Design and Test of a High QoS Radio Network for CBTC Systems in Subway Tunnels

Communications Based Train Control Systems require high quality radio data communications for train signaling and control. Actually most of these systems use 2.4GHz band with proprietary radio transceivers and leaky feeder as distribution system. All them demand a high QoS radio network to improve the efficiency of railway networks. We present narrow band, broad band and data correlated measurements taken in Madrid underground with a transmission system at 2.4 GHz in a test network of 2 km length in subway tunnels. The architecture proposed has a strong overlap in between cells to improve reliability and QoS. The radio planning of the network is carefully described and modeled with narrow band and broadband measurements and statistics. The result is a network with 99.7% of packets transmitted correctly and average propagation delay of 20ms. These results fulfill the specifications QoS of CBTC systems.

On-Chip Thermal Monitoring: Design, Placement and Interconnection of Temperature Sensors

La temperatura es una preocupación que juega un papel protagonista en el diseño de circuitos integrados modernos. El importante aumento de las densidades de potencia que conllevan las últimas generaciones tecnológicas ha producido la aparición de gradientes térmicos y puntos calientes durante el funcionamiento normal de los chips. La temperatura tiene un impacto negativo en varios parámetros del circuito integrado como el retardo de las puertas, los gastos de disipación de calor, la fiabilidad, el consumo de energía, etc. Con el fin de luchar contra estos efectos nocivos, la técnicas de gestión dinámica de la temperatura (DTM) adaptan el comportamiento del chip en función en la información que proporciona un sistema de monitorización que mide en tiempo de ejecución la información térmica de la superficie del dado. El campo de la monitorización de la temperatura en el chip ha llamado la atención de la comunidad científica en los últimos años y es el objeto de estudio de esta tesis. Esta tesis aborda la temática de control de la temperatura en el chip desde diferentes perspectivas y niveles, ofreciendo soluciones a algunos de los temas más importantes. Los niveles físico y circuital se cubren con el diseño y la caracterización de dos nuevos sensores de temperatura especialmente diseñados para los propósitos de las técnicas DTM. El primer sensor está basado en un mecanismo que obtiene un pulso de anchura variable dependiente de la relación de las corrientes de fuga con la temperatura. De manera resumida, se carga un nodo del circuito y posteriormente se deja flotando de tal manera que se descarga a través de las corrientes de fugas de un transistor; el tiempo de descarga del nodo es la anchura del pulso. Dado que la anchura del pulso muestra una dependencia exponencial con la temperatura, la conversión a una palabra digital se realiza por medio de un contador logarítmico que realiza tanto la conversión tiempo a digital como la linealización de la salida. La estructura resultante de esta combinación de elementos se implementa en una tecnología de 0,35 _m. El sensor ocupa un área muy reducida, 10.250 nm2, y consume muy poca energía, 1.05-65.5nW a 5 muestras/s, estas cifras superaron todos los trabajos previos en el momento en que se publicó por primera vez y en el momento de la publicación de esta tesis, superan a todas las implementaciones anteriores fabricadas en el mismo nodo tecnológico. En cuanto a la precisión, el sensor ofrece una buena linealidad, incluso sin calibrar; se obtiene un error 3_ de 1,97oC, adecuado para tratar con las aplicaciones de DTM. Como se ha explicado, el sensor es completamente compatible con los procesos de fabricación CMOS, este hecho, junto con sus valores reducidos de área y consumo, lo hacen especialmente adecuado para la integración en un sistema de monitorización de DTM con un conjunto de monitores empotrados distribuidos a través del chip. Las crecientes incertidumbres de proceso asociadas a los últimos nodos tecnológicos comprometen las características de linealidad de nuestra primera propuesta de sensor. Con el objetivo de superar estos problemas, proponemos una nueva técnica para obtener la temperatura. La nueva técnica también está basada en las dependencias térmicas de las corrientes de fuga que se utilizan para descargar un nodo flotante. La novedad es que ahora la medida viene dada por el cociente de dos medidas diferentes, en una de las cuales se altera una característica del transistor de descarga |la tensión de puerta. Este cociente resulta ser muy robusto frente a variaciones de proceso y, además, la linealidad obtenida cumple ampliamente los requisitos impuestos por las políticas DTM |error 3_ de 1,17oC considerando variaciones del proceso y calibrando en dos puntos. La implementación de la parte sensora de esta nueva técnica implica varias consideraciones de diseño, tales como la generación de una referencia de tensión independiente de variaciones de proceso, que se analizan en profundidad en la tesis. Para la conversión tiempo-a-digital, se emplea la misma estructura de digitalización que en el primer sensor. Para la implementación física de la parte de digitalización, se ha construido una biblioteca de células estándar completamente nueva orientada a la reducción de área y consumo. El sensor resultante de la unión de todos los bloques se caracteriza por una energía por muestra ultra baja (48-640 pJ) y un área diminuta de 0,0016 mm2, esta cifra mejora todos los trabajos previos. Para probar esta afirmación, se realiza una comparación exhaustiva con más de 40 propuestas de sensores en la literatura científica. Subiendo el nivel de abstracción al sistema, la tercera contribución se centra en el modelado de un sistema de monitorización que consiste de un conjunto de sensores distribuidos por la superficie del chip. Todos los trabajos anteriores de la literatura tienen como objetivo maximizar la precisión del sistema con el mínimo número de monitores. Como novedad, en nuestra propuesta se introducen nuevos parámetros de calidad aparte del número de sensores, también se considera el consumo de energía, la frecuencia de muestreo, los costes de interconexión y la posibilidad de elegir diferentes tipos de monitores. El modelo se introduce en un algoritmo de recocido simulado que recibe la información térmica de un sistema, sus propiedades físicas, limitaciones de área, potencia e interconexión y una colección de tipos de monitor; el algoritmo proporciona el tipo seleccionado de monitor, el número de monitores, su posición y la velocidad de muestreo _optima. Para probar la validez del algoritmo, se presentan varios casos de estudio para el procesador Alpha 21364 considerando distintas restricciones. En comparación con otros trabajos previos en la literatura, el modelo que aquí se presenta es el más completo. Finalmente, la última contribución se dirige al nivel de red, partiendo de un conjunto de monitores de temperatura de posiciones conocidas, nos concentramos en resolver el problema de la conexión de los sensores de una forma eficiente en área y consumo. Nuestra primera propuesta en este campo es la introducción de un nuevo nivel en la jerarquía de interconexión, el nivel de trillado (o threshing en inglés), entre los monitores y los buses tradicionales de periféricos. En este nuevo nivel se aplica selectividad de datos para reducir la cantidad de información que se envía al controlador central. La idea detrás de este nuevo nivel es que en este tipo de redes la mayoría de los datos es inútil, porque desde el punto de vista del controlador sólo una pequeña cantidad de datos |normalmente sólo los valores extremos| es de interés. Para cubrir el nuevo nivel, proponemos una red de monitorización mono-conexión que se basa en un esquema de señalización en el dominio de tiempo. Este esquema reduce significativamente tanto la actividad de conmutación sobre la conexión como el consumo de energía de la red. Otra ventaja de este esquema es que los datos de los monitores llegan directamente ordenados al controlador. Si este tipo de señalización se aplica a sensores que realizan conversión tiempo-a-digital, se puede obtener compartición de recursos de digitalización tanto en tiempo como en espacio, lo que supone un importante ahorro de área y consumo. Finalmente, se presentan dos prototipos de sistemas de monitorización completos que de manera significativa superan la características de trabajos anteriores en términos de área y, especialmente, consumo de energía. Abstract Temperature is a first class design concern in modern integrated circuits. The important increase in power densities associated to recent technology evolutions has lead to the apparition of thermal gradients and hot spots during run time operation. Temperature impacts several circuit parameters such as speed, cooling budgets, reliability, power consumption, etc. In order to fight against these negative effects, dynamic thermal management (DTM) techniques adapt the behavior of the chip relying on the information of a monitoring system that provides run-time thermal information of the die surface. The field of on-chip temperature monitoring has drawn the attention of the scientific community in the recent years and is the object of study of this thesis. This thesis approaches the matter of on-chip temperature monitoring from different perspectives and levels, providing solutions to some of the most important issues. The physical and circuital levels are covered with the design and characterization of two novel temperature sensors specially tailored for DTM purposes. The first sensor is based upon a mechanism that obtains a pulse with a varying width based on the variations of the leakage currents on the temperature. In a nutshell, a circuit node is charged and subsequently left floating so that it discharges away through the subthreshold currents of a transistor; the time the node takes to discharge is the width of the pulse. Since the width of the pulse displays an exponential dependence on the temperature, the conversion into a digital word is realized by means of a logarithmic counter that performs both the timeto- digital conversion and the linearization of the output. The structure resulting from this combination of elements is implemented in a 0.35_m technology and is characterized by very reduced area, 10250 nm2, and power consumption, 1.05-65.5 nW at 5 samples/s, these figures outperformed all previous works by the time it was first published and still, by the time of the publication of this thesis, they outnumber all previous implementations in the same technology node. Concerning the accuracy, the sensor exhibits good linearity, even without calibration it displays a 3_ error of 1.97oC, appropriate to deal with DTM applications. As explained, the sensor is completely compatible with standard CMOS processes, this fact, along with its tiny area and power overhead, makes it specially suitable for the integration in a DTM monitoring system with a collection of on-chip monitors distributed across the chip. The exacerbated process fluctuations carried along with recent technology nodes jeop-ardize the linearity characteristics of the first sensor. In order to overcome these problems, a new temperature inferring technique is proposed. In this case, we also rely on the thermal dependencies of leakage currents that are used to discharge a floating node, but now, the result comes from the ratio of two different measures, in one of which we alter a characteristic of the discharging transistor |the gate voltage. This ratio proves to be very robust against process variations and displays a more than suficient linearity on the temperature |1.17oC 3_ error considering process variations and performing two-point calibration. The implementation of the sensing part based on this new technique implies several issues, such as the generation of process variations independent voltage reference, that are analyzed in depth in the thesis. In order to perform the time-to-digital conversion, we employ the same digitization structure the former sensor used. A completely new standard cell library targeting low area and power overhead is built from scratch to implement the digitization part. Putting all the pieces together, we achieve a complete sensor system that is characterized by ultra low energy per conversion of 48-640pJ and area of 0.0016mm2, this figure outperforms all previous works. To prove this statement, we perform a thorough comparison with over 40 works from the scientific literature. Moving up to the system level, the third contribution is centered on the modeling of a monitoring system consisting of set of thermal sensors distributed across the chip. All previous works from the literature target maximizing the accuracy of the system with the minimum number of monitors. In contrast, we introduce new metrics of quality apart form just the number of sensors; we consider the power consumption, the sampling frequency, the possibility to consider different types of monitors and the interconnection costs. The model is introduced in a simulated annealing algorithm that receives the thermal information of a system, its physical properties, area, power and interconnection constraints and a collection of monitor types; the algorithm yields the selected type of monitor, the number of monitors, their position and the optimum sampling rate. We test the algorithm with the Alpha 21364 processor under several constraint configurations to prove its validity. When compared to other previous works in the literature, the modeling presented here is the most complete. Finally, the last contribution targets the networking level, given an allocated set of temperature monitors, we focused on solving the problem of connecting them in an efficient way from the area and power perspectives. Our first proposal in this area is the introduction of a new interconnection hierarchy level, the threshing level, in between the monitors and the traditional peripheral buses that applies data selectivity to reduce the amount of information that is sent to the central controller. The idea behind this new level is that in this kind of networks most data are useless because from the controller viewpoint just a small amount of data |normally extreme values| is of interest. To cover the new interconnection level, we propose a single-wire monitoring network based on a time-domain signaling scheme that significantly reduces both the switching activity over the wire and the power consumption of the network. This scheme codes the information in the time domain and allows a straightforward obtention of an ordered list of values from the maximum to the minimum. If the scheme is applied to monitors that employ TDC, digitization resource sharing is achieved, producing an important saving in area and power consumption. Two prototypes of complete monitoring systems are presented, they significantly overcome previous works in terms of area and, specially, power consumption.

