Desenvolupament d'un node sensor sense fils autoalimentat. Mòdul piezo-magnètic

En aquest projecte es pretén implementar un dispositiu capaç de ser auto-suficient i no dependre de cap tipus de pila, bateria o fil elèctric que l’abasteixi d’energia elèctrica. El dispositiu recol·lectarà la energia magnètica generada per la corrent elèctrica a un fil i la transformarà en energia elèctrica, que serà emmagatzemada per el seu posterior ús. A demès, aquest projecte s’ha desenvolupat en col·laboració amb un segon projecte, dintre del qual s’implementarà una xarxa de sensors, mitjançant el protocol MIWI. Aquest projecte es divideix en tres grans blocs. El primer bloc del projecte serà una introducció teòrica de tots els coneixements relacionats amb el concepte d’energy harvesting i els mecanismes físic implicats. Al segon bloc podrem veure com s’han realitzat els càlculs, simulacions i posada en marxa, dels diferents elements que formaran el dispositiu recol·lector d’energia. Per últim en el tercer bloc veurem el prototip ja implementat. Es valoraran els resultats obtinguts, i es veuran els temps que necessitarà per alimentar al microcontrolador.

Implementation of CORBA interface in a wireless device

CORBA (Common Object Request Broker Architecture) on laajalle levinnyt ja teollisuudessa yleisesti käytetty hajautetun tietojenkäsittelyn arkkitehtuuri. CORBA skaalautuu eri kokoisiin tarpeisiin ja sitä voidaan hyödynntää myös sulautetuissa langattomissa laitteissa. Oleellista sulautetussa ympäristössä on rakentaa rajapinnat kevytrakenteisiksi, pysyviksi ja helposti laajennettaviksi ilman että yhteensopivuus aikaisempiin rajapintoihin olisi vaarassa. Langattomissa laitteissa resurssit, kuten muistin määrä ja prosessointiteho, ovat hyvin rajalliset, joten rajapinta tulee suunnitella ja toteuttaa optimaalisesti. Palveluiden tulee ottaa huomioon myös langattomuuden rajoitukset, kuten hitaat tiedonsiirtonopeudet ja tiedonsiirron yhteydettömän luonteen. Työssä suunniteltiin ja toteutettiin CORBA-rajapinta GSM-päätelaitteeseen, jonka on todettu täyttävän sille asetetut tavoitteet. Rajapinta tarjoaa kaikki yleisimmät GSM-terminaalin ominaisuudet ja on laajennettavissa tulevia tuotteita ja verkkotekniikoita varten. Laajennettavuutta saavutetaan esimerkiksi kuvaamalla terminaalin ominaisuudet yleisellä kuvauskielellä, kuten XML:lla (Extensible Markup Language).

Platform Architectures for Policy-Based Network Access Control

Tämä diplomityö käsittelee sääntöpohjaisen verkkoon pääsyn hallinnan (NAC) ratkaisuja arkkitehtonisesta näkökulmasta. Työssä käydään läpi Trusted Computing Groupin, Microsoft Corporationin, Juniper Networksin sekä Cisco Systemsin NAC-ratkaisuja. NAC koostuu joukosta uusia sekä jo olemassa olevia teknologioita, jotka auttavat ennalta määriteltyyn sääntökantaan perustuen hallitsemaan suojattuun verkkoon pyrkivien laitteiden tietoliikenneyhteyksiä. Käyttäjän tunnistamisen lisäksi NAC pystyy rajoittamaan verkkoon pääsyä laitekohtaisten ominaisuuksien perusteella, esimerkiksi virustunnisteisiin ja käyttöjärjestelmäpäivityksiin liittyen ja paikkaamaan tietyin rajoituksin näissä esiintyviä puutteita verkkoon pääsyn sallimiseksi. NAC on verraten uusi käsite, jolta puuttuu tarkka määritelmä. Tästä johtuen nykymarkkinoilla myydään ominaisuuksiltaan puutteellisia tuotteita NAC-nimikkeellä. Standardointi eri valmistajien NAC-komponenttien yhteentoimivuuden takaamiseksi on meneillään, minkä perusteella ratkaisut voidaan jakaa joko avoimia standardeja tai valmistajakohtaisia standardeja noudattaviksi. Esitellyt NAC-ratkaisut noudattavat standardeja joko rajoitetusti tai eivät lainkaan. Mikään läpikäydyistä ratkaisuista ei ole täydellinen NAC, mutta Juniper Networksin ratkaisu nousee niistä potentiaalisimmaksi jatkokehityksen ja -tutkimuksen kohteeksi TietoEnator Processing & Networks Oy:lle. Eräs keskeinen ongelma NAC-konseptissa on työaseman tietoverkolle toimittama mahdollisesti valheellinen tietoturvatarkistuksen tulos, minkä perusteella pääsyä osittain hallitaan. Muun muassa tähän ongelmaan ratkaisuna voisi olla jo nykytietokoneista löytyvä TPM-siru, mikä takaa tiedon oikeellisuuden ja koskemattomuuden.

