Experimentel ADS-B based surveillance

This paper describes an ADS-B implementation in air-to-air and ground based experimental surveillance within a prototype ATM system. The relations between airborne and ground systems related to surveillance are detailed, and the prototype surveillance systems and their algorithms described. Their performance is analysed, based both on simulated and real data.

Thresholding Soil Surface Images

Soil erosion is a complex phenomenon involving the detachment and transport of soil particles, storage and runoff of rainwater, and infiltration. The relative magnitude and importance of these processes depends on several factors being one of them surface micro-topography, usually quanti[U+FB01]ed trough soil surface roughness (SSR). SSR greatly affects surface sealing and runoff generation, yet little information is available about the effect of roughness on the spatial distribution of runoff and on flow concentration. The methods commonly used to measure SSR involve measuring point elevation using a pin roughness meter or laser, both of which are labor intensive and expensive. Lately a simple and inexpensive technique based on percentage of shadow in soil surface image has been developed to determine SSR in the field in order to obtain measurement for wide spread application. One of the first steps in this technique is image de-noising and thresholding to estimate the percentage of black pixels in the studied area. In this work, a series of soil surface images have been analyzed applying several de-noising wavelet analysis and thresholding algorithms to study the variation in percentage of shadows and the shadows size distribution

Medidas autosemejantes en el plano, momentos y matrices de Hessenberg

La tesis MEDIDAS AUTOSEMEJANTES EN EL PLANO, MOMENTOS Y MATRICES DE HESSENBERG se enmarca entre las áreas de la teoría geométrica de la medida, la teoría de polinomios ortogonales y la teoría de operadores. La memoria aborda el estudio de medidas con soporte acotado en el plano complejo vistas con la óptica de las matrices infinitas de momentos y de Hessenberg asociadas a estas medidas que en la teoría de los polinomios ortogonales las representan. En particular se centra en el estudio de las medidas autosemejantes que son las medidas de equilibrio definidas por un sistema de funciones iteradas (SFI). Los conjuntos autosemejantes son conjuntos que tienen la propiedad geométrica de descomponerse en unión de piezas semejantes al conjunto total. Estas piezas pueden solaparse o no, cuando el solapamiento es pequeño la teoría de Hutchinson [Hut81] funciona bien, pero cuando no existen restricciones falla. El problema del solapamiento consiste en controlar la medida de este solapamiento. Un ejemplo de la complejidad de este problema se plantea con las convoluciones infinitas de distribuciones de Bernoulli, que han resultado ser un ejemplo de medidas autosemejantes en el caso real. En 1935 Jessen y A. Wintner [JW35] ya se planteaba este problema, lejos de ser sencillo ha sido estudiado durante más de setenta y cinco años y siguen sin resolverse las principales cuestiones planteadas ya por A. Garsia [Gar62] en 1962. El interés que ha despertado este problema así como la complejidad del mismo está demostrado por las numerosas publicaciones que abordan cuestiones relacionadas con este problema ver por ejemplo [JW35], [Erd39], [PS96], [Ma00], [Ma96], [Sol98], [Mat95], [PS96], [Sim05],[JKS07] [JKS11]. En el primer capítulo comenzamos introduciendo con detalle las medidas autosemejante en el plano complejo y los sistemas de funciones iteradas, así como los conceptos de la teoría de la medida necesarios para describirlos. A continuación se introducen las herramientas necesarias de teoría de polinomios ortogonales, matrices infinitas y operadores que se van a usar. En el segundo y tercer capítulo trasladamos las propiedades geométricas de las medidas autosemejantes a las matrices de momentos y de Hessenberg, respectivamente. A partir de estos resultados se describen algoritmos para calcular estas matrices a partir del SFI correspondiente. Concretamente, se obtienen fórmulas explícitas y algoritmos de aproximación para los momentos y matrices de momentos de medidas fractales, a partir de un teorema del punto fijo para las matrices. Además utilizando técnicas de la teoría de operadores, se han extendido al plano complejo los resultados que G. Mantica [Ma00, Ma96] obtenía en el caso real. Este resultado es la base para definir un algoritmo estable de aproximación de la matriz de Hessenberg asociada a una medida fractal u obtener secciones finitas exactas de matrices Hessenberg asociadas a una suma de medidas. En el último capítulo, se consideran medidas, μ, más generales y se estudia el comportamiento asintótico de los autovalores de una matriz hermitiana de momentos y su impacto en las propiedades de la medida asociada. En el resultado central se demuestra que si los polinomios asociados son densos en L2(μ) entonces necesariamente el autovalor mínimo de las secciones finitas de la matriz de momentos de la medida tiende a cero. ABSTRACT The Thesis work “Self-similar Measures on the Plane, Moments and Hessenberg Matrices” is framed among the geometric measure theory, orthogonal polynomials and operator theory. The work studies measures with compact support on the complex plane from the point of view of the associated infinite moments and Hessenberg matrices representing them in the theory of orthogonal polynomials. More precisely, it concentrates on the study of the self-similar measures that are equilibrium measures in a iterated functions system. Self-similar sets have the geometric property of being decomposable in a union of similar pieces to the complete set. These pieces can overlap. If the overlapping is small, Hutchinson’s theory [Hut81] works well, however, when it has no restrictions, the theory does not hold. The overlapping problem consists in controlling the measure of the overlap. The complexity of this problem is exemplified in the infinite convolutions of Bernoulli’s distributions, that are an example of self-similar measures in the real case. As early as 1935 [JW35], Jessen and Wintner posed this problem, that far from being simple, has been studied during more than 75 years. The main cuestiones posed by Garsia in 1962 [Gar62] remain unsolved. The interest in this problem, together with its complexity, is demonstrated by the number of publications that over the years have dealt with it. See, for example, [JW35], [Erd39], [PS96], [Ma00], [Ma96], [Sol98], [Mat95], [PS96], [Sim05], [JKS07] [JKS11]. In the first chapter, we will start with a detailed introduction to the self-similar measurements in the complex plane and to the iterated functions systems, also including the concepts of measure theory needed to describe them. Next, we introduce the necessary tools from orthogonal polynomials, infinite matrices and operators. In the second and third chapter we will translate the geometric properties of selfsimilar measures to the moments and Hessenberg matrices. From these results, we will describe algorithms to calculate these matrices from the corresponding iterated functions systems. To be precise, we obtain explicit formulas and approximation algorithms for the moments and moment matrices of fractal measures from a new fixed point theorem for matrices. Moreover, using techniques from operator theory, we extend to the complex plane the real case results obtained by Mantica [Ma00, Ma96]. This result is the base to define a stable algorithm that approximates the Hessenberg matrix associated to a fractal measure and obtains exact finite sections of Hessenberg matrices associated to a sum of measurements. In the last chapter, we consider more general measures, μ, and study the asymptotic behaviour of the eigenvalues of a hermitian matrix of moments, together with its impact on the properties of the associated measure. In the main result we demonstrate that, if the associated polynomials are dense in L2(μ), then necessarily follows that the minimum eigenvalue of the finite sections of the moments matrix goes to zero.

