Desarrollo de sistema de gestión de alumbrado público mediante WSN

Este proyecto surge de la búsqueda de un campo de aplicación de las Redes de Sensores Inalámbricos, WSN, aplicadas a la vida cotidiana. Dicha aplicación consistirá en un sistema de gestión de alumbrado público a través del cual se buscará una reducción del consumo energético y del gasto económico, así como una gestión en tiempo de real de la operativa del alumbrado. Para ello se desarrollará un sistema basado en nodos instalados en farolas, los cuales se comunicarán entre sí para funcionar de la forma más optimizada posible, complementándose todo ello con un “nodo base”, que se encargará de servir de nexo entre la red y los diferentes elementos necesarios para la configuración de los nodos y la recogida de información. Esta información servirá para que una página web pueda mostrar al usuario final toda la información necesaria para tener un control sobre el estado actual de funcionamiento de cada una de las farolas, control del consumo, así como detección de averías. En este proyecto se describen las tecnologías actuales relacionadas con el campo de las WSN y los sensores, presentando aplicaciones que en la actualidad se encuentran desplegadas. Se expone también una propuesta real de despliegue presentada al Ayuntamiento de una localidad, Pedro Muñoz, para implementar un proyecto piloto en varias de sus calles. Se describe el entorno, tanto hardware como software, explicando los algoritmos utilizados para las asociaciones entre nodos, diagramas de funcionamiento en las distintas fases de la que está compuesta la operativa de los nodos, la codificación de los programas que se necesitan ejecutar para el correcto funcionamiento del sistema. Por último, debido a que el campo de las WSN está en constante evolución, se presentarán diversas ideas para implementar diversas mejoras que pudieran ser desplegadas en un futuro, ampliando la oferta de aplicaciones a ofrecer al usuario final. ABSTRACT. This project results from the development for an application field of wireless Sensor Networks (WSN), applied to daily life. That application will consist of a system of street lighting management, through which it will seek a reduction in energy consumption and economic cost, and a real-time management of the operative of the street lighting. To do this, a system based on nodes installed in streetlights will be developed. These nodes will communicate with each other to operate in the most optimized way possible, complementing all with a Base-station, which will act as a link between the network and the components required for configuring the nodes and collecting data from them. This information will help a website to show the end user all the information needed to have a control on the current operating status of each of the streetlights, consumption control and troubleshooting. To this end, this project will describe the current technologies related to the field of WSN and sensors, presenting applications that are currently deployed. It will be also exposed a real proposal submitted to a city council to deploy a pilot project in many of its streets. Will be described the environment, both hardware and software, explaining the algorithms used for the associations between nodes, operating diagrams in the different phases of the nodes operation, and the coding of programs that are needed for proper system performance. Finally, because the field of WSN is in constant evolution, will be presented different ideas to implement various improvements which could be deployed in the future, extending the range of applications to provide to end-users.

PUE attack detection in CWSNs using anomaly detection techniques

Cognitive wireless sensor network (CWSN) is a new paradigm, integrating cognitive features in traditional wireless sensor networks (WSNs) to mitigate important problems such as spectrum occupancy. Security in cognitive wireless sensor networks is an important problem since these kinds of networks manage critical applications and data. The specific constraints of WSN make the problem even more critical, and effective solutions have not yet been implemented. Primary user emulation (PUE) attack is the most studied specific attack deriving from new cognitive features. This work discusses a new approach, based on anomaly behavior detection and collaboration, to detect the primary user emulation attack in CWSN scenarios. Two non-parametric algorithms, suitable for low-resource networks like CWSNs, have been used in this work: the cumulative sum and data clustering algorithms. The comparison is based on some characteristics such as detection delay, learning time, scalability, resources, and scenario dependency. The algorithms have been tested using a cognitive simulator that provides important results in this area. Both algorithms have shown to be valid in order to detect PUE attacks, reaching a detection rate of 99% and less than 1% of false positives using collaboration.

Route-back delivery protocol for collection tree protocol-based applications

We propose the Route-back Delivery (RBD) protocol; a routing mechanism to create reverse routes exploiting the Collection Tree Protocol to allow unicast data dissemination from the sink. The main goal of this work is to provide a mechanism to enable bi-directional communications among the root(s) and specific sensor nodes in data gathering applications that does not use broadcast only mechanisms. The main objective of the root-to-remote-nodes route creation is to disseminate short messages to change application parameters in a unicast fashion. This facilitates remote configurability in heterogeneous WSN deployments.

On-the-fly dynamic reprogramming mechanism for increasing the energy efficiency and supporting multi-experimental capabilities in WSNs

Remote reprogramming capabilities are one of the major concerns in WSN platforms due to the limitations and constraints that low power wireless nodes poses, especially when energy efficiency during the reprogramming process is a critical factor for extending the battery life of the devices. Moreover, WSNs are based on low-rate protocols in which as greater the amount of data is sent, the more the possibility to lose packets during the transmitting process is. In order to overcome these limitations, in this work a novel on-the-fly reprogramming technique for modifying and updating the application running on the wireless sensor nodes is designed and implemented, based on a partial reprogramming mechanism that significantly reduces the size of the files to be downloaded to the nodes, therefore diminishing their power/time consumption. This powerful mechanism also addresses multi-experimental capabilities because it provides the possibility to download, manage, test and debug multiple applications into the wireless nodes, based on a memory map segmentation of the core. Being an on-the-fly reprogramming process, no additional resources to store and download the configuration file are needed.

The counteractive effect of the sensor housing on the unit sensitivity across a series of dynamic temperature profiles.

The advantages of wireless sensing implemented on the cold chain of fresh products are well known. These sensor systems consist of a combination of delicate internal electronic circuitry enclosed in a special housing unit. Manufacturers however are presented with the challenge that the housing required to withstand the harsh environment in which the sensors are being used all too often take from the functionality of the sensor. Therefore the target of this study is to determine the dynamic behavior and the counteractive effects of the sensor housing on temperature recording accuracy in the wireless nodes of Wireless Sensor Network (WSN) and Radio Frequency Identification (RFID) semi-passive tags. Two kind of semi-passive Turbo Tags were used (T700 and T702-B), which consisted of sensors with and without a cover, and two kind of WSN nodes, IRIS (sensors Intersema and Sensirion soldered in the motherboard) and NLAZA (Sensirion in a cable and soldered to the motherboard). To recreate the temperature profiles the devices were rotated between a cold room(5 ºC) through a ambient room(23 ºC) to a heated environment (35ºC) and vice versa. Analysis revealed the differences between housing and no housing are 308.22s to 21.99s respectively in the step from 5 to 35 ºC. As is demonstrated in these experiments the influence of the housing significantly hinders sensor accuracy.