Frequency converter protection against supply network phenomena

This master’s thesis is focused on power supply network disturbances and their effects on the frequency converter – one of the components of modern process crane electrical system. The most critical disturbance types, their causes and the effect they bring to crane electrical system was determined in this work. Variety of protective devices used for mitigation of disturbances is investigated. Device protection solutions for the frequency converter used in crane applications are presented. Analyses of the power supply requirements for frequency converter and various components of crane electrical system were carried out and as a result the crane power supply requirements list that guarantees normal crane operation was built. This list is to be included in crane projects for troubleshooting purposes in order to determine potentially dangerous network.

Design and implementation of a peer-to-peer client for device management

The aim of this master’s thesis was to specify a system requiring minimal configuration and providing maximal connectivity in the vein of Skype but for device management purposes. As peer-to-peer applications are pervasive and especially as Skype is known to provide this functionality, the research was focused on these technologies. The resulting specification was a hybrid of a tiered hierarchical network structure and a Kademlia based DHT. A prototype was produced as a proof-of-concept for the hierarchical topology, demonstrating that the specification was feasible.

Benefits of a low-cost one-phase current distortion detection device in appliance supply in low-voltage residential networks

In this bachelor’s thesis are examined the benefits of current distortion detection device application in customer premises low voltage networks. The purpose of this study was to find out if there are benefits for measuring current distortion in low-voltage residential networks. Concluding into who can benefit from measuring the power quality. The research focuses on benefits based on the standardization in Europe and United States of America. In this research, were also given examples of appliances in which current distortion detection device could be used. Along with possible illustration of user interface for the device. The research was conducted as an analysis of the benefits of current distortion detection device in residential low voltage networks. The research was based on literature review. The study was divided to three sections. The first explain the reasons for benefitting from usage of the device and the second portrays the low-cost device, which could detect one-phase current distortion, in theory. The last section discuss of the benefits of usage of current distortion detection device while focusing on the beneficiaries. Based on the result of this research, there are benefits from usage to the current distortion detection device. The main benefitting party of the current distortion detection device was found to be manufactures, as they are held responsible of limiting the current distortion on behalf of consumers. Manufactures could adjust equipment to respond better to the distortion by having access to on-going current distortion in network. The other benefitting party are system operators, who would better locate distortion issues in low-voltage residential network to start prevention of long-term problems caused by current distortion early on.

Scheduled service network design for integrated planning of rail freight transportation