Contribution to the quality improvement of the antenna measurement using post-processing techniques = Contribución a la mejora de la calidad de medida de antena usando técnicas de post-procesado

One important task in the design of an antenna is to carry out an analysis to find out the characteristics of the antenna that best fulfills the specifications fixed by the application. After that, a prototype is manufactured and the next stage in design process is to check if the radiation pattern differs from the designed one. Besides the radiation pattern, other radiation parameters like directivity, gain, impedance, beamwidth, efficiency, polarization, etc. must be also evaluated. For this purpose, accurate antenna measurement techniques are needed in order to know exactly the actual electromagnetic behavior of the antenna under test. Due to this fact, most of the measurements are performed in anechoic chambers, which are closed areas, normally shielded, covered by electromagnetic absorbing material, that simulate free space propagation conditions, due to the absorption of the radiation absorbing material. Moreover, these facilities can be employed independently of the weather conditions and allow measurements free from interferences. Despite all the advantages of the anechoic chambers, the results obtained both from far-field measurements and near-field measurements are inevitably affected by errors. Thus, the main objective of this Thesis is to propose algorithms to improve the quality of the results obtained in antenna measurements by using post-processing techniques and without requiring additional measurements. First, a deep revision work of the state of the art has been made in order to give a general vision of the possibilities to characterize or to reduce the effects of errors in antenna measurements. Later, new methods to reduce the unwanted effects of four of the most commons errors in antenna measurements are described and theoretical and numerically validated. The basis of all them is the same, to perform a transformation from the measurement surface to another domain where there is enough information to easily remove the contribution of the errors. The four errors analyzed are noise, reflections, truncation errors and leakage and the tools used to suppress them are mainly source reconstruction techniques, spatial and modal filtering and iterative algorithms to extrapolate functions. Therefore, the main idea of all the methods is to modify the classical near-field-to-far-field transformations by including additional steps with which errors can be greatly suppressed. Moreover, the proposed methods are not computationally complex and, because they are applied in post-processing, additional measurements are not required. The noise is the most widely studied error in this Thesis, proposing a total of three alternatives to filter out an important noise contribution before obtaining the far-field pattern. The first one is based on a modal filtering. The second alternative uses a source reconstruction technique to obtain the extreme near-field where it is possible to apply a spatial filtering. The last one is to back-propagate the measured field to a surface with the same geometry than the measurement surface but closer to the AUT and then to apply also a spatial filtering. All the alternatives are analyzed in the three most common near-field systems, including comprehensive noise statistical analyses in order to deduce the signal-to-noise ratio improvement achieved in each case. The method to suppress reflections in antenna measurements is also based on a source reconstruction technique and the main idea is to reconstruct the field over a surface larger than the antenna aperture in order to be able to identify and later suppress the virtual sources related to the reflective waves. The truncation error presents in the results obtained from planar, cylindrical and partial spherical near-field measurements is the third error analyzed in this Thesis. The method to reduce this error is based on an iterative algorithm to extrapolate the reliable region of the far-field pattern from the knowledge of the field distribution on the AUT plane. The proper termination point of this iterative algorithm as well as other critical aspects of the method are also studied. The last part of this work is dedicated to the detection and suppression of the two most common leakage sources in antenna measurements. A first method tries to estimate the leakage bias constant added by the receiver’s quadrature detector to every near-field data and then suppress its effect on the far-field pattern. The second method can be divided into two parts; the first one to find the position of the faulty component that radiates or receives unwanted radiation, making easier its identification within the measurement environment and its later substitution; and the second part of this method is able to computationally remove the leakage effect without requiring the substitution of the faulty component. Resumen Una tarea importante en el diseño de una antena es llevar a cabo un análisis para averiguar las características de la antena que mejor cumple las especificaciones fijadas por la aplicación. Después de esto, se fabrica un prototipo de la antena y el siguiente paso en el proceso de diseño es comprobar si el patrón de radiación difiere del diseñado. Además del patrón de radiación, otros parámetros de radiación como la directividad, la ganancia, impedancia, ancho de haz, eficiencia, polarización, etc. deben ser también evaluados. Para lograr este propósito, se necesitan técnicas de medida de antenas muy precisas con el fin de saber exactamente el comportamiento electromagnético real de la antena bajo prueba. Debido a esto, la mayoría de las medidas se realizan en cámaras anecoicas, que son áreas cerradas, normalmente revestidas, cubiertas con material absorbente electromagnético. Además, estas instalaciones se pueden emplear independientemente de las condiciones climatológicas y permiten realizar medidas libres de interferencias. A pesar de todas las ventajas de las cámaras anecoicas, los resultados obtenidos tanto en medidas en campo lejano como en medidas en campo próximo están inevitablemente afectados por errores. Así, el principal objetivo de esta Tesis es proponer algoritmos para mejorar la calidad de los resultados obtenidos en medida de antenas mediante el uso de técnicas de post-procesado. Primeramente, se ha realizado un profundo trabajo de revisión del estado del arte con el fin de dar una visión general de las posibilidades para caracterizar o reducir los efectos de errores en medida de antenas. Después, se han descrito y validado tanto teórica como numéricamente nuevos métodos para reducir el efecto indeseado de cuatro de los errores más comunes en medida de antenas. La base de todos ellos es la misma, realizar una transformación de la superficie de medida a otro dominio donde hay suficiente información para eliminar fácilmente la contribución de los errores. Los cuatro errores analizados son ruido, reflexiones, errores de truncamiento y leakage y las herramientas usadas para suprimirlos son principalmente técnicas de reconstrucción de fuentes, filtrado espacial y modal y algoritmos iterativos para extrapolar funciones. Por lo tanto, la principal idea de todos los métodos es modificar las transformaciones clásicas de campo cercano a campo lejano incluyendo pasos adicionales con los que los errores pueden ser enormemente suprimidos. Además, los métodos propuestos no son computacionalmente complejos y dado que se aplican en post-procesado, no se necesitan medidas adicionales. El ruido es el error más ampliamente estudiado en esta Tesis, proponiéndose un total de tres alternativas para filtrar una importante contribución de ruido antes de obtener el patrón de campo lejano. La primera está basada en un filtrado modal. La segunda alternativa usa una técnica de reconstrucción de fuentes para obtener el campo sobre el plano de la antena donde es posible aplicar un filtrado espacial. La última es propagar el campo medido a una superficie con la misma geometría que la superficie de medida pero más próxima a la antena y luego aplicar también un filtrado espacial. Todas las alternativas han sido analizadas en los sistemas de campo próximos más comunes, incluyendo detallados análisis estadísticos del ruido con el fin de deducir la mejora de la relación señal a ruido lograda en cada caso. El método para suprimir reflexiones en medida de antenas está también basado en una técnica de reconstrucción de fuentes y la principal idea es reconstruir el campo sobre una superficie mayor que la apertura de la antena con el fin de ser capaces de identificar y después suprimir fuentes virtuales relacionadas con las ondas reflejadas. El error de truncamiento que aparece en los resultados obtenidos a partir de medidas en un plano, cilindro o en la porción de una esfera es el tercer error analizado en esta Tesis. El método para reducir este error está basado en un algoritmo iterativo para extrapolar la región fiable del patrón de campo lejano a partir de información de la distribución del campo sobre el plano de la antena. Además, se ha estudiado el punto apropiado de terminación de este algoritmo iterativo así como otros aspectos críticos del método. La última parte de este trabajo está dedicado a la detección y supresión de dos de las fuentes de leakage más comunes en medida de antenas. El primer método intenta realizar una estimación de la constante de fuga del leakage añadido por el detector en cuadratura del receptor a todos los datos en campo próximo y después suprimir su efecto en el patrón de campo lejano. El segundo método se puede dividir en dos partes; la primera de ellas para encontrar la posición de elementos defectuosos que radian o reciben radiación indeseada, haciendo más fácil su identificación dentro del entorno de medida y su posterior substitución. La segunda parte del método es capaz de eliminar computacionalmente el efector del leakage sin necesidad de la substitución del elemento defectuoso.

