Sviluppo di un sistema di monitoraggio dello stato di deformazione di un albero da imbarcazione in materiale composito tramite Reticoli di Bragg in fibra ottica.

Attraverso svariate prove tecnologiche, pratiche ed ottiche, si è posta la base per lo sviluppo di un sistema di misurazione delle deformazioni su un albero navale in materiale composito attraverso sensori ottici. L'attività ha messo in luce diverse problematiche relative all'inglobamento delle fibre ottiche nel materiale composito e molte altre attinenti la tecnologia basata su Reticoli di Bragg fotoincisi sulla fibra ottica.

Monitoraggio di un dispositivo a breve raggio: uno studio di fattibilità.

Il contesto generale nel quale è inserito tale elaborato di tesi è la tecnologia RFID; se ne fa una disamina completa, partendo dalla ricostruzione delle tappe storiche che hanno portato alla sua diffusione. Viene data particolare enfasi alle differenze esistenti tra le varie tipologie, alle frequenze a cui possono operare i dispositivi e agli standard legislativi vigenti. Vengono enunciati inoltre i costi dei dispositivi e le critiche verso la tecnologia. L'obiettivo della tesi è quello di valutare la possibilità di realizzare un meccanismo di monitoraggio a breve raggio di dispositivi dotati di rfid: per questo la visione che si da della tecnologia è il più completa possibile. La prerogativa di lunga durata richiesta dal sistema ha portato a valutare se potesse essere utile integrare un meccanismo di recupero energia; per questo si prosegue con una disamina dell'energy harvesting, fornendo dettagli su tutte le fonti da cui è possibile recuperare energia e casi pratici di meccanismi realizzati, sia che questi siano già presenti sul mercato, sia che siano solo risultati di ricerche e prototipi. Si conclude quindi il lavoro valutando le effettive possibilità di realizzazione del sistema, evidenziando le scelte consigliate per una migliore esecuzione.

Sicurezza di rete, analisi del traffico e monitoraggio.

Il lavoro è stato suddiviso in tre macro-aree. Una prima riguardante un'analisi teorica di come funzionano le intrusioni, di quali software vengono utilizzati per compierle, e di come proteggersi (usando i dispositivi che in termine generico si possono riconoscere come i firewall). Una seconda macro-area che analizza un'intrusione avvenuta dall'esterno verso dei server sensibili di una rete LAN. Questa analisi viene condotta sui file catturati dalle due interfacce di rete configurate in modalità promiscua su una sonda presente nella LAN. Le interfacce sono due per potersi interfacciare a due segmenti di LAN aventi due maschere di sotto-rete differenti. L'attacco viene analizzato mediante vari software. Si può infatti definire una terza parte del lavoro, la parte dove vengono analizzati i file catturati dalle due interfacce con i software che prima si occupano di analizzare i dati di contenuto completo, come Wireshark, poi dei software che si occupano di analizzare i dati di sessione che sono stati trattati con Argus, e infine i dati di tipo statistico che sono stati trattati con Ntop. Il penultimo capitolo, quello prima delle conclusioni, invece tratta l'installazione di Nagios, e la sua configurazione per il monitoraggio attraverso plugin dello spazio di disco rimanente su una macchina agent remota, e sui servizi MySql e DNS. Ovviamente Nagios può essere configurato per monitorare ogni tipo di servizio offerto sulla rete.

Utilizzo di variabili proxy per la disaggregazione delle emissioni atmosferiche a livello locale e stima delle relative pressioni ambientali