Contribution to the design of waveguide-fed compound-slot arrays by means of equivalent circuit modelling

Los arrays de ranuras son sistemas de antennas conocidos desde los años 40, principalmente destinados a formar parte de sistemas rádar de navíos de combate y grandes estaciones terrenas donde el tamaño y el peso no eran altamente restrictivos. Con el paso de los años y debido sobre todo a importantes avances en materiales y métodos de fabricación, el rango de aplicaciones de este tipo de sistemas radiantes creció en gran medida. Desde nuevas tecnologías biomédicas, sistemas anticolisión en automóviles y navegación en aviones, enlaces de comunicaciones de alta tasa binaria y corta distancia e incluso sistemas embarcados en satélites para la transmisión de señal de televisión. Dentro de esta familia de antennas, existen dos grupos que destacan por ser los más utilizados: las antennas de placas paralelas con las ranuras distribuidas de forma circular o espiral y las agrupaciones de arrays lineales construidos sobre guia de onda. Continuando con las tareas de investigación desarrolladas durante los últimos años en el Instituto de Tecnología de Tokyo y en el Grupo de Radiación de la Universidad Politécnica de Madrid, la totalidad de esta tesis se centra en este último grupo, aunque como se verá se separa en gran medida de las técnicas de diseño y metodologías convencionales. Los arrays de ranuras rectas y paralelas al eje de la guía rectangular que las alimenta son, sin ninguna duda, los modelos más empleados debido a la fiabilidad que presentan a altas frecuencias, su capacidad para gestionar grandes cantidades de potencia y la sencillez de su diseño y fabricación. Sin embargo, también presentan desventajas como estrecho ancho de banda en pérdidas de retorno y rápida degradación del diagrama de radiación con la frecuencia. Éstas son debidas a la naturaleza resonante de sus elementos radiantes: al perder la resonancia, el sistema global se desajusta y sus prestaciones degeneran. En arrays bidimensionales de slots rectos, el campo eléctrico queda polarizado sobre el plano transversal a las ranuras, correspondiéndose con el plano de altos lóbulos secundarios. Esta tesis tiene como objetivo el desarrollo de un método sistemático de diseño de arrays de ranuras inclinadas y desplazadas del centro (en lo sucesivo “ranuras compuestas”), definido en 1971 como uno de los desafíos a superar dentro del mundo del diseño de antennas. La técnica empleada se basa en el Método de los Momentos, la Teoría de Circuitos y la Teoría de Conexión Aleatoria de Matrices de Dispersión. Al tratarse de un método circuital, la primera parte de la tesis se corresponde con el estudio de la aplicabilidad de las redes equivalentes fundamentales, su capacidad para recrear fenómenos físicos de la ranura, las limitaciones y ventajas que presentan para caracterizar las diferentes configuraciones de slot compuesto. Se profundiza en las diferencias entre las redes en T y en ! y se condiciona la selección de una u otra dependiendo del tipo de elemento radiante. Una vez seleccionado el tipo de red a emplear en el diseño del sistema, se ha desarrollado un algoritmo de cascadeo progresivo desde el puerto alimentador hacia el cortocircuito que termina el modelo. Este algoritmo es independiente del número de elementos, la frecuencia central de funcionamiento, del ángulo de inclinación de las ranuras y de la red equivalente seleccionada (en T o en !). Se basa en definir el diseño del array como un Problema de Satisfacción de Condiciones (en inglés, Constraint Satisfaction Problem) que se resuelve por un método de Búsqueda en Retroceso (Backtracking algorithm). Como resultado devuelve un circuito equivalente del array completo adaptado a su entrada y cuyos elementos consumen una potencia acorde a una distribución de amplitud dada para el array. En toda agrupación de antennas, el acoplo mutuo entre elementos a través del campo radiado representa uno de los principales problemas para el ingeniero y sus efectos perjudican a las prestaciones globales del sistema, tanto en adaptación como en capacidad de radiación. El empleo de circuito equivalente se descartó por la dificultad que suponía la caracterización de estos efectos y su inclusión en la etapa de diseño. En esta tesis doctoral el acoplo también se ha modelado como una red equivalente cuyos elementos son transformadores ideales y admitancias, conectada al conjunto de redes equivalentes que representa el array. Al comparar los resultados estimados en términos de pérdidas de retorno y radiación con aquellos obtenidos a partir de programas comerciales populares como CST Microwave Studio se confirma la validez del método aquí propuesto, el primer método de diseño sistemático de arrays de ranuras compuestos alimentados por guía de onda rectangular. Al tratarse de ranuras no resonantes, el ancho de banda en pérdidas de retorno es mucho mas amplio que el que presentan arrays de slots rectos. Para arrays bidimensionales, el ángulo de inclinación puede ajustarse de manera que el campo quede polarizado en los planos de bajos lóbulos secundarios. Además de simulaciones se han diseñado, construido y medido dos prototipos centrados en la frecuencia de 12GHz, de seis y diez elementos. Las medidas de pérdidas de retorno y diagrama de radiación revelan excelentes resultados, certificando la bondad del método genuino Method of Moments - Forward Matching Procedure desarrollado a lo largo de esta tésis. Abstract The slot antenna arrays are well known systems from the decade of 40s, mainly intended to be part of radar systems of large warships and terrestrial stations where size and weight were not highly restrictive. Over the years, mainly due to significant advances in materials and manufacturing methods, the range of applications of this type of radiating systems grew significantly. From new biomedical technologies, collision avoidance systems in cars and aircraft navigation, short communication links with high bit transfer rate and even embedded systems in satellites for television broadcast. Within this family of antennas, two groups stand out as being the most frequent in the literature: parallel plate antennas with slots placed in a circular or spiral distribution and clusters of waveguide linear arrays. To continue the vast research work carried out during the last decades in the Tokyo Institute of Technology and in the Radiation Group at the Universidad Politécnica de Madrid, this thesis focuses on the latter group, although it represents a technique that drastically breaks with traditional design methodologies. The arrays of slots straight and parallel to the axis of the feeding rectangular waveguide are without a doubt the most used models because of the reliability that they present at high frequencies, its ability to handle large amounts of power and their simplicity of design and manufacturing. However, there also exist disadvantages as narrow bandwidth in return loss and rapid degradation of the radiation pattern with frequency. These are due to the resonant nature of radiating elements: away from the resonance status, the overall system performance and radiation pattern diminish. For two-dimensional arrays of straight slots, the electric field is polarized transverse to the radiators, corresponding to the plane of high side-lobe level. This thesis aims to develop a systematic method of designing arrays of angled and displaced slots (hereinafter "compound slots"), defined in 1971 as one of the challenges to overcome in the world of antenna design. The used technique is based on the Method of Moments, Circuit Theory and the Theory of Scattering Matrices Connection. Being a circuitry-based method, the first part of this dissertation corresponds to the study of the applicability of the basic equivalent networks, their ability to recreate the slot physical phenomena, their limitations and advantages presented to characterize different compound slot configurations. It delves into the differences of T and ! and determines the selection of the most suitable one depending on the type of radiating element. Once the type of network to be used in the system design is selected, a progressive algorithm called Forward Matching Procedure has been developed to connect the proper equivalent networks from the feeder port to shorted ending. This algorithm is independent of the number of elements, the central operating frequency, the angle of inclination of the slots and selected equivalent network (T or ! networks). It is based on the definition of the array design as a Constraint Satisfaction Problem, solved by means of a Backtracking Algorithm. As a result, the method returns an equivalent circuit of the whole array which is matched at its input port and whose elements consume a power according to a given amplitude distribution for the array. In any group of antennas, the mutual coupling between elements through the radiated field represents one of the biggest problems that the engineer faces and its effects are detrimental to the overall performance of the system, both in radiation capabilities and return loss. The employment of an equivalent circuit for the array design was discarded by some authors because of the difficulty involved in the characterization of the coupling effects and their inclusion in the design stage. In this thesis the coupling has also been modeled as an equivalent network whose elements are ideal transformers and admittances connected to the set of equivalent networks that represent the antennas of the array. By comparing the estimated results in terms of return loss and radiation with those obtained from popular commercial software as CST Microwave Studio, the validity of the proposed method is fully confirmed, representing the first method of systematic design of compound-slot arrays fed by rectangular waveguide. Since these slots do not work under the resonant status, the bandwidth in return loss is much wider than the longitudinal-slot arrays. For the case of two-dimensional arrays, the angle of inclination can be adjusted so that the field is polarized at the low side-lobe level plane. Besides the performed full-wave simulations two prototypes of six and ten elements for the X-band have been designed, built and measured, revealing excellent results and agreement with the expected results. These facts certify that the genuine technique Method of Moments - Matching Forward Procedure developed along this thesis is valid and trustable.