IDRA (IDeal Resource Allocation): A tool for computing ideal speedups

Performance studies of actual parallel systems usually tend to concéntrate on the effectiveness of a given implementation. This is often done in the absolute, without quantitave reference to the potential parallelism contained in the programs from the point of view of the execution paradigm. We feel that studying the parallelism inherent to the programs is interesting, as it gives information about the best possible behavior of any implementation and thus allows contrasting the results obtained. We propose a method for obtaining ideal speedups for programs through a combination of sequential or parallel execution and simulation, and the algorithms that allow implementing the method. Our approach is novel and, we argüe, more accurate than previously proposed methods, in that a crucial part of the data - the execution times of tasks - is obtained from actual executions, while speedup is computed by simulation. This allows obtaining speedup (and other) data under controlled and ideal assumptions regarding issues such as number of processor, scheduling algorithm and overheads, etc. The results obtained can be used for example to evalúate the ideal parallelism that a program contains for a given model of execution and to compare such "perfect" parallelism to that obtained by a given implementation of that model. We also present a tool, IDRA, which implements the proposed method, and results obtained with IDRA for benchmark programs, which are then compared with those obtained in actual executions on real parallel systems.

Algoritmos de distribución de cargas de proceso en computación con membranas

Con el surgir de los problemas irresolubles de forma eficiente en tiempo polinomial en base al dato de entrada, surge la Computación Natural como alternativa a la computación clásica. En esta disciplina se trata de o bien utilizar la naturaleza como base de cómputo o bien, simular su comportamiento para obtener mejores soluciones a los problemas que los encontrados por la computación clásica. Dentro de la computación natural, y como una representación a nivel celular, surge la Computación con Membranas. La primera abstracción de las membranas que se encuentran en las células, da como resultado los P sistemas de transición. Estos sistemas, que podrían ser implementados en medios biológicos o electrónicos, son la base de estudio de esta Tesis. En primer lugar, se estudian las implementaciones que se han realizado, con el fin de centrarse en las implementaciones distribuidas, que son las que pueden aprovechar las características intrínsecas de paralelismo y no determinismo. Tras un correcto estudio del estado actual de las distintas etapas que engloban a la evolución del sistema, se concluye con que las distribuciones que buscan un equilibrio entre las dos etapas (aplicación y comunicación), son las que mejores resultados presentan. Para definir estas distribuciones, es necesario definir completamente el sistema, y cada una de las partes que influyen en su transición. Además de los trabajos de otros investigadores, y junto a ellos, se realizan variaciones a los proxies y arquitecturas de distribución, para tener completamente definidos el comportamiento dinámico de los P sistemas. A partir del conocimiento estático –configuración inicial– del P sistema, se pueden realizar distribuciones de membranas en los procesadores de un clúster para obtener buenos tiempos de evolución, con el fin de que la computación del P sistema sea realizada en el menor tiempo posible. Para realizar estas distribuciones, hay que tener presente las arquitecturas –o forma de conexión– de los procesadores del clúster. La existencia de 4 arquitecturas, hace que el proceso de distribución sea dependiente de la arquitectura a utilizar, y por tanto, aunque con significativas semejanzas, los algoritmos de distribución deben ser realizados también 4 veces. Aunque los propulsores de las arquitecturas han estudiado el tiempo óptimo de cada arquitectura, la inexistencia de distribuciones para estas arquitecturas ha llevado a que en esta Tesis se probaran las 4, hasta que sea posible determinar que en la práctica, ocurre lo mismo que en los estudios teóricos. Para realizar la distribución, no existe ningún algoritmo determinista que consiga una distribución que satisfaga las necesidades de la arquitectura para cualquier P sistema. Por ello, debido a la complejidad de dicho problema, se propone el uso de metaheurísticas de Computación Natural. En primer lugar, se propone utilizar Algoritmos Genéticos, ya que es posible realizar alguna distribución, y basada en la premisa de que con la evolución, los individuos mejoran, con la evolución de dichos algoritmos, las distribuciones también mejorarán obteniéndose tiempos cercanos al óptimo teórico. Para las arquitecturas que preservan la topología arbórea del P sistema, han sido necesarias realizar nuevas representaciones, y nuevos algoritmos de cruzamiento y mutación. A partir de un estudio más detallado de las membranas y las comunicaciones entre procesadores, se ha comprobado que los tiempos totales que se han utilizado para la distribución pueden ser mejorados e individualizados para cada membrana. Así, se han probado los mismos algoritmos, obteniendo otras distribuciones que mejoran los tiempos. De igual forma, se han planteado el uso de Optimización por Enjambres de Partículas y Evolución Gramatical con reescritura de gramáticas (variante de Evolución Gramatical que se presenta en esta Tesis), para resolver el mismo cometido, obteniendo otro tipo de distribuciones, y pudiendo realizar una comparativa de las arquitecturas. Por último, el uso de estimadores para el tiempo de aplicación y comunicación, y las variaciones en la topología de árbol de membranas que pueden producirse de forma no determinista con la evolución del P sistema, hace que se deba de monitorizar el mismo, y en caso necesario, realizar redistribuciones de membranas en procesadores, para seguir obteniendo tiempos de evolución razonables. Se explica, cómo, cuándo y dónde se deben realizar estas modificaciones y redistribuciones; y cómo es posible realizar este recálculo. Abstract Natural Computing is becoming a useful alternative to classical computational models since it its able to solve, in an efficient way, hard problems in polynomial time. This discipline is based on biological behaviour of living organisms, using nature as a basis of computation or simulating nature behaviour to obtain better solutions to problems solved by the classical computational models. Membrane Computing is a sub discipline of Natural Computing in which only the cellular representation and behaviour of nature is taken into account. Transition P Systems are the first abstract representation of membranes belonging to cells. These systems, which can be implemented in biological organisms or in electronic devices, are the main topic studied in this thesis. Implementations developed in this field so far have been studied, just to focus on distributed implementations. Such distributions are really important since they can exploit the intrinsic parallelism and non-determinism behaviour of living cells, only membranes in this case study. After a detailed survey of the current state of the art of membranes evolution and proposed algorithms, this work concludes that best results are obtained using an equal assignment of communication and rules application inside the Transition P System architecture. In order to define such optimal distribution, it is necessary to fully define the system, and each one of the elements that influence in its transition. Some changes have been made in the work of other authors: load distribution architectures, proxies definition, etc., in order to completely define the dynamic behaviour of the Transition P System. Starting from the static representation –initial configuration– of the Transition P System, distributions of membranes in several physical processors of a cluster is algorithmically done in order to get a better performance of evolution so that the computational complexity of the Transition P System is done in less time as possible. To build these distributions, the cluster architecture –or connection links– must be considered. The existence of 4 architectures, makes that the process of distribution depends on the chosen architecture, and therefore, although with significant similarities, the distribution algorithms must be implemented 4 times. Authors who proposed such architectures have studied the optimal time of each one. The non existence of membrane distributions for these architectures has led us to implement a dynamic distribution for the 4. Simulations performed in this work fix with the theoretical studies. There is not any deterministic algorithm that gets a distribution that meets the needs of the architecture for any Transition P System. Therefore, due to the complexity of the problem, the use of meta-heuristics of Natural Computing is proposed. First, Genetic Algorithm heuristic is proposed since it is possible to make a distribution based on the premise that along with evolution the individuals improve, and with the improvement of these individuals, also distributions enhance, obtaining complexity times close to theoretical optimum time. For architectures that preserve the tree topology of the Transition P System, it has been necessary to make new representations of individuals and new algorithms of crossover and mutation operations. From a more detailed study of the membranes and the communications among processors, it has been proof that the total time used for the distribution can be improved and individualized for each membrane. Thus, the same algorithms have been tested, obtaining other distributions that improve the complexity time. In the same way, using Particle Swarm Optimization and Grammatical Evolution by rewriting grammars (Grammatical Evolution variant presented in this thesis), to solve the same distribution task. New types of distributions have been obtained, and a comparison of such genetic and particle architectures has been done. Finally, the use of estimators for the time of rules application and communication, and variations in tree topology of membranes that can occur in a non-deterministic way with evolution of the Transition P System, has been done to monitor the system, and if necessary, perform a membrane redistribution on processors to obtain reasonable evolution time. How, when and where to make these changes and redistributions, and how it can perform this recalculation, is explained.