Il presente lavoro di tesi nasce dalla collaborazione tra l’Università di Bologna, Polo Scientifico Didattico di Ravenna, e l’Agenzia Regionale Prevenzione ed Ambiente dell’Emilia Romagna (ARPA EMR), sezione di Ravenna, inserendosi nell’ambito del progetto di Dottorato “Sviluppo di tecniche per la progettazione delle reti di monitoraggio della qualità dell’aria”. Lo scopo principale dello studio è quello di definire una metodologia di tipo Top-Down per disaggregare spazialmente sulla Provincia di Ravenna le emissioni in atmosfera stimate dall’inventario provinciale di ARPA EMR. La metodologia CORINAIR (COordination INformation AIR), sviluppata dalla Agenzia Europea per l’Ambiente, prefigura due possibili procedure di stima delle emissioni in atmosfera: Top-Down (parte dalla scala spaziale più ampia e discende a livelli inferiori) e Bottom-Up (parte invece dall’analisi della realtà produttiva locale per passare a quella relativa a livelli di aggregazione maggiori). La metodologia proposta, di tipo Top-Down, si avvale volutamente di variabili proxy facilmente reperibili a livello comunale, in modo che possa essere applicata anche ad altre realtà locali, meno ricche di dati statistici e ambientali di quanto non lo sia la regione Emilia Romagna in generale e la provincia di Ravenna in particolare. La finalità ultima dello studio è quella di fornire una metodologia per ottenere, attraverso dati resi disponibili da ogni amministrazione comunale, un quadro conoscitivo della situazione emissiva in atmosfera a livello locale a supporto della gestione della qualità dell’aria e dei relativi fattori di pressione. Da un punto di vista operativo, il lavoro di tesi è stato suddiviso in: una fase progettuale, con l’obiettivo di individuare i Macrosettori CORINAIR e gli inquinanti principali da tenere in considerazione nello studio, ed identificare le variabili proxy più opportune per la disaggregazione delle emissioni; una fase di raccolta dei dati ed infine, l’elaborazione dei dati con l’ausilio del software GIS ArcMap 9.3. La metodologia Top-Down è stata applicata in due fasi: con la prima si è effettuata la disaggregazione dal livello provinciale a quello comunale; con la seconda, le emissioni attribuite al comune di Ravenna sono state distribuite spazialmente su una griglia le cui celle hanno dimensione 100m x 100m in modo da ottenere una disaggregazione ad alta risoluzione. I risultati ottenuti dalla disaggregazione effettuata sono stati confrontati, là dove possibile, con dati ottenuti da un approccio Bottom-Up, allo scopo di validare la metodologia proposta. I confronti fra le stime effettuate con l’approccio Top-Down e quelle derivanti dall’approccio Bottom-Up hanno evidenziato risultati diversi per i differenti Macrosettori investigati. Per il macrosettore industriale, si sono evidenziate una serie di limitazioni dimostrando che l’utilizzo della proxy ‘superficie industriale’, così come applicata, non è adeguata né a livello qualitativo né quantitativo. Limitazioni significative, si osservano anche per il macrosettore ‘traffico veicolare’ per il quale è possibile effettuare una stima accurata delle emissioni totali ma poi la disaggregazione spaziale ad alta risoluzione appare insoddisfacente. Ottime risultano invece le performance della metodologia proposta per il macrosettore combustione non industriale, per il quale si osserva un buon accordo sia per i valori emissivi globali, sia per la loro distribuzione spaziale ad alta risoluzione. Relativamente agli altri settori e macrosettori analizzati (‘Altre sorgenti mobili’ e ‘Agricoltura’), non è stato possibile effettuare confronti con dati provenienti dall’approccio Bottom- Up. Nonostante ciò, dopo un’attenta ricerca bibliografica, si può affermare, che le proxy utilizzate sono fra quelle più impiegate in letteratura, ed il loro impiego ha permesso l’ottenimento di una distribuzione spaziale verosimile ed in linea con l’inventario provinciale ARPA EMR. In ultimo, le mappe di pressione ottenute con l’ausilio di ArcMap sono state analizzate qualitativamente per identificare, nel territorio del Comune di Ravenna, le zone dove insiste una maggiore pressione emissiva sul comparto atmosferico. E’ possibile concludere che il livello di dettaglio ottenuto appare sufficiente a rappresentare le zone più critiche del territorio anche se un ulteriore lavoro dovrà essere previsto per sviluppare meglio i macrosettori che hanno mostrato le maggiori criticità. Inoltre, si è riusciti a tracciare una metodologia sufficientemente flessibile per poterla applicare anche ad altre realtà locali, tenendo comunque sempre presente che, la scelta delle proxy, deve essere effettuata in funzione delle caratteristiche intrinseche del territorio.

Sistemi riconfigurabili a basso consumo per applicazioni di monitoraggio distribuito