Cette thèse étudie une approche intégrant la gestion de l’horaire et la conception de réseaux de services pour le transport ferroviaire de marchandises. Le transport par rail s’articule autour d’une structure à deux niveaux de consolidation où l’affectation des wagons aux blocs ainsi que des blocs aux services représentent des décisions qui complexifient grandement la gestion des opérations. Dans cette thèse, les deux processus de consolidation ainsi que l’horaire d’exploitation sont étudiés simultanément. La résolution de ce problème permet d’identifier un plan d’exploitation rentable comprenant les politiques de blocage, le routage et l’horaire des trains, de même que l’habillage ainsi que l’affectation du traffic. Afin de décrire les différentes activités ferroviaires au niveau tactique, nous étendons le réseau physique et construisons une structure de réseau espace-temps comprenant trois couches dans lequel la dimension liée au temps prend en considération les impacts temporels sur les opérations. De plus, les opérations relatives aux trains, blocs et wagons sont décrites par différentes couches. Sur la base de cette structure de réseau, nous modélisons ce problème de planification ferroviaire comme un problème de conception de réseaux de services. Le modèle proposé se formule comme un programme mathématique en variables mixtes. Ce dernie r s’avère très difficile à résoudre en raison de la grande taille des instances traitées et de sa complexité intrinsèque. Trois versions sont étudiées : le modèle simplifié (comprenant des services directs uniquement), le modèle complet (comprenant des services directs et multi-arrêts), ainsi qu’un modèle complet à très grande échelle. Plusieurs heuristiques sont développées afin d’obtenir de bonnes solutions en des temps de calcul raisonnables. Premièrement, un cas particulier avec services directs est analysé. En considérant une cara ctéristique spécifique du problème de conception de réseaux de services directs nous développons un nouvel algorithme de recherche avec tabous. Un voisinage par cycles est privilégié à cet effet. Celui-ci est basé sur la distribution du flot circulant sur les blocs selon les cycles issus du réseau résiduel. Un algorithme basé sur l’ajustement de pente est développé pour le modèle complet, et nous proposons une nouvelle méthode, appelée recherche ellipsoidale, permettant d’améliorer davantage la qualité de la solution. La recherche ellipsoidale combine les bonnes solutions admissibles générées par l’algorithme d’ajustement de pente, et regroupe les caractéristiques des bonnes solutions afin de créer un problème élite qui est résolu de facon exacte à l’aide d’un logiciel commercial. L’heuristique tire donc avantage de la vitesse de convergence de l’algorithme d’ajustement de pente et de la qualité de solution de la recherche ellipsoidale. Les tests numériques illustrent l’efficacité de l’heuristique proposée. En outre, l’algorithme représente une alternative intéressante afin de résoudre le problème simplifié. Enfin, nous étudions le modèle complet à très grande échelle. Une heuristique hybride est développée en intégrant les idées de l’algorithme précédemment décrit et la génération de colonnes. Nous proposons une nouvelle procédure d’ajustement de pente où, par rapport à l’ancienne, seule l’approximation des couts liés aux services est considérée. La nouvelle approche d’ajustement de pente sépare ainsi les décisions associées aux blocs et aux services afin de fournir une décomposition naturelle du problème. Les résultats numériques obtenus montrent que l’algorithme est en mesure d’identifier des solutions de qualité dans un contexte visant la résolution d’instances réelles.

Self-assembly of PS-PVP block copolymers and their complexes at the air/water interface

Une compréhension approfondie et un meilleur contrôle de l'auto-assemblage des copolymères diblocs (séquencés) et de leurs complexes à l'interface air/eau permettent la formation contrôlée de nanostructures dont les propriétés sont connues comme alternative à la nanolithographie. Dans cette thèse, des monocouches obtenues par les techniques de Langmuir et de Langmuir-Blodgett (LB) avec le copolymère dibloc polystyrène-poly(4-vinyl pyridine) (PS-PVP), seul ou complexé avec de petites molécules par liaison hydrogène [en particulier, le 3-n-pentadécylphénol (PDP)], ont été étudiées. Une partie importante de notre recherche a été consacrée à l'étude d'une monocouche assemblée atypique baptisée réseau de nanostries. Des monocouches LB composées de nanostries ont déjà été rapportées dans la littérature mais elles coexistent souvent avec d'autres morphologies, ce qui les rend inutilisables pour des applications potentielles. Nous avons déterminé les paramètres moléculaires et les conditions expérimentales qui contrôlent cette morphologie, la rendant très reproductible. Nous avons aussi proposé un mécanisme original pour la formation de cette morphologie. De plus, nous avons montré que l'utilisation de solvants à haut point d’ébullition, non couramment utilisés pour la préparation des films Langmuir, peut améliorer l'ordre des nanostries. En étudiant une large gamme de PS-PVP avec des rapports PS/PVP et des masses molaires différents, avec ou sans la présence de PDP, nous avons établi la dépendance des types principaux de morphologie (planaire, stries, nodules) en fonction de la composition et de la concentration des solutions. Ces observations ont mené à une discussion sur les mécanismes de formation des morphologies, incluant la cinétique, l’assemblage moléculaire et l’effet du démouillage. Nous avons aussi démontré pour la première fois que le plateau dans l'isotherme des PS-PVP/PDP avec morphologie de type nodules est relié à une transition ordre-ordre des nodules (héxagonal-tétragonal) qui se produit simultanément avec la réorientation du PDP, les deux aspects étant clairement observés par AFM. Ces études ouvrent aussi la voie à l'utilisation de films PS-PVP/PDP ultraminces comme masque. La capacité de produire des films nanostructurés bien contrôlés sur différents substrats a été démontrée et la stabilité des films a été vérifiée. Le retrait de la petite molécule des nanostructures a fait apparaître une structure interne à explorer lors d’études futures.