Diseño, optimización y análisis de sistemas basados en técnicas láser, para el modelado geométrico, registro y documentación, aplicados a entidades de interés patrimonial.

El objetivo de la presente tesis doctoral es el desarrollo e implementación de un sistema para mejorar la metodología de extracción de la información geométrica necesaria asociada a los procesos de documentación de entidades de interés patrimonial, a partir de la información proporcionada por el empleo de sensores láser, tanto aéreos como terrestres. Para ello, inicialmente se realiza una presentación y justificación de los antecedentes y la problemática en el registro de información geométrica para el patrimonio, detallando todos aquellos sistemas de registro y análisis de la información geométrica utilizados en la actualidad. Este análisis permitirá realizar la comparación con los sistemas de registro basados en técnicas láser, aportando sugerencias de utilización para cada caso concreto. Posteriormente, se detallan los sistemas de registro basados en técnicas láser, comenzando por los sensores aerotransportados y concluyendo con el análisis pormenorizado de los sensores terrestres, tanto en su aplicación en modo estático como móvil. Se exponen las características técnicas y funcionamiento de cada uno de ellos, así como los ámbitos de aplicación y productos generados. Se analizan las fuentes de error que determinan la precisión que puede alcanzar el sistema. Tras la exposición de las características de los sistemas LiDAR, se detallan los procesos a realizar con los datos extraídos para poder generar la información necesaria para los diferentes tipos de objetos analizados. En esta exposición, se hace hincapié en los posibles riesgos que pueden ocurrir en algunas fases delicadas y se analizarán los diferentes algoritmos de filtrado y clasificación de los puntos, fundamentales en el procesamiento de la información LiDAR. Seguidamente, se propone una alternativa para optimizar los modelos de procesamiento existentes, basándose en el desarrollo de algoritmos nuevos y herramientas informáticas que mejoran el rendimiento en la gestión de la información LiDAR. En la implementación, se han tenido en cuenta características y necesidades particulares de la documentación de entidades de interés patrimonial, así como los diferentes ámbitos de utilización del LiDAR, tanto aéreo como terrestre. El resultado es un organigrama de las tareas a realizar desde la nube de puntos LiDAR hasta el cálculo de los modelos digitales del terreno y de superficies. Para llevar a cabo esta propuesta, se han desarrollado hasta 19 algoritmos diferentes que comprenden implementaciones para el modelado en 2.5D y 3D, visualización, edición, filtrado y clasificación de datos LiDAR, incorporación de información de sensores pasivos y cálculo de mapas derivados, tanto raster como vectoriales, como pueden ser mapas de curvas de nivel y ortofotos. Finalmente, para dar validez y consistencia a los desarrollos propuestos, se han realizado ensayos en diferentes escenarios posibles en un proceso de documentación del patrimonio y que abarcan desde proyectos con sensores aerotransportados, proyectos con sensores terrestres estáticos a media y corta distancia, así como un proyecto con un sensor terrestre móvil. Estos ensayos han permitido definir los diferentes parámetros necesarios para el adecuado funcionamiento de los algoritmos propuestos. Asimismo, se han realizado pruebas objetivas expuestas por la ISPRS para la evaluación y comparación del funcionamiento de algoritmos de clasificación LiDAR. Estas pruebas han permitido extraer datos de rendimiento y efectividad del algoritmo de clasificación presentado, permitiendo su comparación con otros algoritmos de prestigio existentes. Los resultados obtenidos han constatado el funcionamiento satisfactorio de la herramienta. Esta tesis está enmarcada dentro del proyecto Consolider-Ingenio 2010: “Programa de investigación en tecnologías para la valoración y conservación del patrimonio cultural” (ref. CSD2007-00058) realizado por el Consejo Superior de Investigaciones Científicas y la Universidad Politécnica de Madrid. ABSTRACT: The goal of this thesis is the design, development and implementation of a system to improve the extraction of useful geometric information in Heritage documentation processes. This system is based on information provided by laser sensors, both aerial and terrestrial. Firstly, a presentation of recording geometric information for Heritage processes is done. Then, a justification of the background and problems is done too. Here, current systems for recording and analyzing the geometric information are studied. This analysis will perform the comparison with the laser system techniques, providing suggestions of use for each specific case. Next, recording systems based on laser techniques are detailed. This study starts with airborne sensors and ends with terrestrial ones, both in static and mobile application. The technical characteristics and operation of each of them are described, as well as the areas of application and generated products. Error sources are also analyzed in order to know the precision this technology can achieve. Following the presentation of the LiDAR system characteristics, the processes to generate the required information for different types of scanned objects are described; the emphasis is on the potential risks that some steps can produce. Moreover different filtering and classification algorithms are analyzed, because of their main role in LiDAR processing. Then, an alternative to optimize existing processing models is proposed. It is based on the development of new algorithms and tools that improve the performance in LiDAR data management. In this implementation, characteristics and needs of the documentation of Heritage entities have been taken into account. Besides, different areas of use of LiDAR are considered, both air and terrestrial. The result is a flowchart of tasks from the LiDAR point cloud to the calculation of digital terrain models and digital surface models. Up to 19 different algorithms have been developed to implement this proposal. These algorithms include implementations for 2.5D and 3D modeling, viewing, editing, filtering and classification of LiDAR data, incorporating information from passive sensors and calculation of derived maps, both raster and vector, such as contour maps and orthophotos. Finally, in order to validate and give consistency to the proposed developments, tests in different cases have been executed. These tests have been selected to cover different possible scenarios in the Heritage documentation process. They include from projects with airborne sensors, static terrestrial sensors (medium and short distances) to mobile terrestrial sensor projects. These tests have helped to define the different parameters necessary for the appropriate functioning of the proposed algorithms. Furthermore, proposed tests from ISPRS have been tested. These tests have allowed evaluating the LiDAR classification algorithm performance and comparing it to others. Therefore, they have made feasible to obtain performance data and effectiveness of the developed classification algorithm. The results have confirmed the reliability of the tool. This investigation is framed within Consolider-Ingenio 2010 project titled “Programa de investigación en tecnologías para la valoración y conservación del patrimonio cultural” (ref. CSD2007-00058) by Consejo Superior de Investigaciones Científicas and Universidad Politécnica de Madrid.