On the design and measurement of a novel non-orthogonal multi-beam network for triangular arrays of three radiating elements

An innovative dissipative multi-beam network for triangular arrays of three radiating elements is proposed. This novel network provides three orthogonal beams in θ0 elevation angle and a fourth one in the broadside steering direction. The network is composed of 90º hybrid couplers and fixed phase shifters. In this paper, a relation between network components, radiating element distance and beam steering directions will be shown. Application of the proposed dissipative network to the triangular cells of three radiating elements that integrate the intelligent antenna GEODA will be exhibited. This system works at 1.7 GHz, it has a 60º single radiating element beamwidth and a distance between array elements of 0.57 λ. Both beam patterns, theoretical and simulated, obtained with the network will be depicted. Moreover, the whole system, dissipative network built with GEODA cell array, has been measured in the anechoic chamber of the Radiation Group of Technical University of Madrid, demonstrating expected performance.

Contributions to Bayesian network learning with applications to neuroscience

Neuronal morphology is a key feature in the study of brain circuits, as it is highly related to information processing and functional identification. Neuronal morphology affects the process of integration of inputs from other neurons and determines the neurons which receive the output of the neurons. Different parts of the neurons can operate semi-independently according to the spatial location of the synaptic connections. As a result, there is considerable interest in the analysis of the microanatomy of nervous cells since it constitutes an excellent tool for better understanding cortical function. However, the morphologies, molecular features and electrophysiological properties of neuronal cells are extremely variable. Except for some special cases, this variability makes it hard to find a set of features that unambiguously define a neuronal type. In addition, there are distinct types of neurons in particular regions of the brain. This morphological variability makes the analysis and modeling of neuronal morphology a challenge. Uncertainty is a key feature in many complex real-world problems. Probability theory provides a framework for modeling and reasoning with uncertainty. Probabilistic graphical models combine statistical theory and graph theory to provide a tool for managing domains with uncertainty. In particular, we focus on Bayesian networks, the most commonly used probabilistic graphical model. In this dissertation, we design new methods for learning Bayesian networks and apply them to the problem of modeling and analyzing morphological data from neurons. The morphology of a neuron can be quantified using a number of measurements, e.g., the length of the dendrites and the axon, the number of bifurcations, the direction of the dendrites and the axon, etc. These measurements can be modeled as discrete or continuous data. The continuous data can be linear (e.g., the length or the width of a dendrite) or directional (e.g., the direction of the axon). These data may follow complex probability distributions and may not fit any known parametric distribution. Modeling this kind of problems using hybrid Bayesian networks with discrete, linear and directional variables poses a number of challenges regarding learning from data, inference, etc. In this dissertation, we propose a method for modeling and simulating basal dendritic trees from pyramidal neurons using Bayesian networks to capture the interactions between the variables in the problem domain. A complete set of variables is measured from the dendrites, and a learning algorithm is applied to find the structure and estimate the parameters of the probability distributions included in the Bayesian networks. Then, a simulation algorithm is used to build the virtual dendrites by sampling values from the Bayesian networks, and a thorough evaluation is performed to show the model’s ability to generate realistic dendrites. In this first approach, the variables are discretized so that discrete Bayesian networks can be learned and simulated. Then, we address the problem of learning hybrid Bayesian networks with different kinds of variables. Mixtures of polynomials have been proposed as a way of representing probability densities in hybrid Bayesian networks. We present a method for learning mixtures of polynomials approximations of one-dimensional, multidimensional and conditional probability densities from data. The method is based on basis spline interpolation, where a density is approximated as a linear combination of basis splines. The proposed algorithms are evaluated using artificial datasets. We also use the proposed methods as a non-parametric density estimation technique in Bayesian network classifiers. Next, we address the problem of including directional data in Bayesian networks. These data have some special properties that rule out the use of classical statistics. Therefore, different distributions and statistics, such as the univariate von Mises and the multivariate von Mises–Fisher distributions, should be used to deal with this kind of information. In particular, we extend the naive Bayes classifier to the case where the conditional probability distributions of the predictive variables given the class follow either of these distributions. We consider the simple scenario, where only directional predictive variables are used, and the hybrid case, where discrete, Gaussian and directional distributions are mixed. The classifier decision functions and their decision surfaces are studied at length. Artificial examples are used to illustrate the behavior of the classifiers. The proposed classifiers are empirically evaluated over real datasets. We also study the problem of interneuron classification. An extensive group of experts is asked to classify a set of neurons according to their most prominent anatomical features. A web application is developed to retrieve the experts’ classifications. We compute agreement measures to analyze the consensus between the experts when classifying the neurons. Using Bayesian networks and clustering algorithms on the resulting data, we investigate the suitability of the anatomical terms and neuron types commonly used in the literature. Additionally, we apply supervised learning approaches to automatically classify interneurons using the values of their morphological measurements. Then, a methodology for building a model which captures the opinions of all the experts is presented. First, one Bayesian network is learned for each expert, and we propose an algorithm for clustering Bayesian networks corresponding to experts with similar behaviors. Then, a Bayesian network which represents the opinions of each group of experts is induced. Finally, a consensus Bayesian multinet which models the opinions of the whole group of experts is built. A thorough analysis of the consensus model identifies different behaviors between the experts when classifying the interneurons in the experiment. A set of characterizing morphological traits for the neuronal types can be defined by performing inference in the Bayesian multinet. These findings are used to validate the model and to gain some insights into neuron morphology. Finally, we study a classification problem where the true class label of the training instances is not known. Instead, a set of class labels is available for each instance. This is inspired by the neuron classification problem, where a group of experts is asked to individually provide a class label for each instance. We propose a novel approach for learning Bayesian networks using count vectors which represent the number