Bayesian scene analysis for multi-camera 3D tracking and camera positioning

Los sistemas de seguimiento mono-cámara han demostrado su notable capacidad para el análisis de trajectorias de objectos móviles y para monitorización de escenas de interés; sin embargo, tanto su robustez como sus posibilidades en cuanto a comprensión semántica de la escena están fuertemente limitadas por su naturaleza local y monocular, lo que los hace insuficientes para aplicaciones realistas de videovigilancia. El objetivo de esta tesis es la extensión de las posibilidades de los sistemas de seguimiento de objetos móviles para lograr un mayor grado de robustez y comprensión de la escena. La extensión propuesta se divide en dos direcciones separadas. La primera puede considerarse local, ya que está orientada a la mejora y enriquecimiento de las posiciones estimadas para los objetos móviles observados directamente por las cámaras del sistema; dicha extensión se logra mediante el desarrollo de un sistema multi-cámara de seguimiento 3D, capaz de proporcionar consistentemente las posiciones 3D de múltiples objetos a partir de las observaciones capturadas por un conjunto de sensores calibrados y con campos de visión solapados. La segunda extensión puede considerarse global, dado que su objetivo consiste en proporcionar un contexto global para relacionar las observaciones locales realizadas por una cámara con una escena de mucho mayor tamaño; para ello se propone un sistema automático de localización de cámaras basado en las trayectorias observadas de varios objetos móviles y en un mapa esquemático de la escena global monitorizada. Ambas líneas de investigación se tratan utilizando, como marco común, técnicas de estimación bayesiana: esta elección está justificada por la versatilidad y flexibilidad proporcionada por dicho marco estadístico, que permite la combinación natural de múltiples fuentes de información sobre los parámetros a estimar, así como un tratamiento riguroso de la incertidumbre asociada a las mismas mediante la inclusión de modelos de observación específicamente diseñados. Además, el marco seleccionado abre grandes posibilidades operacionales, puesto que permite la creación de diferentes métodos numéricos adaptados a las necesidades y características específicas de distintos problemas tratados. El sistema de seguimiento 3D con múltiples cámaras propuesto está específicamente diseñado para permitir descripciones esquemáticas de las medidas realizadas individualmente por cada una de las cámaras del sistema: esta elección de diseño, por tanto, no asume ningún algoritmo específico de detección o seguimiento 2D en ninguno de los sensores de la red, y hace que el sistema propuesto sea aplicable a redes reales de vigilancia con capacidades limitadas tanto en términos de procesamiento como de transmision. La combinación robusta de las observaciones capturadas individualmente por las cámaras, ruidosas, incompletas y probablemente contaminadas por falsas detecciones, se basa en un metodo de asociación bayesiana basado en geometría y color: los resultados de dicha asociación permiten el seguimiento 3D de los objetos de la escena mediante el uso de un filtro de partículas. El sistema de fusión de observaciones propuesto tiene, como principales características, una gran precisión en términos de localización 3D de objetos, y una destacable capacidad de recuperación tras eventuales errores debidos a un número insuficiente de datos de entrada. El sistema automático de localización de cámaras se basa en la observación de múltiples objetos móviles y un mapa esquemático de las áreas transitables del entorno monitorizado para inferir la posición absoluta de dicho sensor. Para este propósito, se propone un novedoso marco bayesiano que combina modelos dinámicos inducidos por el mapa en los objetos móviles presentes en la escena con las trayectorias observadas por la cámara, lo que representa un enfoque nunca utilizado en la literatura existente. El sistema de localización se divide en dos sub-tareas diferenciadas, debido a que cada una de estas tareas requiere del diseño de algoritmos específicos de muestreo para explotar en profundidad las características del marco desarrollado: por un lado, análisis de la ambigüedad del caso específicamente tratado y estimación aproximada de la localización de la cámara, y por otro, refinado de la localización de la cámara. El sistema completo, diseñado y probado para el caso específico de localización de cámaras en entornos de tráfico urbano, podría tener aplicación también en otros entornos y sensores de diferentes modalidades tras ciertas adaptaciones. ABSTRACT Mono-camera tracking systems have proved their capabilities for moving object trajectory analysis and scene monitoring, but their robustness and semantic possibilities are strongly limited by their local and monocular nature and are often insufficient for realistic surveillance applications. This thesis is aimed at extending the possibilities of moving object tracking systems to a higher level of scene understanding. The proposed extension comprises two separate directions. The first one is local, since is aimed at enriching the inferred positions of the moving objects within the area of the monitored scene directly covered by the cameras of the system; this task is achieved through the development of a multi-camera system for robust 3D tracking, able to provide 3D tracking information of multiple simultaneous moving objects from the observations reported by a set of calibrated cameras with semi-overlapping fields of view. The second extension is global, as is aimed at providing local observations performed within the field of view of one camera with a global context relating them to a much larger scene; to this end, an automatic camera positioning system relying only on observed object trajectories and a scene map is designed. The two lines of research in this thesis are addressed using Bayesian estimation as a general unifying framework. Its suitability for these two applications is justified by the flexibility and versatility of that stochastic framework, which allows the combination of multiple sources of information about the parameters to estimate in a natural and elegant way, addressing at the same time the uncertainty associated to those sources through the inclusion of models designed to this end. In addition, it opens multiple possibilities for the creation of different numerical methods for achieving satisfactory and efficient practical solutions to each addressed application. The proposed multi-camera 3D tracking method is specifically designed to work on schematic descriptions of the observations performed by each camera of the system: this choice allows the use of unspecific off-the-shelf 2D detection and/or tracking subsystems running independently at each sensor, and makes the proposal suitable for real surveillance networks with moderate computational and transmission capabilities. The robust combination of such noisy, incomplete and possibly unreliable schematic descriptors relies on a Bayesian association method, based on geometry and color, whose results allow the tracking of the targets in the scene with a particle filter. The main features exhibited by the proposal are, first, a remarkable accuracy in terms of target 3D positioning, and second, a great recovery ability after tracking losses due to insufficient input data. The proposed system for visual-based camera self-positioning uses the observations of moving objects and a schematic map of the passable areas of the environment to infer the absolute sensor position. To this end, a new Bayesian framework combining trajectory observations and map-induced dynamic models for moving objects is designed, which represents an approach to camera positioning never addressed before in the literature. This task is divided into two different sub-tasks, setting ambiguity analysis and approximate position estimation, on the one hand, and position refining, on the other, since they require the design of specific sampling algorithms to correctly exploit the discriminative features of the developed framework. This system, designed for camera positioning and demonstrated in urban traffic environments, can also be applied to different environments and sensors of other modalities after certain required adaptations.