Automatic-dependent surveillance-broadcast experimental deployment using system wide information management

This paper describes an automatic-dependent surveillance-broadcast (ADS-B) implementation for air-to-air and ground-based experimental surveillance within a prototype of a fully automated air traffic management (ATM) system, under a trajectory-based-operations paradigm. The system is built using an air-inclusive implementation of system wide information management (SWIM). This work describes the relations between airborne and ground surveillance (SURGND), the prototype surveillance systems, and their algorithms. System's performance is analyzed with simulated and real data. Results show that the proposed ADS-B implementation can fulfill the most demanding surveillance accuracy requirements.

A practical approach for outdoors distributed target localization in wireless sensor networks

Wireless sensor networks are posed as the new communication paradigm where the use of small, low-complexity, and low-power devices is preferred over costly centralized systems. The spectra of potential applications of sensor networks is very wide, ranging from monitoring, surveillance, and localization, among others. Localization is a key application in sensor networks and the use of simple, efficient, and distributed algorithms is of paramount practical importance. Combining convex optimization tools with consensus algorithms we propose a distributed localization algorithm for scenarios where received signal strength indicator readings are used. We approach the localization problem by formulating an alternative problem that uses distance estimates locally computed at each node. The formulated problem is solved by a relaxed version using semidefinite relaxation technique. Conditions under which the relaxed problem yields to the same solution as the original problem are given and a distributed consensusbased implementation of the algorithm is proposed based on an augmented Lagrangian approach and primaldual decomposition methods. Although suboptimal, the proposed approach is very suitable for its implementation in real sensor networks, i.e., it is scalable, robust against node failures and requires only local communication among neighboring nodes. Simulation results show that running an additional local search around the found solution can yield performance close to the maximum likelihood estimate.

Data mining for the diagnosis of type 2 diabetes

Diabetes is the most common disease nowadays in all populations and in all age groups. diabetes contributing to heart disease, increases the risks of developing kidney disease, blindness, nerve damage, and blood vessel damage. Diabetes disease diagnosis via proper interpretation of the diabetes data is an important classification problem. Different techniques of artificial intelligence has been applied to diabetes problem. The purpose of this study is apply the artificial metaplasticity on multilayer perceptron (AMMLP) as a data mining (DM) technique for the diabetes disease diagnosis. The Pima Indians diabetes was used to test the proposed model AMMLP. The results obtained by AMMLP were compared with decision tree (DT), Bayesian classifier (BC) and other algorithms, recently proposed by other researchers, that were applied to the same database. The robustness of the algorithms are examined using classification accuracy, analysis of sensitivity and specificity, confusion matrix. The results obtained by AMMLP are superior to obtained by DT and BC.

Pulsatile flow in coronary bifurcations for different stenting techniques

The objective of this work is to analyze the local hem odynamic changes caused in a coronary bifurcation by three different stenting techniques: simple stenting of the main vessel, simple stenting of the main vessel with kissing balloon in the side branch and culotte. To carry out this study an idealized geometry of a coronary bifurcation is used, and two bifurcation angles, 45º and 90º, are chosen as representative of the wide variety of re al configurations. In order to quantify the influence of the stenting technique on the local blood flow, both numeri- cal simulations and experimental measurements are performed. First, steady simulations are carried out with the commercial code ANSYS-Fluent, and then, experimental measurements with PIV (Particle Image Velocimetry) obtained in the laboratory are used to validate the numerical simulation. The steady computational simulations show a good overall agreement with the experimental data. Second, pulsatile flow is considered to take into account the tran- sient effects. The time averaged wall shear stress, scillatory shear index and pressure drop obtained numerically are used to compare the behavior of the stenting techniques.

Contributions to Bayesian network learning with applications to neuroscience

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

Contribution to flexible service coordination in mobile prosumer environments

Este trabajo de Tesis se desarrolla en el marco de los escenarios de ejecución distribuida de servicios móviles y contribuye a la definición y desarrollo del concepto de usuario prosumer. El usuario prosumer se caracteriza por utilizar su teléfono móvil para crear, proveer y ejecutar servicios. Este nuevo modelo de usuario contribuye al avance de la sociedad de la información, ya que el usuario prosumer se transforma de creador de contenidos a creador de servicios (estos últimos formados por contenidos y la lógica para acceder a ellos, procesarlos y representarlos). El objetivo general de este trabajo de Tesis es la provisión de un modelo de creación, distribución y ejecución de servicios para entorno móvil que permita a los usuarios no programadores (usuarios prosumer), pero expertos en un determinado dominio, crear y ejecutar sus propias aplicaciones y servicios. Para ello se definen, desarrollan e implementan metodologías, procesos, algoritmos y mecanismos adaptables a dominios específicos, para construir entornos de ejecución distribuida de servicios móviles para usuarios prosumer. La provisión de herramientas de creación adaptadas a usuarios no expertos es una tendencia actual que está siendo desarrollada en distintos trabajos de investigación. Sin embargo, no se ha propuesto una metodología de desarrollo de servicios que involucre al usuario prosumer en el proceso de diseño, desarrollo, implementación y validación de servicios. Este trabajo de Tesis realiza un estudio de las metodologías y tecnologías más innovadoras relacionadas con la co‐creación y utiliza este análisis para definir y validar una metodología que habilita al usuario para ser el responsable de la creación de servicios finales. Siendo los entornos móviles prosumer (mobile prosumer environments) una particularización de los entornos de ejecución distribuida de servicios móviles, en este trabajo se tesis se investiga en técnicas de adaptación, distribución, coordinación de servicios y acceso a recursos identificando como requisitos las problemáticas de este tipo de entornos y las características de los usuarios que participan en los mismos. Se contribuye a la adaptación de servicios definiendo un modelo de variabilidad que soporte la interdependencia entre las decisiones de personalización de los usuarios, incorporando mecanismos de guiado y detección de errores. La distribución de servicios se implementa utilizando técnicas de descomposición en árbol SPQR, cuantificando el impacto de separar cualquier servicio en distintos dominios. Considerando el plano de comunicaciones para la coordinación en la ejecución de servicios distribuidos hemos identificado varias problemáticas, como las pérdidas de enlace, conexiones, desconexiones y descubrimiento de participantes, que resolvemos utilizando técnicas de diseminación basadas en publicación subscripción y algoritmos Gossip. Para lograr una ejecución flexible de servicios distribuidos en entorno móvil, soportamos la adaptación a cambios en la disponibilidad de los recursos, proporcionando una infraestructura de comunicaciones para el acceso uniforme y eficiente a recursos. Se han realizado validaciones experimentales para evaluar la viabilidad de las soluciones propuestas, definiendo escenarios de aplicación relevantes (el nuevo universo inteligente, prosumerización de servicios en entornos hospitalarios y emergencias en la web de la cosas). Abstract This Thesis work is developed in the framework of distributed execution of mobile services and contributes to the definition and development of the concept of prosumer user. The prosumer user is characterized by using his mobile phone to create, provide and execute services. This new user model contributes to the advancement of the information society, as the prosumer is transformed from producer of content, to producer of services (consisting of content and logic to access them, process them and represent them). The overall goal of this Thesis work is to provide a model for creation, distribution and execution of services for the mobile environment that enables non‐programmers (prosumer users), but experts in a given domain, to create and execute their own applications and services. For this purpose I define, develop and implement methodologies, processes, algorithms and mechanisms, adapted to specific domains, to build distributed environments for the execution of mobile services for prosumer users. The provision of creation tools adapted to non‐expert users is a current trend that is being developed in different research works. However, it has not been proposed a service development methodology involving the prosumer user in the process of design, development, implementation and validation of services. This thesis work studies innovative methodologies and technologies related to the co‐creation and relies on this analysis to define and validate a methodological approach that enables the user to be responsible for creating final services. Being mobile prosumer environments a specific case of environments for distributed execution of mobile services, this Thesis work researches in service adaptation, distribution, coordination and resource access techniques, and identifies as requirements the challenges of such environments and characteristics of the participating users. I contribute to service adaptation by defining a variability model that supports the dependency of user personalization decisions, incorporating guiding and error detection mechanisms. Service distribution is implemented by using decomposition techniques based on SPQR trees, quantifying the impact of separating any service in different domains. Considering the communication level for the coordination of distributed service executions I have identified several problems, such as link losses, connections, disconnections and discovery of participants, which I solve using dissemination techniques based on publish‐subscribe communication models and Gossip algorithms. To achieve a flexible distributed service execution in mobile environments, I support adaptation to changes in the availability of resources, while providing a communication infrastructure for the uniform and efficient access to resources. Experimental validations have been conducted to assess the feasibility of the proposed solutions, defining relevant application scenarios (the new intelligent universe, service prosumerization in hospitals and emergency situations in the web of things).