of experts who selected each class label for each instance. These Bayesian networks are evaluated using artificial datasets from supervised learning problems. Resumen La morfología neuronal es una característica clave en el estudio de los circuitos cerebrales, ya que está altamente relacionada con el procesado de información y con los roles funcionales. La morfología neuronal afecta al proceso de integración de las señales de entrada y determina las neuronas que reciben las salidas de otras neuronas. Las diferentes partes de la neurona pueden operar de forma semi-independiente de acuerdo a la localización espacial de las conexiones sinápticas. Por tanto, existe un interés considerable en el análisis de la microanatomía de las células nerviosas, ya que constituye una excelente herramienta para comprender mejor el funcionamiento de la corteza cerebral. Sin embargo, las propiedades morfológicas, moleculares y electrofisiológicas de las células neuronales son extremadamente variables. Excepto en algunos casos especiales, esta variabilidad morfológica dificulta la definición de un conjunto de características que distingan claramente un tipo neuronal. Además, existen diferentes tipos de neuronas en regiones particulares del cerebro. La variabilidad neuronal hace que el análisis y el modelado de la morfología neuronal sean un importante reto científico. La incertidumbre es una propiedad clave en muchos problemas reales. La teoría de la probabilidad proporciona un marco para modelar y razonar bajo incertidumbre. Los modelos gráficos probabilísticos combinan la teoría estadística y la teoría de grafos con el objetivo de proporcionar una herramienta con la que trabajar bajo incertidumbre. En particular, nos centraremos en las redes bayesianas, el modelo más utilizado dentro de los modelos gráficos probabilísticos. En esta tesis hemos diseñado nuevos métodos para aprender redes bayesianas, inspirados por y aplicados al problema del modelado y análisis de datos morfológicos de neuronas. La morfología de una neurona puede ser cuantificada usando una serie de medidas, por ejemplo, la longitud de las dendritas y el axón, el número de bifurcaciones, la dirección de las dendritas y el axón, etc. Estas medidas pueden ser modeladas como datos continuos o discretos. A su vez, los datos continuos pueden ser lineales (por ejemplo, la longitud o la anchura de una dendrita) o direccionales (por ejemplo, la dirección del axón). Estos datos pueden llegar a seguir distribuciones de probabilidad muy complejas y pueden no ajustarse a ninguna distribución paramétrica conocida. El modelado de este tipo de problemas con redes bayesianas híbridas incluyendo variables discretas, lineales y direccionales presenta una serie de retos en relación al aprendizaje a partir de datos, la inferencia, etc. En esta tesis se propone un método para modelar y simular árboles dendríticos basales de neuronas piramidales usando redes bayesianas para capturar las interacciones entre las variables del problema. Para ello, se mide un amplio conjunto de variables de las dendritas y se aplica un algoritmo de aprendizaje con el que se aprende la estructura y se estiman los parámetros de las distribuciones de probabilidad que constituyen las redes bayesianas. Después, se usa un algoritmo de simulación para construir dendritas virtuales mediante el muestreo de valores de las redes bayesianas. Finalmente, se lleva a cabo una profunda evaluaci ón para verificar la capacidad del modelo a la hora de generar dendritas realistas. En esta primera aproximación, las variables fueron discretizadas para poder aprender y muestrear las redes bayesianas. A continuación, se aborda el problema del aprendizaje de redes bayesianas con diferentes tipos de variables. Las mixturas de polinomios constituyen un método para representar densidades de probabilidad en redes bayesianas híbridas. Presentamos un método para aprender aproximaciones de densidades unidimensionales, multidimensionales y condicionales a partir de datos utilizando mixturas de polinomios. El método se basa en interpolación con splines, que aproxima una densidad como una combinación lineal de splines. Los algoritmos propuestos se evalúan utilizando bases de datos artificiales. Además, las mixturas de polinomios son utilizadas como un método no paramétrico de estimación de densidades para clasificadores basados en redes bayesianas. Después, se estudia el problema de incluir información direccional en redes bayesianas. Este tipo de datos presenta una serie de características especiales que impiden el uso de las técnicas estadísticas clásicas. Por ello, para manejar este tipo de información se deben usar estadísticos y distribuciones de probabilidad específicos, como la distribución univariante von Mises y la distribución multivariante von Mises–Fisher. En concreto, en esta tesis extendemos el clasificador naive Bayes al caso en el que las distribuciones de probabilidad condicionada de las variables predictoras dada la clase siguen alguna de estas distribuciones. Se estudia el caso base, en el que sólo se utilizan variables direccionales, y el caso híbrido, en el que variables discretas, lineales y direccionales aparecen mezcladas. También se estudian los clasificadores desde un punto de vista teórico, derivando sus funciones de decisión y las superficies de decisión asociadas. El comportamiento de los clasificadores se ilustra utilizando bases de datos artificiales. Además, los clasificadores son evaluados empíricamente utilizando bases de datos reales. También se estudia el problema de la clasificación de interneuronas. Desarrollamos una aplicación web que permite a un grupo de expertos clasificar un conjunto de neuronas de acuerdo a sus características morfológicas más destacadas. Se utilizan medidas de concordancia para analizar el consenso entre los expertos a la hora de clasificar las neuronas. Se investiga la idoneidad de los términos anatómicos y de los tipos neuronales utilizados frecuentemente en la literatura a través del análisis de redes bayesianas y la aplicación de algoritmos de clustering. Además, se aplican técnicas de aprendizaje supervisado con el objetivo de clasificar de forma automática las interneuronas a partir de sus valores morfológicos. A continuación, se presenta una metodología para construir un modelo que captura las opiniones de todos los expertos. Primero, se genera una red bayesiana para cada experto y se propone un algoritmo para agrupar las redes bayesianas que se corresponden con expertos con comportamientos similares. Después, se induce una red bayesiana que modela la opinión de cada grupo de expertos. Por último, se construye una multired bayesiana que modela las opiniones del conjunto completo de expertos. El análisis del modelo consensuado permite identificar diferentes comportamientos entre los expertos a la hora de clasificar las neuronas. Además, permite extraer un conjunto de características morfológicas relevantes para cada uno de los tipos neuronales mediante inferencia con la multired bayesiana. Estos descubrimientos se utilizan para validar el modelo y constituyen información relevante acerca de la morfología neuronal. Por último, se estudia un problema de clasificación en el que la etiqueta de clase de los datos de entrenamiento es incierta. En cambio, disponemos de un conjunto de etiquetas para cada instancia. Este problema está inspirado en el problema de la clasificación de neuronas, en el que un grupo de expertos proporciona una etiqueta de clase para cada instancia de manera individual. Se propone un método para aprender redes bayesianas utilizando vectores de cuentas, que representan el número de expertos que seleccionan cada etiqueta de clase para cada instancia. Estas redes bayesianas se evalúan utilizando bases de datos artificiales de problemas de aprendizaje supervisado.