Sistema de selección automática de soluciones tecnológicas de seguridad

Desde la aparición de Internet, hace ya más de 20 años ha existido por parte de diversos sectores de la sociedad, científicos, empresas, usuarios, etc. la inquietud por la aplicación de esta tecnología a lo que se ha dado en llamar “El Internet de las Cosas”, que no es más que el control a distancia de cualquier elemento útil o necesario para la vida cotidiana y la industria. Sin embargo el desarrollo masivo de aplicaciones orientadas a esto, no ha evolucionado hasta que no se han producido avances importantes en dos campos: por un lado, en las Redes Inalámbricas de Sensores (WSN), redes compuestas por un conjunto de pequeños dispositivos capaces de transmitir la información que recogen, haciéndola llegar desde su propia red inalámbrica, a otras de amplia cobertura y por otro con la miniaturización cada vez mayor de dispositivos capaces de tener una autonomía suficiente como para procesar datos e interconectarse entre sí. Al igual que en las redes de ordenadores convencionales, las WSN se pueden ver comprometidas en lo que a seguridad se refiere, ya que la masiva implementación de estas redes hará que millones de Terabytes de datos, muchas veces comprometidos o sometidos a estrictas Leyes de protección de los mismos, circulen en la sociedad de la información, de forma que lo que nace como una ventaja muy interesante para sus usuarios, puede convertirse en una pesadilla debido a la amenaza constante hacia los servicios mínimos de seguridad que las compañías desarrolladoras han de garantizar a los usuarios de sus aplicaciones. Éstas, y con el objetivo de proveer un ámbito de seguridad mínimo, deben de realizar un minucioso estudio de la aplicación en particular que se quiere ofrecer con una WSN y también de las características específicas de la red ya que, al estar formadas por dispositivos prácticamente diminutos, pueden tener ciertas limitaciones en cuanto al tamaño de la batería, capacidad de procesamiento, memoria, etc. El presente proyecto desarrolla una aplicación, única, ya que en la actualidad no existe un software con similares características y que aporta un avance importante en dos campos principalmente: por un lado ayudará a los usuarios que deseen desplegar una aplicación en una red WSN a determinar de forma automática cuales son los mecanismos y servicios específicos de seguridad que se han de implementar en dicha red para esa aplicación concreta y, por otro lado proporcionará un apoyo extra a expertos de seguridad que estén investigando en la materia ya que, servirá de plataforma de pruebas para centralizar la información sobre seguridad que se tengan en ese momento en una base de conocimientos única, proporcionando también un método útil de prueba para posibles escenarios virtuales. ABSTRACT. It has been more than 20 years since the Internet appeared and with it, scientists, companies, users, etc. have been wanted to apply this technology to their environment which means to control remotely devices, which are useful for the industry or aspects of the daily life. However, the huge development of these applications oriented to that use, has not evolve till some important researches has been occurred in two fields: on one hand, the field of the Wireless Sensor Networks (WSN) which are networks composed of little devices that are able to transmit the information that they gather making it to pass through from their wireless network to other wider networks and on the other hand with the increase of the miniaturization of the devices which are able to work in autonomous mode so that to process data and connect to each other. WSN could be compromised in the matter of security as well as the conventional computer networks, due to the massive implementation of this kind of networks will cause that millions of Terabytes of data will be going around in the information society, thus what it is thought at first as an interesting advantage for people, could turn to be a nightmare because of the continuous threat to the minimal security services that developing companies must guarantee their applications users. These companies, and with the aim to provide a minimal security realm, they have to do a strict research about the application that they want to implement in one WSN and the specific characteristics of the network as they are made by tiny devices so that they could have certain limitations related to the battery, throughput, memory, etc. This project develops a unique application since, nowadays, there is not any software with similar characteristics and it will be really helpful in mainly two areas: on one side, it will help users who want to deploy an application in one WSN to determine in an automatically way, which ones security services and mechanisms are those which is necessary to implement in that network for the concrete application and, on the other side, it will provide an extra help for the security experts who are researching in wireless sensor network security so that ti will an exceptional platform in order to centralize information about security in the Wireless Sensor Networks in an exclusive knowledge base, providing at the same time a useful method to test virtual scenarios.

