los consumidores y de los productores pobres, el enfoque debe centrarse en las mejoras de la productividad agrícola, teniendo en cuenta los límites ambientales y ser socialmente inclusivo. En este sentido, será indispensable seguir desarrollando soluciones tecnológicas que garanticen prácticas de producción agrícola minimizando el uso de recursos naturales. Además, para los pequeños pobres agricultores será fundamental eliminar las barreras de entrada a los mercados de exportación que podría tener efectos indirectos favorables a través de la adopción de nuevas tecnologías alcanzables a través de mercados internacionales. ABSTRACT The world is in a state of rapid transition. Ongoing globalization, population growth, rising living standards and increasing urbanization, accompanied by changing dietary patterns throughout the world, are increasing the demand for food. Together with more open trade regimes, this has triggered growing international agricultural trade during the last decade. For many Latin American countries, which are gifted with relative natural resource abundance, these trends have fueled rapid export growth of primary goods. In just 30 years, the Latin American agricultural market share has almost doubled from 10% in 1980 to 18% in 2010. These market developments have given rise to a debate around a number of crucial issues related to the role of agricultural trade for global food security, for the environment or for poverty reduction in developing countries. This thesis uses an integrated framework to analyze a broad array of possible impacts related to transforming agricultural and rural markets in light of globalization, and in particular of increasing trade activity. Specifically, the following issues are approached: First, global food production will have to rise substantially by the year 2050 to meet effective demand of a nine billion people world population which poses major challenges to food production systems. Doing so without compromising environmental integrity in exporting regions is an even greater challenge. In this context, the thesis explores the effects of future global trade liberalization on food security indicators in different world regions and on a variety of environmental indicators at different scales in Latin America and the Caribbean, in due consideration of different future agricultural production practices. The International Model for Policy Analysis of Agricultural Commodities and Trade (IMPACT) –a global dynamic partial equilibrium model of the agricultural sector developed by the International Food Policy Research Institute (IFPRI)– is applied to run different future production scenarios, and agricultural trade regimes out to 2050. Model results are linked to biophysical models, used to assess changes in water footprints and water quality, as well as impacts on biodiversity and carbon stocks from land use change by 2050. Results indicate that further trade liberalization is crucial for improving food security globally, but that it would also lead to more environmental pressures in some regions across Latin America. Contrasting land expansion versus more intensified agriculture shows that productivity improvements are generally superior to agricultural land expansion, from an economic and environmental point of view. Most promising for achieving food security and environmental goals, in equal measure, is the sustainable intensification scenario. However, the analysis shows that there are trade-offs between environmental and food security goals for all agricultural development paths. Second, in light of the recent food price crisis of 2007/08, the thesis looks at the impacts of increasing agricultural market integration on food price transmission from global to domestic markets in six Latin American countries, namely Argentina, Brazil, Chile, Colombia, Mexico and Peru. To identify possible cointegrating relationships between the domestic food consumer price indices and world food price levels, subject to different degrees of agricultural market integration in the six Latin American countries, a single equation error correction model is used. Results suggest that global agricultural market integration has led to different levels of price path-through in the studied countries. Especially in the short-run, transmission rates depend on the degree of trade openness, while in the long-run transmission rates are high, but largely independent of the country-specific trade regime. Hence, under world price shocks more trade openness brings with it more price instability in the short-term and the resulting persistence in the long-term. However, these findings do not necessarily verify the usefulness of trade policies, often applied by governments to buffer such price shocks. First, because there is a considerable risk of price volatility due to domestic supply shocks if self-sufficiency is promoted. Second, protectionism bears the risk of excluding a country from participating in beneficial high-value agricultural supply chains, thereby hampering economic development. Nevertheless, to reduce households’ vulnerability to sudden and large increases of food prices, effective policies to buffer food price shocks should be put in place, but must be carefully planned with the required budget readily available. Third, globalization affects the structure of an economy and, by different means, the distribution of income in a country. Peru serves as an example to dive deeper into questions related to changes in the income distribution in rural areas. Peru, a country being increasingly integrated into global food markets, experienced large drops in extreme rural poverty, but persistently high rates of moderate rural poverty and rural income inequality between 2004 and 2012. The thesis aims at disentangling the driving forces behind these dynamics by using a microsimulation model based on rural household income generation models. Results provide evidence that the main force behind poverty reduction was overall economic growth of the economy due to generally favorable macroeconomic market conditions. These growth effects benefited almost all rural sectors, and led to declines in extreme rural poverty, especially among potato and maize farmers. In part, these farmers probably benefited from policy changes towards more open trade regimes and the resulting higher producer prices in times of elevated global food price levels. However, the results also suggest that entry barriers existed for the poorer part of the population to participate in well-paid wage-employment outside of agriculture or in high-value crop production. This could be explained by a lack of sufficient access to important rural assets. For example, poor people’s educational attainment was hardly better in 2012 than in 2004. Also land and labor endowments, especially of (poor) maize and potato growers, rather decreased than increased over time. This leads to the conclusion that there is still scope for policy action to facilitate access to these assets, which could contribute to the eradication of rural poverty. The thesis concludes that agricultural trade can be one important means to provide a growing and richer world population with sufficient amounts of calories. To avoid adverse environmental effects and negative impacts for poor food consumers and producers, the focus should lie on agricultural productivity improvements, considering environmental limits and be socially inclusive. In this sense, it will be crucial to further develop technological solutions that guarantee resource-sparing agricultural production practices, and to remove entry barriers for small poor farmers to export markets which might allow for technological spill-over effects from high-value global agricultural supply chains.