Automatic design of Ant Colony Optimization for permutation problems

In this study, we present a framework based on ant colony optimization (ACO) for tackling combinatorial problems. ACO algorithms have been applied to many diferent problems, focusing on algorithmic variants that obtain high-quality solutions. Usually, the implementations are re-done for various problem even if they maintain the same details of the ACO algorithm. However, our goal is to generate a sustainable framework for applications on permutation problems. We concentrate on understanding the behavior of pheromone trails and specific methods that can be combined. Eventually, we will propose an automatic offline configuration tool to build an efective algorithm. ---RESUMEN---En este trabajo vamos a presentar un framework basado en la familia de algoritmos ant colony optimization (ACO), los cuales están dise~nados para enfrentarse a problemas combinacionales. Los algoritmos ACO han sido aplicados a diversos problemas, centrándose los investigadores en diversas variantes que obtienen buenas soluciones. Normalmente, las implementaciones se tienen que rehacer, inclusos si se mantienen los mismos detalles para los algoritmos ACO. Sin embargo, nuestro objetivo es generar un framework sostenible para aplicaciones sobre problemas de permutaciones. Nos centraremos en comprender el comportamiento de la sendas de feromonas y ciertos métodos con los que pueden ser combinados. Finalmente, propondremos una herramienta para la configuraron automática offline para construir algoritmos eficientes.

Environmental Wireless Sensor Network Deployment in Food Industry: from Theory to Practice

The difficulty behind Wireless Sensor Network deployments in industrial environments not only resides in the number of nodes or the communication protocols but also in the real location of the sensor nodes and the parameters to be monitored. Sensor soiling, high humidity and unreachable locations, among others, make real deployments a very difficult task to plan. Even though it is possible to find myriad approaches for floor planners and deployment tools in the state of the art, most of these problems are very difficult to model and foresee before actually deploying the network in the final scenario. This work shows two real deployments in food factories and how their problems are found and overcome.