Gestión de la información en redes de sensores inalámbricos

La gestión del conocimiento (KM) es el proceso de recolectar datos en bruto para su análisis y filtrado, con la finalidad de obtener conocimiento útil a partir de dichos datos. En este proyecto se pretende hacer un estudio sobre la gestión de la información en las redes de sensores inalámbricos como inicio para sentar las bases para la gestión del conocimiento en las mismas. Las redes de sensores inalámbricos (WSN) son redes compuestas por sensores (también conocidos como motas) distribuidos sobre un área, cuya misión es monitorizar una o varias condiciones físicas del entorno. Las redes de sensores inalámbricos se caracterizan por tener restricciones de consumo para los sensores que utilizan baterías, por su capacidad para adaptarse a cambios y ser escalables, y también por su habilidad para hacer frente a fallos en los sensores. En este proyecto se hace un estudio sobre la gestión de la información en redes de sensores inalámbricos. Se comienza introduciendo algunos conceptos básicos: arquitectura, pila de protocolos, topologías de red, etc.… Después de esto, se ha enfocado el estudio hacia TinyDB, el cual puede ser considerado como parte de las tecnologías más avanzadas en el estado del arte de la gestión de la información en redes de sensores inalámbricos. TinyDB es un sistema de procesamiento de consultas para extraer información de una red de sensores. Proporciona una interfaz similar a SQL y permite trabajar con consultas contra la red de sensores inalámbricos como si se tratara de una base de datos tradicional. Además, TinyDB implementa varias optimizaciones para manejar los datos eficientemente. En este proyecto se describe también la implementación de una sencilla aplicación basada en redes de sensores inalámbricos. Las motas en la aplicación son capaces de medir la corriente a través de un cable. El objetivo de esta aplicación es monitorizar el consumo de energía en diferentes zonas de un área industrial o doméstico, utilizando redes de sensores inalámbricas. Además, se han implementado las optimizaciones más importantes que se han aprendido en el análisis de la plataforma TinyDB. Para desarrollar esta aplicación se ha utilizado como sensores la plataforma open-source de creación de prototipos electrónicos Arduino, y el ordenador de placa reducida Raspberry Pi como coordinador. ABSTRACT. Knowledge management (KM) is the process of collecting raw data for analysis and filtering, to get a useful knowledge from this data. In this project the information management in wireless sensor networks is studied as starting point before knowledge management. Wireless sensor networks (WSN) are networks which consists of sensors (also known as motes) distributed over an area, to monitor some physical conditions of the environment. Wireless sensor networks are characterized by power consumption constrains for sensors which are using batteries, by the ability to be adaptable to changes and to be scalable, and by the ability to cope sensor failures. In this project it is studied information management in wireless sensor networks. The document starts introducing basic concepts: architecture, stack of protocols, network topology… After this, the study has been focused on TinyDB, which can be considered as part of the most advanced technologies in the state of the art of information management in wireless sensor networks. TinyDB is a query processing system for extracting information from a network of sensors. It provides a SQL-like interface and it lets us to work with queries against the wireless sensor network like if it was a traditional database. In addition, TinyDB implements a lot of optimizations to manage data efficiently. In this project, it is implemented a simple wireless sensor network application too. Application’s motes are able to measure amperage through a cable. The target of the application is, by using a wireless sensor network and these sensors, to monitor energy consumption in different areas of a house. Additionally, it is implemented the most important optimizations that we have learned from the analysis of TinyDB platform. To develop this application it is used Arduino open-source electronics prototyping platform as motes, and Raspberry Pi single-board computer as coordinator.

A game theory based strategy for reducing energy consumption in cognitive WSN

Wireless sensor networks (WSNs) are one of the most important users of wireless communication technologies in the coming years and some challenges in this area must be addressed for their complete development. Energy consumption and spectrum availability are two of the most severe constraints of WSNs due to their intrinsic nature. The introduction of cognitive capabilities into these networks has arisen to face the issue of spectrum scarcity but could be used to face energy challenges too due to their new range of communication possibilities. In this paper a new strategy based on game theory for cognitive WSNs is discussed. The presented strategy improves energy consumption by taking advantage of the new change-communication-channel capability. Based on game theory, the strategy decides when to change the transmission channel depending on the behavior of the rest of the network nodes. The strategy presented is lightweight but still has higher energy saving rates as compared to noncognitive networks and even to other strategies based on scheduled spectrum sensing. Simulations are presented for several scenarios that demonstrate energy saving rates of around 65% as compared to WSNs without cognitive techniques.

Aportación de la monitorización mediante redes de sensores y técnicas no invasivas para la conservación preventiva del Patrimonio

La presente tesis doctoral presenta una serie de estudios en el campo del patrimonio basados en metodologías de monitorización mediante redes de sensores y técnicas no invasivas con el objetivo de realizar nuevas aportaciones a la conservación preventiva mediante el seguimiento de los daños de deterioro o la prevención de los mismos. Las metodologías de monitorización mediante el despliegue de redes tridimensionales basadas en data loggers abordan estudios microclimáticos, de confort y energéticos a corto plazo, donde se establecen conclusiones relativas a la eficiencia energética de tres sistemas de calefacción muy utilizados en iglesias de la región centro de la Península Ibérica, abordando aspectos de afección de los mismos en el confort de los ocupantes o en el deterioro de los elementos patrimoniales o constructivos. Se desplegaron además distintas plataformas de redes de sensores inalámbricas procediendo a analizar en esta tesis cuál es la que presenta mejores resultados en el ámbito del patrimonio con el objetivo de una monitorización a largo plazo y considerando aspectos de comunicaciones, consumo y configuración de las redes. Una vez conocida la plataforma que presenta mejores resultados comparativos se muestra una metodología de estudio de la calidad de las comunicaciones en múltiples escenarios de patrimonio cultural y natural con la misma, que servirá para establecer una serie de aspectos a considerar en el despliegue de redes de sensores inalámbricas en futuros escenarios a monitorizar. Al igual que ocurre con las redes de sensores basadas en data loggers, las tareas de monitorización desarrolladas en esta tesis mediante el despliegue de las distintas plataformas inalámbricas ha permitido la detección de numerosos fenómenos de deterioro que son descritos a lo largo de la investigación y cuyo seguimiento supone una aportación a la prevención de daños en los distintos escenarios. Asimismo en el desarrollo de la tesis se realiza una aportación para la conservación preventiva mediante la monitorización con distintas técnicas no invasivas como la termografía infrarroja, las medidas de humedad superficial mediante protimeter, las técnicas de prospección de resistividad eléctrica de alta resolución o la prospección georradar. De este modo se desarrollan distintas aportaciones y conclusiones acerca de las ventajas y/o limitaciones de uso de las mismas analizando la idoneidad de aplicar cada una de ellas en distintas fases de análisis o con distintas capacidades de detección o caracterización de los daños. El estudio de imbricación de dichas técnicas ha sido desarrollado en un escenario real que presenta graves daños por humedad, habiendo sido posible la caracterización del origen de los mismos. ABSTRACT This doctoral dissertation discusses field research conducted to monitor heritage assets with sensor networks and other non-invasive techniques. The aim pursued was to contribute to conservation by tracking or preventing decay-induced damage. Monitoring methodologies based on three-dimensional data logger networks were used in short-term micro-climatic, comfort and energy studies to draw conclusions about the energy efficiency of three heating systems widely used in central Iberian churches. The impact of these systems on occupant comfort and decay of heritage or built elements was also explored. Different wireless sensor platforms were deployed and analysed to determine which delivered the best results in the context of long-term heritage monitoring from the standpoints of communications, energy demand and network architecture. A methodology was subsequently designed to study communication quality in a number of cultural and natural heritage scenarios and help establish the considerations to be borne in mind when deploying wireless sensor networks for heritage monitoring in future. As in data logger-based sensor networks, the monitoring conducted in this research with wireless platforms identified many instances of decay, described hereunder. Tracking those situations will help prevent damage in the respective scenarios. The research also contributes to preventive conservation based on non-invasive monitoring using techniques such as infrared thermography, protimeter-based surface damp measurements, high resolution electrical resistivity surveys and georadar analysis. The conclusions drawn address the advantages and drawbacks of each technique and its suitability for the various phases of analysis and capacity to detect or characterise damage. This dissertation also describes the intermeshed usage of these techniques that led to the identification of the origin of severe damp-induced damage in a real scenario.