Slabsim: Simulador de dispositivos ópticos integrados

En los diseños y desarrollos de ingeniería, antes de comenzar la construcción e implementación de los objetivos de un proyecto, es necesario realizar una serie de análisis previos y simulaciones que corroboren las expectativas de la hipótesis inicial, con el fin de obtener una referencia empírica que satisfaga las condiciones de trabajo o funcionamiento de los objetivos de dicho proyecto. A menudo, los resultados que satisfacen las características deseadas se obtienen mediante la iteración de métodos de ensayo y error. Generalmente, éstos métodos utilizan el mismo procedimiento de análisis con la variación de una serie de parámetros que permiten adaptar una tecnología a la finalidad deseada. Hoy en día se dispone de computadoras potentes, así como algoritmos de resolución matemática que permiten resolver de forma veloz y eficiente diferentes tipos de problemas de cálculo. Resulta interesante el desarrollo de aplicaciones que permiten la resolución de éstos problemas de forma rápida y precisa en el análisis y síntesis de soluciones de ingeniería, especialmente cuando se tratan expresiones similares con variaciones de constantes, dado que se pueden desarrollar instrucciones de resolución con la capacidad de inserción de parámetros que definan el problema. Además, mediante la implementación de un código de acuerdo a la base teórica de una tecnología, se puede lograr un código válido para el estudio de cualquier problema relacionado con dicha tecnología. El desarrollo del presente proyecto pretende implementar la primera fase del simulador de dispositivos ópticos Slabsim, en cual se puede representar la distribución de la energía de una onda electromagnética en frecuencias ópticas guiada a través de una una guía dieléctrica plana, también conocida como slab. Este simulador esta constituido por una interfaz gráfica generada con el entorno de desarrollo de interfaces gráficas de usuario Matlab GUIDE, propiedad de Mathworks©, de forma que su manejo resulte sencillo e intuitivo para la ejecución de simulaciones con un bajo conocimiento de la base teórica de este tipo de estructuras por parte del usuario. De este modo se logra que el ingeniero requiera menor intervalo de tiempo para encontrar una solución que satisfaga los requisitos de un proyecto relacionado con las guías dieléctricas planas, e incluso utilizarlo para una amplia diversidad de objetivos basados en esta tecnología. Uno de los principales objetivos de este proyecto es la resolución de la base teórica de las guías slab a partir de métodos numéricos computacionales, cuyos procedimientos son extrapolables a otros problemas matemáticos y ofrecen al autor una contundente base conceptual de los mismos. Por este motivo, las resoluciones de las ecuaciones diferenciales y características que constituyen los problemas de este tipo de estructuras se realizan por estos medios de cálculo en el núcleo de la aplicación, dado que en algunos casos, no existe la alternativa de uso de expresiones analíticas útiles. ABSTRACT. The first step in engineering design and development is an analysis and simulation process which will successfully corroborate the initial hypothesis that was made and find solutions for a particular. In this way, it is possible to obtain empirical evidence which suitably substantiate the purposes of the project. Commonly, the characteristics to reach a particular target are found through iterative trial and error methods. These kinds of methods are based on the same theoretical analysis but with a variation of some parameters, with the objective to adapt the results for a particular aim. At present, powerful computers and mathematical algorithms are available to solve different kinds of calculation problems in a fast and efficient way. Computing application development is useful as it gives a high level of accurate results for engineering analysis and synthesis in short periods of time. This is more notable in cases where the mathematical expressions on a theoretical base are similar but with small variations of constant values. This is due to the ease of adaptation of the computer programming code into a parameter request system that defines a particular solution on each execution. Additionally, it is possible to code an application suitable to simulate any issue related to the studied technology. The aim of the present project consists of the construction of the first stage of an optoelectronics simulator named Slabsim. Slabism is capable of representing the energetic distribution of a light wave guided in the volume of a slab waveguide. The mentioned simulator is made through the graphic user interface development environment Matlab GUIDE, property of Mathworks©. It is designed for an easy and intuitive management by the user to execute simulations with a low knowledge of the technology theoretical bases. With this software it is possible to achieve several aims related to the slab waveguides by the user in low interval of time. One of the main purposes of this project is the mathematical solving of theoretical bases of slab structures through computing numerical analysis. This is due to the capability of adapting its criterion to other mathematical issues and provides a strong knowledge of its process. Based on these advantages, numerical solving methods are used in the core of the simulator to obtain differential and characteristic equations results that become represented on it.