Trust-ware: A Methodology to Analyze, Design, and Secure Trust and Reputation Systems

Entendemos por inteligencia colectiva una forma de inteligencia que surge de la colaboración y la participación de varios individuos o, siendo más estrictos, varias entidades. En base a esta sencilla definición podemos observar que este concepto es campo de estudio de las más diversas disciplinas como pueden ser la sociología, las tecnologías de la información o la biología, atendiendo cada una de ellas a un tipo de entidades diferentes: seres humanos, elementos de computación o animales. Como elemento común podríamos indicar que la inteligencia colectiva ha tenido como objetivo el ser capaz de fomentar una inteligencia de grupo que supere a la inteligencia individual de las entidades que lo forman a través de mecanismos de coordinación, cooperación, competencia, integración, diferenciación, etc. Sin embargo, aunque históricamente la inteligencia colectiva se ha podido desarrollar de forma paralela e independiente en las distintas disciplinas que la tratan, en la actualidad, los avances en las tecnologías de la información han provocado que esto ya no sea suficiente. Hoy en día seres humanos y máquinas a través de todo tipo de redes de comunicación e interfaces, conviven en un entorno en el que la inteligencia colectiva ha cobrado una nueva dimensión: ya no sólo puede intentar obtener un comportamiento superior al de sus entidades constituyentes sino que ahora, además, estas inteligencias individuales son completamente diferentes unas de otras y aparece por lo tanto el doble reto de ser capaces de gestionar esta gran heterogeneidad y al mismo tiempo ser capaces de obtener comportamientos aún más inteligentes gracias a las sinergias que los distintos tipos de inteligencias pueden generar. Dentro de las áreas de trabajo de la inteligencia colectiva existen varios campos abiertos en los que siempre se intenta obtener unas prestaciones superiores a las de los individuos. Por ejemplo: consciencia colectiva, memoria colectiva o sabiduría colectiva. Entre todos estos campos nosotros nos centraremos en uno que tiene presencia en la práctica totalidad de posibles comportamientos inteligentes: la toma de decisiones. El campo de estudio de la toma de decisiones es realmente amplio y dentro del mismo la evolución ha sido completamente paralela a la que citábamos anteriormente en referencia a la inteligencia colectiva. En primer lugar se centró en el individuo como entidad decisoria para posteriormente desarrollarse desde un punto de vista social, institucional, etc. La primera fase dentro del estudio de la toma de decisiones se basó en la utilización de paradigmas muy sencillos: análisis de ventajas e inconvenientes, priorización basada en la maximización de algún parámetro del resultado, capacidad para satisfacer los requisitos de forma mínima por parte de las alternativas, consultas a expertos o entidades autorizadas o incluso el azar. Sin embargo, al igual que el paso del estudio del individuo al grupo supone una nueva dimensión dentro la inteligencia colectiva la toma de decisiones colectiva supone un nuevo reto en todas las disciplinas relacionadas. Además, dentro de la decisión colectiva aparecen dos nuevos frentes: los sistemas de decisión centralizados y descentralizados. En el presente proyecto de tesis nos centraremos en este segundo, que es el que supone una mayor atractivo tanto por las posibilidades de generar nuevo conocimiento y trabajar con problemas abiertos actualmente así como en lo que respecta a la aplicabilidad de los resultados que puedan obtenerse. Ya por último, dentro del campo de los sistemas de decisión descentralizados existen varios mecanismos fundamentales que dan lugar a distintas aproximaciones a la problemática propia de este campo. Por ejemplo el liderazgo, la imitación, la prescripción o el miedo. Nosotros nos centraremos en uno de los más multidisciplinares y con mayor capacidad de aplicación en todo tipo de disciplinas y que, históricamente, ha demostrado que puede dar lugar a prestaciones muy superiores a otros tipos de mecanismos de decisión descentralizados: la confianza y la reputación. Resumidamente podríamos indicar que confianza es la creencia por parte de una entidad que otra va a realizar una determinada actividad de una forma concreta. En principio es algo subjetivo, ya que la confianza de dos entidades diferentes sobre una tercera no tiene porqué ser la misma. Por otro lado, la reputación es la idea colectiva (o evaluación social) que distintas entidades de un sistema tiene sobre otra entidad del mismo en lo que respecta a un determinado criterio. Es por tanto una información de carácter colectivo pero única dentro de un sistema, no asociada a cada una de las entidades del sistema sino por igual a todas ellas. En estas dos sencillas definiciones se basan la inmensa mayoría de sistemas colectivos. De hecho muchas disertaciones indican que ningún tipo de organización podría ser viable de no ser por la existencia y la utilización de los conceptos de confianza y reputación. A partir de ahora, a todo sistema que utilice de una u otra forma estos conceptos lo denominaremos como sistema de confianza y reputación (o TRS, Trust and Reputation System). Sin embargo, aunque los TRS son uno de los aspectos de nuestras vidas más cotidianos y con un mayor campo de aplicación, el conocimiento que existe actualmente sobre ellos no podría ser más disperso. Existen un gran número de trabajos científicos en todo tipo de áreas de conocimiento: filosofía, psicología, sociología, economía, política, tecnologías de la información, etc. Pero el principal problema es que no existe una visión completa de la confianza y reputación en su sentido más amplio. Cada disciplina focaliza sus estudios en unos aspectos u otros dentro de los TRS, pero ninguna de ellas trata de explotar el conocimiento generado en el resto para mejorar sus prestaciones en su campo de aplicación concreto. Aspectos muy detallados en algunas áreas de conocimiento son completamente obviados por otras, o incluso aspectos tratados por distintas disciplinas, al ser estudiados desde distintos puntos de vista arrojan resultados complementarios que, sin embargo, no son aprovechados fuera de dichas áreas de conocimiento. Esto nos lleva a una dispersión de conocimiento muy elevada y a una falta de reutilización de metodologías, políticas de actuación y técnicas de una disciplina a otra. Debido su vital importancia, esta alta dispersión de conocimiento se trata de uno de los principales problemas que se pretenden resolver con el presente trabajo de tesis. Por otro lado, cuando se trabaja con TRS, todos los aspectos relacionados con la seguridad están muy presentes ya que muy este es un tema vital dentro del campo de la toma de decisiones. Además también es habitual que los TRS se utilicen para desempeñar responsabilidades que aportan algún tipo de funcionalidad relacionada con el mundo de la seguridad. Por último no podemos olvidar que el acto de confiar está indefectiblemente unido al de delegar una determinada responsabilidad, y que al tratar estos conceptos siempre aparece la idea de riesgo, riesgo de que las expectativas generadas por el acto de la delegación no se cumplan o se cumplan de forma diferente. Podemos ver por lo tanto que cualquier sistema que utiliza la confianza para mejorar o posibilitar su funcionamiento, por su propia naturaleza, es especialmente vulnerable si las premisas en las que se basa son atacadas. En este sentido podemos comprobar (tal y como analizaremos en más detalle a lo largo del presente documento) que las aproximaciones que realizan las distintas disciplinas que tratan la violación de los sistemas de confianza es de lo más variado. únicamente dentro del área de las tecnologías de la información se ha intentado utilizar alguno de los enfoques de otras disciplinas de cara a afrontar problemas relacionados con la seguridad de TRS. Sin embargo se trata de una aproximación incompleta y, normalmente, realizada para cumplir requisitos de aplicaciones concretas y no con la idea de afianzar una base de conocimiento más general y reutilizable en otros entornos. Con todo esto en cuenta, podemos resumir contribuciones del presente trabajo de tesis en las siguientes. • La realización de un completo análisis del estado del arte dentro del mundo de la confianza y la reputación que nos permite comparar las ventajas e inconvenientes de las diferentes aproximación que se realizan a estos conceptos en distintas áreas de conocimiento. • La definición de una arquitectura de referencia para TRS que contempla todas las entidades y procesos que intervienen en este tipo de sistemas. • La definición de un marco de referencia para analizar la seguridad de TRS. Esto implica tanto identificar los principales activos de un TRS en lo que respecta a la seguridad, así como el crear una tipología de posibles ataques y contramedidas en base a dichos activos. • La propuesta de una metodología para el análisis, el diseño, el aseguramiento y el despliegue de un TRS en entornos reales. Adicionalmente se exponen los principales tipos de aplicaciones que pueden obtenerse de los TRS y los medios para maximizar sus prestaciones en cada una de ellas. • La generación de un software que permite simular cualquier tipo de TRS en base a la arquitectura propuesta previamente. Esto permite evaluar las prestaciones de un TRS bajo una determinada configuración en un entorno controlado previamente a su despliegue en un entorno real. Igualmente es de gran utilidad para evaluar la resistencia a distintos tipos de ataques o mal-funcionamientos del sistema. Además de las contribuciones realizadas directamente en el campo de los TRS, hemos realizado aportaciones originales a distintas áreas de conocimiento gracias a la aplicación de las metodologías de análisis y diseño citadas con anterioridad. • Detección de anomalías térmicas en Data Centers. Hemos implementado con éxito un sistema de deteción de anomalías térmicas basado en un TRS. Comparamos la detección de prestaciones de algoritmos de tipo Self-Organized Maps (SOM) y Growing Neural Gas (GNG). Mostramos como SOM ofrece mejores resultados para anomalías en los sistemas de refrigeración de la sala mientras que GNG es una opción más adecuada debido a sus tasas de detección y aislamiento para casos de anomalías provocadas por una carga de trabajo excesiva. • Mejora de las prestaciones de recolección de un sistema basado en swarm computing y odometría social. Gracias a la implementación de un TRS conseguimos mejorar las capacidades de coordinación de una red de robots autónomos distribuidos. La principal contribución reside en el análisis y la validación de las mejoras increméntales que pueden conseguirse con la utilización apropiada de la información existente en el sistema y que puede ser relevante desde el punto de vista de un TRS, y con la implementación de algoritmos de cálculo de confianza basados en dicha información. • Mejora de la seguridad de Wireless Mesh Networks contra ataques contra la integridad, la confidencialidad o la disponibilidad de los datos y / o comunicaciones soportadas por dichas redes. • Mejora de la seguridad de Wireless Sensor Networks contra ataques avanzamos, como insider attacks, ataques desconocidos, etc. Gracias a las metodologías presentadas implementamos contramedidas contra este tipo de ataques en entornos complejos. En base a los experimentos realizados, hemos demostrado que