Bayesian scene analysis for multi-camera 3D tracking and camera positioning

Los sistemas de seguimiento mono-cámara han demostrado su notable capacidad para el análisis de trajectorias de objectos móviles y para monitorización de escenas de interés; sin embargo, tanto su robustez como sus posibilidades en cuanto a comprensión semántica de la escena están fuertemente limitadas por su naturaleza local y monocular, lo que los hace insuficientes para aplicaciones realistas de videovigilancia. El objetivo de esta tesis es la extensión de las posibilidades de los sistemas de seguimiento de objetos móviles para lograr un mayor grado de robustez y comprensión de la escena. La extensión propuesta se divide en dos direcciones separadas. La primera puede considerarse local, ya que está orientada a la mejora y enriquecimiento de las posiciones estimadas para los objetos móviles observados directamente por las cámaras del sistema; dicha extensión se logra mediante el desarrollo de un sistema multi-cámara de seguimiento 3D, capaz de proporcionar consistentemente las posiciones 3D de múltiples objetos a partir de las observaciones capturadas por un conjunto de sensores calibrados y con campos de visión solapados. La segunda extensión puede considerarse global, dado que su objetivo consiste en proporcionar un contexto global para relacionar las observaciones locales realizadas por una cámara con una escena de mucho mayor tamaño; para ello se propone un sistema automático de localización de cámaras basado en las trayectorias observadas de varios objetos móviles y en un mapa esquemático de la escena global monitorizada. Ambas líneas de investigación se tratan utilizando, como marco común, técnicas de estimación bayesiana: esta elección está justificada por la versatilidad y flexibilidad proporcionada por dicho marco estadístico, que permite la combinación natural de múltiples fuentes de información sobre los parámetros a estimar, así como un tratamiento riguroso de la incertidumbre asociada a las mismas mediante la inclusión de modelos de observación específicamente diseñados. Además, el marco seleccionado abre grandes posibilidades operacionales, puesto que permite la creación de diferentes métodos numéricos adaptados a las necesidades y características específicas de distintos problemas tratados. El sistema de seguimiento 3D con múltiples cámaras propuesto está específicamente diseñado para permitir descripciones esquemáticas de las medidas realizadas individualmente por cada una de las cámaras del sistema: esta elección de diseño, por tanto, no asume ningún algoritmo específico de detección o seguimiento 2D en ninguno de los sensores de la red, y hace que el sistema propuesto sea aplicable a redes reales de vigilancia con capacidades limitadas tanto en términos de procesamiento como de transmision. La combinación robusta de las observaciones capturadas individualmente por las cámaras, ruidosas, incompletas y probablemente contaminadas por falsas detecciones, se basa en un metodo de asociación bayesiana basado en geometría y color: los resultados de dicha asociación permiten el seguimiento 3D de los objetos de la escena mediante el uso de un filtro de partículas. El sistema de fusión de observaciones propuesto tiene, como principales características, una gran precisión en términos de localización 3D de objetos, y una destacable capacidad de recuperación tras eventuales errores debidos a un número insuficiente de datos de entrada. El sistema automático de localización de cámaras se basa en la observación de múltiples objetos móviles y un mapa esquemático de las áreas transitables del entorno monitorizado para inferir la posición absoluta de dicho sensor. Para este propósito, se propone un novedoso marco bayesiano que combina modelos dinámicos inducidos por el mapa en los objetos móviles presentes en la escena con las trayectorias observadas por la cámara, lo que representa un enfoque nunca utilizado en la literatura existente. El sistema de localización se divide en dos sub-tareas diferenciadas, debido a que cada una de estas tareas requiere del diseño de algoritmos específicos de muestreo para explotar en profundidad las características del marco desarrollado: por un lado, análisis de la ambigüedad del caso específicamente tratado y estimación aproximada de la localización de la cámara, y por otro, refinado de la localización de la cámara. El sistema completo, diseñado y probado para el caso específico de localización de cámaras en entornos de tráfico urbano, podría tener aplicación también en otros entornos y sensores de diferentes modalidades tras ciertas adaptaciones. ABSTRACT Mono-camera tracking systems have proved their capabilities for moving object trajectory analysis and scene monitoring, but their robustness and semantic possibilities are strongly limited by their local and monocular nature and are often insufficient for realistic surveillance applications. This thesis is aimed at extending the possibilities of moving object tracking systems to a higher level of scene understanding. The proposed extension comprises two separate directions. The first one is local, since is aimed at enriching the inferred positions of the moving objects within the area of the monitored scene directly covered by the cameras of the system; this task is achieved through the development of a multi-camera system for robust 3D tracking, able to provide 3D tracking information of multiple simultaneous moving objects from the observations reported by a set of calibrated cameras with semi-overlapping fields of view. The second extension is global, as is aimed at providing local observations performed within the field of view of one camera with a global context relating them to a much larger scene; to this end, an automatic camera positioning system relying only on observed object trajectories and a scene map is designed. The two lines of research in this thesis are addressed using Bayesian estimation as a general unifying framework. Its suitability for these two applications is justified by the flexibility and versatility of that stochastic framework, which allows the combination of multiple sources of information about the parameters to estimate in a natural and elegant way, addressing at the same time the uncertainty associated to those sources through the inclusion of models designed to this end. In addition, it opens multiple possibilities for the creation of different numerical methods for achieving satisfactory and efficient practical solutions to each addressed application. The proposed multi-camera 3D tracking method is specifically designed to work on schematic descriptions of the observations performed by each camera of the system: this choice allows the use of unspecific off-the-shelf 2D detection and/or tracking subsystems running independently at each sensor, and makes the proposal suitable for real surveillance networks with moderate computational and transmission capabilities. The robust combination of such noisy, incomplete and possibly unreliable schematic descriptors relies on a Bayesian association method, based on geometry and color, whose results allow the tracking of the targets in the scene with a particle filter. The main features exhibited by the proposal are, first, a remarkable accuracy in terms of target 3D positioning, and second, a great recovery ability after tracking losses due to insufficient input data. The proposed system for visual-based camera self-positioning uses the observations of moving objects and a schematic map of the passable areas of the environment to infer the absolute sensor position. To this end, a new Bayesian framework combining trajectory observations and map-induced dynamic models for moving objects is designed, which represents an approach to camera positioning never addressed before in the literature. This task is divided into two different sub-tasks, setting ambiguity analysis and approximate position estimation, on the one hand, and position refining, on the other, since they require the design of specific sampling algorithms to correctly exploit the discriminative features of the developed framework. This system, designed for camera positioning and demonstrated in urban traffic environments, can also be applied to different environments and sensors of other modalities after certain required adaptations.