A novel methodology for planning reliable wireless sensor networks

Wireless sensor networks (WSNs) have shown their potentials in various applications, which bring a lot of benefits to users from both research and industrial areas. For many setups, it is envisioned thatWSNs will consist of tens to hundreds of nodes that operate on small batteries. However due to the diversity of the deployed environments and resource constraints on radio communication, sensing ability and energy supply, it is a very challenging issue to plan optimized WSN topology and predict its performance before real deployment. During the network planning phase, the connectivity, coverage, cost, network longevity and service quality should all be considered. Therefore it requires designers coping with comprehensive and interdisciplinary knowledge, including networking, radio engineering, embedded system and so on, in order to efficiently construct a reliable WSN for any specific types of environment. Nowadays there is still a lack of the analysis and experiences to guide WSN designers to efficiently construct WSN topology successfully without many trials. Therefore, simulation is a feasible approach to the quantitative analysis of the performance of wireless sensor networks. However the existing planning algorithms and tools, to some extent, have serious limitations to practically design reliable WSN topology: Only a few of them tackle the 3D deployment issue, and an overwhelming number of works are proposed to place devices in 2D scheme. Without considering the full dimension, the impacts of environment to the performance of WSN are not completely studied, thus the values of evaluated metrics such as connectivity and sensing coverage are not sufficiently accurate to make proper decision. Even fewer planning methods model the sensing coverage and radio propagation by considering the realistic scenario where obstacles exist. Radio signals propagate with multi-path phenomenon in the real world, in which direct paths, reflected paths and diffracted paths contribute to the received signal strength. Besides, obstacles between the path of sensor and objects might block the sensing signals, thus create coverage hole in the application. None of the existing planning algorithms model the network longevity and packet delivery capability properly and practically. They often employ unilateral and unrealistic formulations. The optimization targets are often one-sided in the current works. Without comprehensive evaluation on the important metrics, the performance of planned WSNs can not be reliable and entirely optimized. Modeling of environment is usually time consuming and the cost is very high, while none of the current works figure out any method to model the 3D deployment environment efficiently and accurately. Therefore many researchers are trapped by this issue, and their algorithms can only be evaluated in the same scenario, without the possibility to test the robustness and feasibility for implementations in different environments. In this thesis, we propose a novel planning methodology and an intelligent WSN planning tool to assist WSN designers efficiently planning reliable WSNs. First of all, a new method is proposed to efficiently and automatically model the 3D indoor and outdoor environments. To the best of our knowledge, this is the first time that the advantages of image understanding algorithm are applied to automatically reconstruct 3D outdoor and indoor scenarios for signal propagation and network planning purpose. The experimental results indicate that the proposed methodology is able to accurately recognize different objects from the satellite images of the outdoor target regions and from the scanned floor plan of indoor area. Its mechanism offers users a flexibility to reconstruct different types of environment without any human interaction. Thereby it significantly reduces human efforts, cost and time spent on reconstructing a 3D geographic database and allows WSN designers concentrating on the planning issues. Secondly, an efficient ray-tracing engine is developed to accurately and practically model the radio propagation and sensing signal on the constructed 3D map. The engine contributes on efficiency and accuracy to the estimated results. By using image processing concepts, including the kd-tree space division algorithm and modified polar sweep algorithm, the rays are traced efficiently without detecting all the primitives in the scene. The radio propagation model iv is proposed, which emphasizes not only the materials of obstacles but also their locations along the signal path. The sensing signal of sensor nodes, which is sensitive to the obstacles, is benefit from the ray-tracing algorithm via obstacle detection. The performance of this modelling method is robust and accurate compared with conventional methods, and experimental results imply that this methodology is suitable for both outdoor urban scenes and indoor environments. Moreover, it can be applied to either GSM communication or ZigBee protocol by varying frequency parameter of the radio propagation model. Thirdly, WSN planning method is proposed to tackle the above mentioned challenges and efficiently deploy reliable WSNs. More metrics (connectivity, coverage, cost, lifetime, packet latency and packet drop rate) are modeled more practically compared with other works. Especially 3D ray tracing method is used to model the radio link and sensing signal which are sensitive to the obstruction of obstacles; network routing is constructed by using AODV protocol; the network longevity, packet delay and packet drop rate are obtained via simulating practical events in WSNet simulator, which to the best of our knowledge, is the first time that network simulator is involved in a planning algorithm. Moreover, a multi-objective optimization algorithm is developed to cater for the characteristics of WSNs. The capability of providing multiple optimized solutions simultaneously allows users making their own decisions accordingly, and the results are more comprehensively optimized compared with other state-of-the-art algorithms. iMOST is developed by integrating the introduced algorithms, to assist WSN designers efficiently planning reliable WSNs for different configurations. The abbreviated name iMOST stands for an Intelligent Multi-objective Optimization Sensor network planning Tool. iMOST contributes on: (1) Convenient operation with a user-friendly vision system; (2) Efficient and automatic 3D database reconstruction and fast 3D objects design for both indoor and outdoor environments; (3) It provides multiple multi-objective optimized 3D deployment solutions and allows users to configure the network properties, hence it can adapt to various WSN applications; (4) Deployment solutions in the 3D space and the corresponding evaluated performance are visually presented to users; and (5) The Node Placement Module of iMOST is available online as well as the source code of the other two rebuilt heuristics. Therefore WSN designers will be benefit from v this tool on efficiently constructing environment database, practically and efficiently planning reliable WSNs for both outdoor and indoor applications. With the open source codes, they are also able to compare their developed algorithms with ours to contribute to this academic field. Finally, solid real results are obtained for both indoor and outdoor WSN planning. Deployments have been realized for both indoor and outdoor environments based on the provided planning solutions. The measured results coincide well with the estimated results. The proposed planning algorithm is adaptable according to the WSN designer’s desirability and configuration, and it offers flexibility to plan small and large scale, indoor and outdoor 3D deployments. The thesis is organized in 7 chapters. In Chapter 1, WSN applications and motivations of this work are introduced, the state-of-the-art planning algorithms and tools are reviewed, challenges are stated out and the proposed methodology is briefly introduced. In Chapter 2, the proposed 3D environment reconstruction methodology is introduced and its performance is evaluated for both outdoor and indoor environment. The developed ray-tracing engine and proposed radio propagation modelling method are described in details in Chapter 3, their performances are evaluated in terms of computation efficiency and accuracy. Chapter 4 presents the modelling of important metrics of WSNs and the proposed multi-objective optimization planning algorithm, the performance is compared with the other state-of-the-art planning algorithms. The intelligent WSN planning tool iMOST is described in Chapter 5. RealWSN deployments are prosecuted based on the planned solutions for both indoor and outdoor scenarios, important data are measured and results are analysed in Chapter 6. Chapter 7 concludes the thesis and discusses about future works. vi Resumen en Castellano Las redes de sensores inalámbricas (en inglés Wireless Sensor Networks, WSNs) han demostrado su potencial en diversas aplicaciones que aportan una gran cantidad de beneficios para el campo de la investigación y de la industria. Para muchas configuraciones se prevé que las WSNs consistirán en decenas o cientos de nodos que funcionarán con baterías pequeñas. Sin embargo, debido a la diversidad de los ambientes para desplegar las redes y a las limitaciones de recursos en materia de comunicación de radio, capacidad de detección y suministro de energía, la planificación de la topología de la red y la predicción de su rendimiento es un