nuestra aproximación es capaz de detectar y confinar varios tipos de ataques que afectan a los protocoles esenciales de la red. La propuesta ofrece unas velocidades de detección muy altas así como demuestra que la inclusión de estos mecanismos de actuación temprana incrementa significativamente el esfuerzo que un atacante tiene que introducir para comprometer la red. Finalmente podríamos concluir que el presente trabajo de tesis supone la generación de un conocimiento útil y aplicable a entornos reales, que nos permite la maximización de las prestaciones resultantes de la utilización de TRS en cualquier tipo de campo de aplicación. De esta forma cubrimos la principal carencia existente actualmente en este campo, que es la falta de una base de conocimiento común y agregada y la inexistencia de una metodología para el desarrollo de TRS que nos permita analizar, diseñar, asegurar y desplegar TRS de una forma sistemática y no artesanal y ad-hoc como se hace en la actualidad. ABSTRACT By collective intelligence we understand a form of intelligence that emerges from the collaboration and competition of many individuals, or strictly speaking, many entities. Based on this simple definition, we can see how this concept is the field of study of a wide range of disciplines, such as sociology, information science or biology, each of them focused in different kinds of entities: human beings, computational resources, or animals. As a common factor, we can point that collective intelligence has always had the goal of being able of promoting a group intelligence that overcomes the individual intelligence of the basic entities that constitute it. This can be accomplished through different mechanisms such as coordination, cooperation, competence, integration, differentiation, etc. Collective intelligence has historically been developed in a parallel and independent way among the different disciplines that deal with it. However, this is not enough anymore due to the advances in information technologies. Nowadays, human beings and machines coexist in environments where collective intelligence has taken a new dimension: we yet have to achieve a better collective behavior than the individual one, but now we also have to deal with completely different kinds of individual intelligences. Therefore, we have a double goal: being able to deal with this heterogeneity and being able to get even more intelligent behaviors thanks to the synergies that the different kinds of intelligence can generate. Within the areas of collective intelligence there are several open topics where they always try to get better performances from groups than from the individuals. For example: collective consciousness, collective memory, or collective wisdom. Among all these topics we will focus on collective decision making, that has influence in most of the collective intelligent behaviors. The field of study of decision making is really wide, and its evolution has been completely parallel to the aforementioned collective intelligence. Firstly, it was focused on the individual as the main decision-making entity, but later it became involved in studying social and institutional groups as basic decision-making entities. The first studies within the decision-making discipline were based on simple paradigms, such as pros and cons analysis, criteria prioritization, fulfillment, following orders, or even chance. However, in the same way that studying the community instead of the individual meant a paradigm shift within collective intelligence, collective decision-making means a new challenge for all the related disciplines. Besides, two new main topics come up when dealing with collective decision-making: centralized and decentralized decision-making systems. In this thesis project we focus in the second one, because it is the most interesting based on the opportunities to generate new knowledge and deal with open issues in this area, as well as these results can be put into practice in a wider set of real-life environments. Finally, within the decentralized collective decision-making systems discipline, there are several basic mechanisms that lead to different approaches to the specific problems of this field, for example: leadership, imitation, prescription, or fear. We will focus on trust and reputation. They are one of the most multidisciplinary concepts and with more potential for applying them in every kind of environments. Besides, they have historically shown that they can generate better performance than other decentralized decision-making mechanisms. Shortly, we say trust is the belief of one entity that the outcome of other entities’ actions is going to be in a specific way. It is a subjective concept because the trust of two different entities in another one does not have to be the same. Reputation is the collective idea (or social evaluation) that a group of entities within a system have about another entity based on a specific criterion. Thus, it is a collective concept in its origin. It is important to say that the behavior of most of the collective systems are based on these two simple definitions. In fact, a lot of articles and essays describe how any organization would not be viable if the ideas of trust and reputation did not exist. From now on, we call Trust an Reputation System (TRS) to any kind of system that uses these concepts. Even though TRSs are one of the most common everyday aspects in our lives, the existing knowledge about them could not be more dispersed. There are thousands of scientific works in every field of study related to trust and reputation: philosophy, psychology, sociology, economics, politics, information sciences, etc. But the main issue is that a comprehensive vision of trust and reputation for all these disciplines does not exist. Every discipline focuses its studies on a specific set of topics but none of them tries to take advantage of the knowledge generated in the other disciplines to improve its behavior or performance. Detailed topics in some fields are completely obviated in others, and even though the study of some topics within several disciplines produces complementary results, these results are not used outside the discipline where they were generated. This leads us to a very high knowledge dispersion and to a lack in the reuse of methodologies, policies and techniques among disciplines. Due to its great importance, this high dispersion of trust and reputation knowledge is one of the main problems this thesis contributes to solve. When we work with TRSs, all the aspects related to security are a constant since it is a vital aspect within the decision-making systems. Besides, TRS are often used to perform some responsibilities related to security. Finally, we cannot forget that the act of trusting is invariably attached to the act of delegating a specific responsibility and, when we deal with these concepts, the idea of risk is always present. This refers to the risk of generated expectations not being accomplished or being accomplished in a different way we anticipated. Thus, we can see that any system using trust to improve or enable its behavior, because of its own nature, is especially vulnerable if the premises it is based on are attacked. Related to this topic, we can see that the approaches of the different disciplines that study attacks of trust and reputation are very diverse. Some attempts of using approaches of other disciplines have been made within the information science area of knowledge, but these approaches are usually incomplete, not systematic and oriented to achieve specific requirements of specific applications. They never try to consolidate a common base of knowledge that could be reusable in other context. Based on all these ideas, this work makes the following direct contributions to the field of TRS: • The compilation of the most relevant existing knowledge related to trust and reputation management systems focusing on their advantages and disadvantages. • We define a generic architecture for TRS, identifying the main entities and processes involved. • We define a generic security framework for TRS. We identify the main security assets and propose a complete taxonomy of attacks for TRS. • We propose and validate a methodology to analyze, design, secure and deploy TRS in real-life environments. Additionally we identify the principal kind of applications we can implement with TRS and how TRS can provide a specific functionality. • We develop a software component to validate and optimize the behavior of a TRS in order to achieve a specific functionality or performance. In addition to the contributions made directly to the field of the TRS, we have made original contributions to different areas of knowledge thanks to the application of the analysis, design and security methodologies previously presented: • Detection of thermal anomalies in Data Centers. Thanks to the application of the TRS analysis and design methodologies, we successfully implemented a thermal anomaly detection system based on a TRS.We compare the detection performance of Self-Organized- Maps and Growing Neural Gas algorithms. We show how SOM provides better results for Computer Room Air Conditioning anomaly detection, yielding detection rates of 100%, in training data with malfunctioning sensors. We also show that GNG yields better detection and isolation rates for workload anomaly detection, reducing the false positive rate when compared to SOM. • Improving the performance of a harvesting system based on swarm computing and social odometry. Through the implementation of a TRS, we achieved to improve the ability of coordinating a distributed network of autonomous robots. The main contribution lies in the analysis and validation of the incremental improvements that can be achieved with proper use information that exist in the system and that are relevant for the TRS, and the implementation of the appropriated trust algorithms based on such information. • Improving Wireless Mesh Networks security against attacks against the integrity, confidentiality or availability of data and communications supported by these networks. Thanks to the implementation of a TRS we improved the detection time rate against these kind of attacks and we limited their potential impact over the system. • We improved the security of Wireless Sensor Networks against advanced attacks, such as insider attacks, unknown attacks, etc. Thanks to the TRS analysis and design methodologies previously described, we implemented countermeasures against such attacks in a complex environment. In our experiments we have demonstrated that our system is capable of detecting and confining various attacks that affect the core network protocols. We have also demonstrated that our approach is capable of rapid attack detection. Also, it has been proven that the inclusion of the proposed detection mechanisms significantly increases the effort the attacker has to introduce in order to compromise the network. Finally we can conclude that, to all intents and purposes, this thesis offers a useful and applicable knowledge in real-life environments that allows us to maximize the performance of any system based on a TRS. Thus, we deal with the main deficiency of this discipline: the lack of a common and complete base of knowledge and the lack of a methodology for the development of TRS that allow us to analyze, design, secure and deploy TRS in a systematic way.