Multi-textured 3D humanoid reconstruction through passive and active automatic techniques = Reconstrucción de humanoides 3D multi-texturados mediante técnicas pasivas y activas automáticas

The proliferation of video games and other applications of computer graphics in everyday life demands a much easier way to create animatable virtual human characters. Traditionally, this has been the job of highly skilled artists and animators that painstakingly model, rig and animate their avatars, and usually have to tune them for each application and transmission/rendering platform. The emergence of virtual/mixed reality environments also calls for practical and costeffective ways to produce custom models of actual people. The purpose of the present dissertation is bringing 3D human scanning closer to the average user. For this, two different techniques are presented, one passive and one active. The first one is a fully automatic system for generating statically multi-textured avatars of real people captured with several standard cameras. Our system uses a state-of-the-art shape from silhouette technique to retrieve the shape of subject. However, to deal with the lack of detail that is common in the facial region for these kind of techniques, which do not handle concavities correctly, our system proposes an approach to improve the quality of this region. This face enhancement technique uses a generic facial model which is transformed according to the specific facial features of the subject. Moreover, this system features a novel technique for generating view-independent texture atlases computed from the original images. This static multi-texturing system yields a seamless texture atlas calculated by combining the color information from several photos. We suppress the color seams due to image misalignments and irregular lighting conditions that multi-texturing approaches typically suffer from, while minimizing the blurring effect introduced by color blending techniques. The second technique features a system to retrieve a fully animatable 3D model of a human using a commercial depth sensor. Differently to other approaches in the current state of the art, our system does not require the user to be completely still through the scanning process, and neither the depth sensor is moved around the subject to cover all its surface. Instead, the depth sensor remains static and the skeleton tracking information is used to compensate the user’s movements during the scanning stage. RESUMEN La popularización de videojuegos y otras aplicaciones de los gráficos por ordenador en el día a día requiere una manera más sencilla de crear modelos virtuales humanos animables. Tradicionalmente, estos modelos han sido creados por artistas profesionales que cuidadosamente los modelan y animan, y que tienen que adaptar específicamente para cada aplicación y plataforma de transmisión o visualización. La aparición de los entornos de realidad virtual/mixta aumenta incluso más la demanda de técnicas prácticas y baratas para producir modelos 3D representando personas reales. El objetivo de esta tesis es acercar el escaneo de humanos en 3D al usuario medio. Para ello, se presentan dos técnicas diferentes, una pasiva y una activa. La primera es un sistema automático para generar avatares multi-texturizados de personas reales mediante una serie de cámaras comunes. Nuestro sistema usa técnicas del estado del arte basadas en shape from silhouette para extraer la forma del sujeto a escanear. Sin embargo, este tipo de técnicas no gestiona las concavidades correctamente, por lo que nuestro sistema propone una manera de incrementar la calidad en una región del modelo que se ve especialmente afectada: la cara. Esta técnica de mejora facial usa un modelo 3D genérico de una cara y lo modifica según los rasgos faciales específicos del sujeto. Además, el sistema incluye una novedosa técnica para generar un atlas de textura a partir de las imágenes capturadas. Este sistema de multi-texturización consigue un atlas de textura sin transiciones abruptas de color gracias a su manera de mezclar la información de color de varias imágenes sobre cada triángulo. Todas las costuras y discontinuidades de color debidas a las condiciones de iluminación irregulares son eliminadas, minimizando el efecto de desenfoque de la interpolación que normalmente introducen este tipo de métodos. La segunda técnica presenta un sistema para conseguir un modelo humano 3D completamente animable utilizando un sensor de profundidad. A diferencia de otros métodos del estado de arte, nuestro sistema no requiere que el usuario esté completamente quieto durante el proceso de escaneado, ni mover el sensor alrededor del sujeto para cubrir toda su superficie. Por el contrario, el sensor se mantiene estático y el esqueleto virtual de la persona, que se va siguiendo durante el proceso, se utiliza para compensar sus movimientos durante el escaneado.

Multi-UAV Coordination and Control Interface

The interest in missions with multiple Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) has increased significantly in last years. These missions take advantage of the use of fleets instead of single UAVs to ensure the success, reduce the duration or increase the goals of the mission. In addition, they allow performing tasks that require multiple agents and certain coordination (e.g. surveillance of large areas or transport of heavy loads). Nevertheless, these missions suppose a challenge in terms of control and monitoring. In fact, the workload of the operators rises with the utilization of multiple UAVs and payloads, since they have to analyze more information, make more decisions and generate more commands during the mission. This work addresses the operator workload problem in multi-UAV missions by reducing and selecting the information. Two approaches are considered: a first one that selects the information according to the mission state, and a second one that selects it according to the operator preferences. The result is an interface that is able to control the amount of information and show what is relevant for mission and operator at the time.

A survey on multi-output regression

In recent years, a plethora of approaches have been proposed to deal with the increasingly challenging task of multi-output regression. This paper provides a survey on state-of-the-art multi-output regression methods, that are categorized as problem transformation and algorithm adaptation methods. In addition, we present the mostly used performance evaluation measures, publicly available data sets for multi-output regression real-world problems, as well as open-source software frameworks.