A Dynamically Adaptable Image Processing Application Trading Off Between High Performance, Consumption and Dependability in Real Time

As embedded systems evolve, problems inherent to technology become important limitations. In less than ten years, chips will exceed the maximum allowed power consumption affecting performance, since, even though the resources available per chip are increasing, frequency of operation has stalled. Besides, as the level of integration is increased, it is difficult to keep defect density under control, so new fault tolerant techniques are required. In this demo work, a new dynamically adaptable virtual architecture (ARTICo3) to allow dynamic and context-aware use of resources is implemented in a high performance Wireless Sensor node (HiReCookie) to perform an image processing application.

Contributions to the Resilience Management in the Internet of Things

El auge del "Internet de las Cosas" (IoT, "Internet of Things") y sus tecnologías asociadas han permitido su aplicación en diversos dominios de la aplicación, entre los que se encuentran la monitorización de ecosistemas forestales, la gestión de catástrofes y emergencias, la domótica, la automatización industrial, los servicios para ciudades inteligentes, la eficiencia energética de edificios, la detección de intrusos, la gestión de desastres y emergencias o la monitorización de señales corporales, entre muchas otras. La desventaja de una red IoT es que una vez desplegada, ésta queda desatendida, es decir queda sujeta, entre otras cosas, a condiciones climáticas cambiantes y expuestas a catástrofes naturales, fallos de software o hardware, o ataques maliciosos de terceros, por lo que se puede considerar que dichas redes son propensas a fallos. El principal requisito de los nodos constituyentes de una red IoT es que estos deben ser capaces de seguir funcionando a pesar de sufrir errores en el propio sistema. La capacidad de la red para recuperarse ante fallos internos y externos inesperados es lo que se conoce actualmente como "Resiliencia" de la red. Por tanto, a la hora de diseñar y desplegar aplicaciones o servicios para IoT, se espera que la red sea tolerante a fallos, que sea auto-configurable, auto-adaptable, auto-optimizable con respecto a nuevas condiciones que puedan aparecer durante su ejecución. Esto lleva al análisis de un problema fundamental en el estudio de las redes IoT, el problema de la "Conectividad". Se dice que una red está conectada si todo par de nodos en la red son capaces de encontrar al menos un camino de comunicación entre ambos. Sin embargo, la red puede desconectarse debido a varias razones, como que se agote la batería, que un nodo sea destruido, etc. Por tanto, se hace necesario gestionar la resiliencia de la red con el objeto de mantener la conectividad entre sus nodos, de tal manera que cada nodo IoT sea capaz de proveer servicios continuos, a otros nodos, a otras redes o, a otros servicios y aplicaciones. En este contexto, el objetivo principal de esta tesis doctoral se centra en el estudio del problema de conectividad IoT, más concretamente en el desarrollo de modelos para el análisis y gestión de la Resiliencia, llevado a la práctica a través de las redes WSN, con el fin de mejorar la capacidad la tolerancia a fallos de los nodos que componen la red. Este reto se aborda teniendo en cuenta dos enfoques distintos, por una parte, a diferencia de otro tipo de redes de dispositivos convencionales, los nodos en una red IoT son propensos a perder la conexión, debido a que se despliegan en entornos aislados, o en entornos con condiciones extremas; por otra parte, los nodos suelen ser recursos con bajas capacidades en términos de procesamiento, almacenamiento y batería, entre otros, por lo que requiere que el diseño de la gestión de su resiliencia sea ligero, distribuido y energéticamente eficiente. En este sentido, esta tesis desarrolla técnicas auto-adaptativas que permiten a una red IoT, desde la perspectiva del control de su topología, ser resiliente ante fallos en sus nodos. Para ello, se utilizan técnicas basadas en lógica difusa y técnicas de control proporcional, integral y derivativa (PID - "proportional-integral-derivative"), con el objeto de mejorar la conectividad de la red, teniendo en cuenta que el consumo de energía debe preservarse tanto como sea posible. De igual manera, se ha tenido en cuenta que el algoritmo de control debe ser distribuido debido a que, en general, los enfoques centralizados no suelen ser factibles a despliegues a gran escala. El presente trabajo de tesis implica varios retos que conciernen a la conectividad de red, entre los que se incluyen: la creación y el análisis de modelos matemáticos que describan la red, una propuesta de sistema de control auto-adaptativo en respuesta a fallos en los nodos, la optimización de los parámetros del sistema de control, la validación mediante una implementación siguiendo un enfoque de ingeniería del software y finalmente la evaluación en una aplicación real. Atendiendo a los retos anteriormente mencionados, el presente trabajo justifica, mediante una análisis matemático, la relación existente entre el "grado de un nodo" (definido como el número de nodos en la vecindad del nodo en cuestión) y la conectividad de la red, y prueba la eficacia de varios tipos de controladores que permiten ajustar la potencia de trasmisión de los nodos de red en respuesta a eventuales fallos, teniendo en cuenta el consumo de energía como parte de los objetivos de control. Así mismo, este trabajo realiza una evaluación y comparación con otros algoritmos representativos; en donde se demuestra que el enfoque desarrollado es más tolerante a fallos aleatorios en los nodos de la red, así como en su eficiencia energética. Adicionalmente, el uso de algoritmos bioinspirados ha permitido la optimización de los parámetros de control de redes dinámicas de gran tamaño. Con respecto a la implementación en un sistema real, se han integrado las propuestas de esta tesis en un modelo de programación OSGi ("Open Services Gateway Initiative") con el objeto de crear un middleware auto-adaptativo que mejore la gestión de la resiliencia, especialmente la reconfiguración en tiempo de ejecución de componentes software cuando se ha producido un fallo. Como conclusión, los resultados de esta tesis doctoral contribuyen a la investigación teórica y, a la aplicación práctica del control resiliente de la topología en redes distribuidas de gran tamaño. Los diseños y algoritmos presentados pueden ser vistos como una prueba novedosa de algunas técnicas para la próxima era de IoT. A continuación, se enuncian de forma resumida las principales contribuciones de esta tesis: (1) Se han analizado matemáticamente propiedades relacionadas con la conectividad