THE DESIGN OF A POWER SYSTEM FOR A WIRELESS SENSOR NETWORK FOR LONG-TERM OPERATION

Wireless sensor networks (WSNs) have shown wide applicability to many fields including monitoring of environmental, civil, and industrial settings. WSNs however are resource constrained by many competing factors that span their hardware, software, and networking. One of the central resource constrains is the charge consumption of WSN nodes. With finite energy supplies, low charge consumption is needed to ensure long lifetimes and success of WSNs. This thesis details the design of a power system to support long-term operation of WSNs. The power system’s development occurs in parallel with a custom WSN from the Queen’s MEMS Lab (QML-WSN), with the goal of supporting a 1+ year lifetime without sacrificing functionality. The final power system design utilizes a TPS62740 DC-DC converter with AA alkaline batteries to efficiently supply the nodes while providing battery monitoring functionality and an expansion slot for future development. Testing tools for measuring current draw and charge consumption were created along with analysis and processing software. Through their use charge consumption of the power system was drastically lowered and issues in QML-WSN were identified and resolved including the proper shutdown of accelerometers, and incorrect microcontroller unit (MCU) power pin connection. Controlled current profiling revealed unexpected behaviour of nodes and detailed current-voltage relationships. These relationships were utilized with a lifetime projection model to estimate a lifetime between 521-551 days, depending on the mode of operation. The power system and QML-WSN were tested over a long term trial lasting 272+ days in an industrial testbed to monitor an air compressor pump. Environmental factors were found to influence the behaviour of nodes leading to increased charge consumption, while a node in an office setting was still operating at the conclusion of the trail. This agrees with the lifetime projection and gives a strong indication that a 1+ year lifetime is achievable. Additionally, a light-weight charge consumption model was developed which allows charge consumption information of nodes in a distributed WSN to be monitored. This model was tested in a laboratory setting demonstrating +95% accuracy for high packet reception rate WSNs across varying data rates, battery supply capacities, and runtimes up to full battery depletion.

Problems associated with the statutory requirements for design of the interstate system to accommondate traffic forecast for the year 1975.

Mode of access: Internet.

Guidelines for the design, adjustment, and operation of models for the study of river sedimentation problems /

"August 1978."

Multiprocessor network system design by process concept /

"UIUCDCS-R-75-717"

Problems and solutions; New York State professional engineering examinations, parts II and III. Hydraulics, machine design, thermodynamics, economics and practice, hygrometry.

[v.1.] 1950-1954.--v.2. 1955-1958.

An evaluation of the problems of sanitary sewer system design; final report of the Residential Sewerage Research Project to the Federal Housing Administration

Mode of access: Internet.

Design alternatives for computer network security /

Includes bibliographical references (p. 154-159).