The term Ambient Intelligence (AmI) refers to a vision on the future of the information society where smart, electronic environment are sensitive and responsive to the presence of people and their activities (Context awareness). In an ambient intelligence world, devices work in concert to support people in carrying out their everyday life activities, tasks and rituals in an easy, natural way using information and intelligence that is hidden in the network connecting these devices. This promotes the creation of pervasive environments improving the quality of life of the occupants and enhancing the human experience. AmI stems from the convergence of three key technologies: ubiquitous computing, ubiquitous communication and natural interfaces. Ambient intelligent systems are heterogeneous and require an excellent cooperation between several hardware/software technologies and disciplines, including signal processing, networking and protocols, embedded systems, information management, and distributed algorithms. Since a large amount of fixed and mobile sensors embedded is deployed into the environment, the Wireless Sensor Networks is one of the most relevant enabling technologies for AmI. WSN are complex systems made up of a number of sensor nodes which can be deployed in a target area to sense physical phenomena and communicate with other nodes and base stations. These simple devices typically embed a low power computational unit (microcontrollers, FPGAs etc.), a wireless communication unit, one or more sensors and a some form of energy supply (either batteries or energy scavenger modules). WNS promises of revolutionizing the interactions between the real physical worlds and human beings. Low-cost, low-computational power, low energy consumption and small size are characteristics that must be taken into consideration when designing and dealing with WSNs. To fully exploit the potential of distributed sensing approaches, a set of challengesmust be addressed. Sensor nodes are inherently resource-constrained systems with very low power consumption and small size requirements which enables than to reduce the interference on the physical phenomena sensed and to allow easy and low-cost deployment. They have limited processing speed,storage capacity and communication bandwidth that must be efficiently used to increase the degree of local ”understanding” of the observed phenomena. A particular case of sensor nodes are video sensors. This topic holds strong interest for a wide range of contexts such as military, security, robotics and most recently consumer applications. Vision sensors are extremely effective for medium to long-range sensing because vision provides rich information to human operators. However, image sensors generate a huge amount of data, whichmust be heavily processed before it is transmitted due to the scarce bandwidth capability of radio interfaces. In particular, in video-surveillance, it has been shown that source-side compression is mandatory due to limited bandwidth and delay constraints. Moreover, there is an ample opportunity for performing higher-level processing functions, such as object recognition that has the potential to drastically reduce the required bandwidth (e.g. by transmitting compressed images only when something ‘interesting‘ is detected). The energy cost of image processing must however be carefully minimized. Imaging could play and plays an important role in sensing devices for ambient intelligence. Computer vision can for instance be used for recognising persons and objects and recognising behaviour such as illness and rioting. Having a wireless camera as a camera mote opens the way for distributed scene analysis. More eyes see more than one and a camera system that can observe a scene from multiple directions would be able to overcome occlusion problems and could describe objects in their true 3D appearance. In real-time, these approaches are a recently opened field of research. In this thesis we pay attention to the realities of hardware/software technologies and the design needed to realize systems for distributed monitoring, attempting to propose solutions on open issues and filling the gap between AmI scenarios and hardware reality. The physical implementation of an individual wireless node is constrained by three important metrics which are outlined below. Despite that the design of the sensor network and its sensor nodes is strictly application dependent, a number of constraints should almost always be considered. Among them: • Small form factor to reduce nodes intrusiveness. • Low power consumption to reduce battery size and to extend nodes lifetime. • Low cost for a widespread diffusion. These limitations typically result in the adoption of low power, low cost devices such as low powermicrocontrollers with few kilobytes of RAMand tenth of kilobytes of program memory with whomonly simple data processing algorithms can be implemented. However the overall computational power of the WNS can be very large since the network presents a high degree of parallelism that can be exploited through the adoption of ad-hoc techniques. Furthermore through the fusion of information from the dense mesh of sensors even complex phenomena can be monitored. In this dissertation we present our results in building several AmI applications suitable for a WSN implementation. The work can be divided into two main areas:Low Power Video Sensor Node and Video Processing Alghoritm and Multimodal Surveillance . Low Power Video Sensor Nodes and Video Processing Alghoritms In comparison to scalar sensors, such as temperature, pressure, humidity, velocity, and acceleration sensors, vision sensors generate much higher bandwidth data due to the two-dimensional nature of their pixel array. We have tackled all the constraints listed above and have proposed solutions to overcome the current WSNlimits for Video sensor node. We have designed and developed wireless video sensor nodes focusing on the small size and the flexibility of reuse in different applications. The video nodes target a different design point: the portability (on-board power supply, wireless communication), a scanty power budget (500mW),while still providing a prominent level of intelligence, namely sophisticated classification algorithmand high level of reconfigurability. We developed two different video sensor node: The device architecture of the first one is based on a low-cost low-power FPGA+microcontroller system-on-chip. The second one is based on ARM9 processor. Both systems designed within the above mentioned power envelope could operate in a continuous fashion with Li-Polymer battery pack and solar panel. Novel low power low cost video sensor nodes which, in contrast to sensors that just watch the world, are capable of comprehending the perceived information in order to interpret it locally, are presented. Featuring such intelligence, these nodes would be able to cope with such tasks as recognition of unattended bags in airports, persons carrying potentially dangerous objects, etc.,which normally require a human operator. Vision algorithms for object detection, acquisition like human detection with Support Vector Machine (SVM) classification and abandoned/removed object detection are implemented, described and illustrated on real world data. Multimodal surveillance: In several setup the use of wired video cameras may not be possible. For this reason building an energy efficient wireless vision network for monitoring and surveillance is one of the major efforts in the sensor network community. Energy efficiency for wireless smart camera networks is one of the major efforts in distributed monitoring and surveillance community. For this reason, building an energy efficient wireless vision network for monitoring and surveillance is one of the major efforts in the sensor network community. The Pyroelectric Infra-Red (PIR) sensors have been used to extend the lifetime of a solar-powered video sensor node by providing an energy level dependent trigger to the video camera and the wireless module. Such approach has shown to be able to extend node lifetime and possibly result in continuous operation of the node.Being low-cost, passive (thus low-power) and presenting a limited form factor, PIR sensors are well suited for WSN applications. Moreover techniques to have aggressive power management policies are essential for achieving long-termoperating on standalone distributed cameras needed to improve the power consumption. We have used an adaptive controller like Model Predictive Control (MPC) to help the system to improve the performances outperforming naive power management policies.