Detection of Parkinson’s disease tremor-onset with a frequency analysing artificial neural network

Deep Brain Stimulator devices are becoming widely used for therapeutic benefits in movement disorders such as Parkinson's disease. Prolonging the battery life span of such devices could dramatically reduce the risks and accumulative costs associated with surgical replacement. This paper demonstrates how an artificial neural network can be trained using pre-processing frequency analysis of deep brain electrode recordings to detect the onset of tremor in Parkinsonian patients. Implementing this solution into an 'intelligent' neurostimulator device will remove the need for continuous stimulation currently used, and open up the possibility of demand-driven stimulation. Such a methodology could potentially decrease the power consumption of a deep brain pulse generator.

fMRI delineation of working memory for emotional prosody in the brain: commonalities with the lexico-semantic emotion network

Decoding emotional prosody is crucial for successful social interactions, and continuous monitoring of emotional intent via prosody requires working memory. It has been proposed by Ross and others that emotional prosody cognitions in the right hemisphere are organized in an analogous fashion to propositional language functions in the left hemisphere. This study aimed to test the applicability of this model in the context of prefrontal cortex working memory functions. BOLD response data were therefore collected during performance of two emotional working memory tasks by participants undergoing fMRI. In the prosody task, participants identified the emotion conveyed in pre-recorded sentences, and working memory load was manipulated in the style of an N-back task. In the matched lexico-semantic task, participants identified the emotion conveyed by sentence content. Block-design neuroimaging data were analyzed parametrically with SPM5. At first, working memory for emotional prosody appeared to be right-lateralized in the PFC, however, further analyses revealed that it shared much bilateral prefrontal functional neuroanatomy with working memory for lexico-semantic emotion. Supplementary separate analyses of males and females suggested that these language functions were less bilateral in females, but their inclusion did not alter the direction of laterality. It is concluded that Ross et al.'s model is not applicable to prefrontal cortex working memory functions, that evidence that working memory cannot be subdivided in prefrontal cortex according to material type is increased, and that incidental working memory demands may explain the frontal lobe involvement in emotional prosody comprehension as revealed by neuroimaging studies. (c) 2007 Elsevier Inc. All rights reserved.

Verification and FPGA circuits of a block-2 fast path-based predictor

This paper formally derives a new path-based neural branch prediction algorithm (FPP) into blocks of size two for a lower hardware solution while maintaining similar input-output characteristic to the algorithm. The blocked solution, here referred to as B2P algorithm, is obtained using graph theory and retiming methods. Verification approaches were exercised to show that prediction performances obtained from the FPP and B2P algorithms differ within one mis-prediction per thousand instructions using a known framework for branch prediction evaluation. For a chosen FPGA device, circuits generated from the B2P algorithm showed average area savings of over 25% against circuits for the FPP algorithm with similar time performances thus making the proposed blocked predictor superior from a practical viewpoint.