de la red. Se estudia, por ejemplo, cómo varía la probabilidad de conexión de la red al modificar el alcance de comunicación de los nodos, así como cuál es el mínimo número de nodos que hay que añadir al sistema desconectado para su re-conexión. (2) Se han propuesto sistemas de control basados en lógica difusa para alcanzar el grado de los nodos deseado, manteniendo la conectividad completa de la red. Se han evaluado diferentes tipos de controladores basados en lógica difusa mediante simulaciones, y los resultados se han comparado con otros algoritmos representativos. (3) Se ha investigado más a fondo, dando un enfoque más simple y aplicable, el sistema de control de doble bucle, y sus parámetros de control se han optimizado empleando algoritmos heurísticos como el método de la entropía cruzada (CE, "Cross Entropy"), la optimización por enjambre de partículas (PSO, "Particle Swarm Optimization"), y la evolución diferencial (DE, "Differential Evolution"). (4) Se han evaluado mediante simulación, la mayoría de los diseños aquí presentados; además, parte de los trabajos se han implementado y validado en una aplicación real combinando técnicas de software auto-adaptativo, como por ejemplo las de una arquitectura orientada a servicios (SOA, "Service-Oriented Architecture"). ABSTRACT The advent of the Internet of Things (IoT) enables a tremendous number of applications, such as forest monitoring, disaster management, home automation, factory automation, smart city, etc. However, various kinds of unexpected disturbances may cause node failure in the IoT, for example battery depletion, software/hardware malfunction issues and malicious attacks. So, it can be considered that the IoT is prone to failure. The ability of the network to recover from unexpected internal and external failures is known as "resilience" of the network. Resilience usually serves as an important non-functional requirement when designing IoT, which can further be broken down into "self-*" properties, such as self-adaptive, self-healing, self-configuring, self-optimization, etc. One of the consequences that node failure brings to the IoT is that some nodes may be disconnected from others, such that they are not capable of providing continuous services for other nodes, networks, and applications. In this sense, the main objective of this dissertation focuses on the IoT connectivity problem. A network is regarded as connected if any pair of different nodes can communicate with each other either directly or via a limited number of intermediate nodes. More specifically, this thesis focuses on the development of models for analysis and management of resilience, implemented through the Wireless Sensor Networks (WSNs), which is a challenging task. On the one hand, unlike other conventional network devices, nodes in the IoT are more likely to be disconnected from each other due to their deployment in a hostile or isolated environment. On the other hand, nodes are resource-constrained in terms of limited processing capability, storage and battery capacity, which requires that the design of the resilience management for IoT has to be lightweight, distributed and energy-efficient. In this context, the thesis presents self-adaptive techniques for IoT, with the aim of making the IoT resilient against node failures from the network topology control point of view. The fuzzy-logic and proportional-integral-derivative (PID) control techniques are leveraged to improve the network connectivity of the IoT in response to node failures, meanwhile taking into consideration that energy consumption must be preserved as much as possible. The control algorithm itself is designed to be distributed, because the centralized approaches are usually not feasible in large scale IoT deployments. The thesis involves various aspects concerning network connectivity, including: creation and analysis of mathematical models describing the network, proposing self-adaptive control systems in response to node failures, control system parameter optimization, implementation using the software engineering approach, and evaluation in a real application. This thesis also justifies the relations between the "node degree" (the number of neighbor(s) of a node) and network connectivity through mathematic analysis, and proves the effectiveness of various types of controllers that can adjust power transmission of the IoT nodes in response to node failures. The controllers also take into consideration the energy consumption as part of the control goals. The evaluation is performed and comparison is made with other representative algorithms. The simulation results show that the proposals in this thesis can tolerate more random node failures and save more energy when compared with those representative algorithms. Additionally, the simulations demonstrate that the use of the bio-inspired algorithms allows optimizing the parameters of the controller. With respect to the implementation in a real system, the programming model called OSGi (Open Service Gateway Initiative) is integrated with the proposals in order to create a self-adaptive middleware, especially reconfiguring the software components at runtime when failures occur. The outcomes of this thesis contribute to theoretic research and practical applications of resilient topology control for large and distributed networks. The presented controller designs and optimization algorithms can be viewed as novel trials of the control and optimization techniques for the coming era of the IoT. The contributions of this thesis can be summarized as follows: (1) Mathematically, the fault-tolerant probability of a large-scale stochastic network is analyzed. It is studied how the probability of network connectivity depends on the communication range of the nodes, and what is the minimum number of neighbors to be added for network re-connection. (2) A fuzzy-logic control system is proposed, which obtains the desired node degree and in turn maintains the network connectivity when it is subject to node failures. There are different types of fuzzy-logic controllers evaluated by simulations, and the results demonstrate the improvement of fault-tolerant capability as compared to some other representative algorithms. (3) A simpler but more applicable approach, the two-loop control system is further investigated, and its control parameters are optimized by using some heuristic algorithms such as Cross Entropy (CE), Particle Swarm Optimization (PSO), and Differential Evolution (DE). (4) Most of the designs are evaluated by means of simulations, but part of the proposals are implemented and tested in a real-world application by combining the self-adaptive software technique and the control algorithms which are presented in this thesis.

How should the sustainability of the location of dry ports be measured? A proposed methodology using Bayesian networks and multi-criteria decision analysis

The global economic structure, with its decentralized production and the consequent increase in freight traffic all over the world, creates considerable problems and challenges for the freight transport sector. This situation has led shipping to become the most suitable and cheapest way to transport goods. Thus, ports are configured as nodes with critical importance in the logistics supply chain as a link between two transport systems, sea and land. Increase in activity at seaports is producing three undesirable effects: increasing road congestion, lack of open space in port installations and a significant environmental impact on seaports. These adverse effects can be mitigated by moving part of the activity inland. Implementation of dry ports is a possible solution and would also provide an opportunity to strengthen intermodal solutions as part of an integrated and more sustainable transport chain, acting as a link between road and railway networks. In this sense, implementation of dry ports allows the separation of the links of the transport chain, thus facilitating the shortest possible routes for the lowest capacity and most polluting means of transport. Thus, the decision of where to locate a dry port demands a thorough analysis of the whole logistics supply chain, with the objective of transferring the largest volume of goods possible from road to more energy efficient means of transport, like rail or short-sea shipping, that are less harmful to the environment. However, the decision of where to locate a dry port must also ensure the sustainability of the site. Thus, the main goal of this article is to research the variables influencing the sustainability of dry port location and how this sustainability can be evaluated. With this objective, in this paper we present a methodology for assessing the sustainability of locations by the use of Multi-Criteria Decision Analysis (MCDA) and Bayesian Networks (BNs). MCDA is used as a way to establish a scoring, whilst BNs were chosen to eliminate arbitrariness in setting the weightings using a technique that allows us to prioritize each variable according to the relationships established in the set of variables. In order to determine the relationships between all the variables involved in the decision, giving us the importance of each factor and variable, we built a K2 BN algorithm. To obtain the scores of each variable, we used a complete cartography analysed by ArcGIS. Recognising that setting the most appropriate location to place a dry port is a geographical multidisciplinary problem, with significant economic, social and environmental implications, we consider 41 variables (grouped into 17 factors) which respond to this need. As a case of study, the sustainability of all of the 10 existing dry ports in Spain has been evaluated. In this set of logistics platforms, we found that the most important variables for achieving sustainability are those related to environmental protection, so the sustainability of the locations requires a great respect for the natural environment and the urban environment in which they are framed.

Modelado de un servicio de M-Salud basado en dinámica de sistemas

En términos generales, m-salud puede definirse como el conjunto de sistemas de información, sensores médicos y tecnologías de comunicaciones móviles para el cuidado de la salud. La creciente disponibilidad, miniaturización, comportamiento, velocidades de transmisión de datos cada vez mayores y la esperada convergencia de tecnologías de red y comunicaciones inalámbricas en torno a los sistemas de salud móviles están acelerando el despliegue de estos sistemas y la provisión de servicios de m-salud, como por ejemplo, la teleasistencia móvil. El concepto emergente de m-salud conlleva retos importantes (estudios técnicos, análisis, modelado de la provisión de servicios, etc.) que hay que afrontar para impulsar la evolución de los sistemas y servicios de e-salud ofrecidos desde tecnologías de telecomunicación que utilizan acceso por cable y redes fijas, hacia configuraciones móviles e inalámbricas de última generación. En este trabajo se analizará primeramente el significado e implicaciones de m-salud y la situación en la que se encuentra; los retos a los que hay que enfrentarse para su implantación y provisión así como su tendencia. De los múltiples y diferentes servicios que se pueden proveer se ha identificado el servicio de Localización de Personas LoPe, lanzado por Cruz Roja en febrero de 2007, para teleasistencia móvil y que permite conocer en todo momento la ubicación de la persona que porta su dispositivo asociado. Orientado a personas con discapacidad, en situación de riesgo o dependencia por deterioro cognitivo, tiene como objetivo ayudarlas a recuperar su autonomía personal. La provisión de este servicio se modelará mediante dinámica de sistemas, ya que esta teoría se considera idónea para modelar sistemas complejos que evolucionan con el tiempo. El resultado final es un modelo que implementado a través de la herramienta Studio 8® de la compañía noruega Powersim Software AS nos ha permitido analizar y evaluar su comportamiento a lo largo del tiempo, además de permitirnos extraer conclusiones sobre el mismo y plantear futuras mejoras sobre el servicio. ABSTRACT. In general terms, m-health can be defined as “mobile computing, medical sensor, and communications technologies for health care.” The increased availability, miniaturization, performance, enhanced data rates, and the expected convergence of future wireless communication and network technologies around mobile health systems are accelerating the deployment of m-health systems and services, for instance, mobile telecare. The emerging concept of m-health involves significant challenges (technical studies, analysis, modeling of service provision, etc.) that must be tackled to drive the development of e-health services and systems offered by telecommunication technologies that use wired and fixed networks towards wireless and mobile new generation networks. Firstly, in this master’s thesis, the meaning and implications of m-health and its current situation are analyzed. This analysis also includes the challenges that must be tackled for the implementation and provision of m-health technologies and services and the m-health trends. Among the many different m-health services already delivered, the Localización de Personas LoPe service has been identified to work with it. This service, launched by Spanish Red Cross in February 2007, enables to locate people who carry the associated device. It’s aimed at people with disabilities, at risk or dependency due to cognitive impairment and helps them to recover their personal autonomy. The provision of this service will be modeled with system dynamics considering that this theory suits very well the modeling of complex systems which evolve over time. The final result is a system dynamics model of the service implemented with Studio 8® tool developed by Powersim Software AS, a Norwegian company. This model has allowed us to analyze and evaluate its behaviour over time, as well as to draw conclusions and to consider some future improvements in the service.