A fast identification algorithm for Box-Cox transformation based radial basis function neural network

In this letter, a Box-Cox transformation-based radial basis function (RBF) neural network is introduced using the RBF neural network to represent the transformed system output. Initially a fixed and moderate sized RBF model base is derived based on a rank revealing orthogonal matrix triangularization (QR decomposition). Then a new fast identification algorithm is introduced using Gauss-Newton algorithm to derive the required Box-Cox transformation, based on a maximum likelihood estimator. The main contribution of this letter is to explore the special structure of the proposed RBF neural network for computational efficiency by utilizing the inverse of matrix block decomposition lemma. Finally, the Box-Cox transformation-based RBF neural network, with good generalization and sparsity, is identified based on the derived optimal Box-Cox transformation and a D-optimality-based orthogonal forward regression algorithm. The proposed algorithm and its efficacy are demonstrated with an illustrative example in comparison with support vector machine regression.

A block coprocessor for user data rate improvements to GPRS coding scheme 4

The general packet radio service (GPRS) has been developed to allow packet data to be transported efficiently over an existing circuit-switched radio network, such as GSM. The main application of GPRS are in transporting Internet protocol (IP) datagrams from web servers (for telemetry or for mobile Internet browsers). Four GPRS baseband coding schemes are defined to offer a trade-off in requested data rates versus propagation channel conditions. However, data rates in the order of > 100 kbits/s are only achievable if the simplest coding scheme is used (CS-4) which offers little error detection and correction (EDC) (requiring excellent SNR) and the receiver hardware is capable of full duplex which is not currently available in the consumer market. A simple EDC scheme to improve the GPRS block error rate (BLER) performance is presented, particularly for CS-4, however gains in other coding schemes are seen. For every GPRS radio block that is corrected by the EDC scheme, the block does not need to be retransmitted releasing bandwidth in the channel and improving the user's application data rate. As GPRS requires intensive processing in the baseband, a viable field programmable gate array (FPGA) solution is presented in this paper.

Control methodologies: Peak reduction algorithms for DNO owned storage devices on the Low Voltage network

The Distribution Network Operators (DNOs) role is becoming more difficult as electric vehicles and electric heating penetrate the network, increasing the demand. As a result it becomes harder for the distribution networks infrastructure to remain within its operating constraints. Energy storage is a potential alternative to conventional network reinforcement such as upgrading cables and transformers. The research presented here in this paper shows that due to the volatile nature of the LV network, the control approach used for energy storage has a significant impact on performance. This paper presents and compares control methodologies for energy storage where the objective is to get the greatest possible peak demand reduction across the day from a pre-specified storage device. The results presented show the benefits and detriments of specific types of control on a storage device connected to a single phase of an LV network, using aggregated demand profiles based on real smart meter data from individual homes. The research demonstrates an important relationship between how predictable an aggregation is and the best control methodology required to achieve the objective.

B-spline neural network based single-carrier frequency domain equalisation for Hammerstein channels

A practical single-carrier (SC) block transmission with frequency domain equalisation (FDE) system can generally be modelled by the Hammerstein system that includes the nonlinear distortion effects of the high power amplifier (HPA) at transmitter. For such Hammerstein channels, the standard SC-FDE scheme no longer works. We propose a novel Bspline neural network based nonlinear SC-FDE scheme for Hammerstein channels. In particular, we model the nonlinear HPA, which represents the complex-valued static nonlinearity of the Hammerstein channel, by two real-valued B-spline neural networks, one for modelling the nonlinear amplitude response of the HPA and the other for the nonlinear phase response of the HPA. We then develop an efficient alternating least squares algorithm for estimating the parameters of the Hammerstein channel, including the channel impulse response coefficients and the parameters of the two B-spline models. Moreover, we also use another real-valued B-spline neural network to model the inversion of the HPA’s nonlinear amplitude response, and the parameters of this inverting B-spline model can be estimated using the standard least squares algorithm based on the pseudo training data obtained as a byproduct of the Hammerstein channel identification. Equalisation of the SC Hammerstein channel can then be accomplished by the usual one-tap linear equalisation in frequency domain as well as the inverse Bspline neural network model obtained in time domain. The effectiveness of our nonlinear SC-FDE scheme for Hammerstein channels is demonstrated in a simulation study.