tema muy difícil de tratar antes de la implementación real. Durante la fase de planificación del despliegue de la red se deben considerar aspectos como la conectividad, la cobertura, el coste, la longevidad de la red y la calidad del servicio. Por lo tanto, requiere de diseñadores con un amplio e interdisciplinario nivel de conocimiento que incluye la creación de redes, la ingeniería de radio y los sistemas embebidos entre otros, con el fin de construir de manera eficiente una WSN confiable para cualquier tipo de entorno. Hoy en día todavía hay una falta de análisis y experiencias que orienten a los diseñadores de WSN para construir las topologías WSN de manera eficiente sin realizar muchas pruebas. Por lo tanto, la simulación es un enfoque viable para el análisis cuantitativo del rendimiento de las redes de sensores inalámbricos. Sin embargo, los algoritmos y herramientas de planificación existentes tienen, en cierta medida, serias limitaciones para diseñar en la práctica una topología fiable de WSN: Sólo unos pocos abordan la cuestión del despliegue 3D mientras que existe una gran cantidad de trabajos que colocan los dispositivos en 2D. Si no se analiza la dimensión completa (3D), los efectos del entorno en el desempeño de WSN no se estudian por completo, por lo que los valores de los parámetros evaluados, como la conectividad y la cobertura de detección, no son lo suficientemente precisos para tomar la decisión correcta. Aún en menor medida los métodos de planificación modelan la cobertura de los sensores y la propagación de la señal de radio teniendo en cuenta un escenario realista donde existan obstáculos. Las señales de radio en el mundo real siguen una propagación multicamino, en la que los caminos directos, los caminos reflejados y los caminos difractados contribuyen a la intensidad de la señal recibida. Además, los obstáculos entre el recorrido del sensor y los objetos pueden bloquear las señales de detección y por lo tanto crear áreas sin cobertura en la aplicación. Ninguno de los algoritmos de planificación existentes modelan el tiempo de vida de la red y la capacidad de entrega de paquetes correctamente y prácticamente. A menudo se emplean formulaciones unilaterales y poco realistas. Los objetivos de optimización son a menudo tratados unilateralmente en los trabajos actuales. Sin una evaluación exhaustiva de los parámetros importantes, el rendimiento previsto de las redes inalámbricas de sensores no puede ser fiable y totalmente optimizado. Por lo general, el modelado del entorno conlleva mucho tiempo y tiene un coste muy alto, pero ninguno de los trabajos actuales propone algún método para modelar el entorno de despliegue 3D con eficiencia y precisión. Por lo tanto, muchos investigadores están limitados por este problema y sus algoritmos sólo se pueden evaluar en el mismo escenario, sin la posibilidad de probar la solidez y viabilidad para las implementaciones en diferentes entornos. En esta tesis, se propone una nueva metodología de planificación así como una herramienta inteligente de planificación de redes de sensores inalámbricas para ayudar a los diseñadores a planificar WSNs fiables de una manera eficiente. En primer lugar, se propone un nuevo método para modelar demanera eficiente y automática los ambientes interiores y exteriores en 3D. Según nuestros conocimientos hasta la fecha, esta es la primera vez que las ventajas del algoritmo de _image understanding_se aplican para reconstruir automáticamente los escenarios exteriores e interiores en 3D para analizar la propagación de la señal y viii la planificación de la red. Los resultados experimentales indican que la metodología propuesta es capaz de reconocer con precisión los diferentes objetos presentes en las imágenes satelitales de las regiones objetivo en el exterior y de la planta escaneada en el interior. Su mecanismo ofrece a los usuarios la flexibilidad para reconstruir los diferentes tipos de entornos sin ninguna interacción humana. De este modo se reduce considerablemente el esfuerzo humano, el coste y el tiempo invertido en la reconstrucción de una base de datos geográfica con información 3D, permitiendo así que los diseñadores se concentren en los temas de planificación. En segundo lugar, se ha desarrollado un motor de trazado de rayos (en inglés ray tracing) eficiente para modelar con precisión la propagación de la señal de radio y la señal de los sensores en el mapa 3D construido. El motor contribuye a la eficiencia y la precisión de los resultados estimados. Mediante el uso de los conceptos de procesamiento de imágenes, incluyendo el algoritmo del árbol kd para la división del espacio y el algoritmo _polar sweep_modificado, los rayos se trazan de manera eficiente sin la detección de todas las primitivas en la escena. El modelo de propagación de radio que se propone no sólo considera los materiales de los obstáculos, sino también su ubicación a lo largo de la ruta de señal. La señal de los sensores de los nodos, que es sensible a los obstáculos, se ve beneficiada por la detección de objetos llevada a cabo por el algoritmo de trazado de rayos. El rendimiento de este método de modelado es robusto y preciso en comparación con los métodos convencionales, y los resultados experimentales indican que esta metodología es adecuada tanto para escenas urbanas al aire libre como para ambientes interiores. Por otra parte, se puede aplicar a cualquier comunicación GSM o protocolo ZigBee mediante la variación de la frecuencia del modelo de propagación de radio. En tercer lugar, se propone un método de planificación de WSNs para hacer frente a los desafíos mencionados anteriormente y desplegar redes de sensores fiables de manera eficiente. Se modelan más parámetros (conectividad, cobertura, coste, tiempo de vida, la latencia de paquetes y tasa de caída de paquetes) en comparación con otros trabajos. Especialmente el método de trazado de rayos 3D se utiliza para modelar el enlace de radio y señal de los sensores que son sensibles a la obstrucción de obstáculos; el enrutamiento de la red se construye utilizando el protocolo AODV; la longevidad de la red, retardo de paquetes ix y tasa de abandono de paquetes se obtienen a través de la simulación de eventos prácticos en el simulador WSNet, y según nuestros conocimientos hasta la fecha, es la primera vez que simulador de red está implicado en un algoritmo de planificación. Por otra parte, se ha desarrollado un algoritmo de optimización multi-objetivo para satisfacer las características de las redes inalámbricas de sensores. La capacidad de proporcionar múltiples soluciones optimizadas de forma simultánea permite a los usuarios tomar sus propias decisiones en consecuencia, obteniendo mejores resultados en comparación con otros algoritmos del estado del arte. iMOST se desarrolla mediante la integración de los algoritmos presentados, para ayudar de forma eficiente a los diseñadores en la planificación de WSNs fiables para diferentes configuraciones. El nombre abreviado iMOST (Intelligent Multi-objective Optimization Sensor network planning Tool) representa una herramienta inteligente de planificación de redes de sensores con optimización multi-objetivo. iMOST contribuye en: (1) Operación conveniente con una interfaz de fácil uso, (2) Reconstrucción eficiente y automática de una base de datos con información 3D y diseño rápido de objetos 3D para ambientes interiores y exteriores, (3) Proporciona varias soluciones de despliegue optimizadas para los multi-objetivo en 3D y permite a los usuarios configurar las propiedades de red, por lo que puede adaptarse a diversas aplicaciones de WSN, (4) las soluciones de implementación en el espacio 3D y el correspondiente rendimiento evaluado se presentan visualmente a los usuarios, y (5) El _Node Placement Module_de iMOST está disponible en línea, así como el código fuente de las otras dos heurísticas de planificación. Por lo tanto los diseñadores WSN se beneficiarán de esta herramienta para la construcción eficiente de la base de datos con información del entorno, la planificación práctica y eficiente de WSNs fiables tanto para aplicaciones interiores y exteriores. Con los códigos fuente abiertos, son capaces de comparar sus algoritmos desarrollados con los nuestros para contribuir a este campo académico. Por último, se obtienen resultados reales sólidos tanto para la planificación de WSN en interiores y exteriores. Los despliegues se han realizado tanto para ambientes de interior y como para ambientes de exterior utilizando las soluciones de planificación propuestas. Los resultados medidos coinciden en gran medida con los resultados estimados. El algoritmo de planificación x propuesto se adapta convenientemente al deiseño de redes de sensores inalámbricas, y ofrece flexibilidad para planificar los despliegues 3D a pequeña y gran escala tanto en interiores como en exteriores. La tesis se estructura en 7 capítulos. En el Capítulo 1, se presentan las aplicaciones de WSN y motivaciones de este trabajo, se revisan los algoritmos y herramientas de planificación del estado del arte, se presentan los retos y se describe brevemente la metodología propuesta. En el Capítulo 2, se presenta la metodología de reconstrucción de entornos 3D propuesta y su rendimiento es evaluado tanto para espacios exteriores como para espacios interiores. El motor de trazado de rayos desarrollado y el método de modelado de propagación de radio propuesto se describen en detalle en el Capítulo 3, evaluándose en términos de eficiencia computacional y precisión. En el Capítulo 4 se presenta el modelado de los parámetros importantes de las WSNs y el algoritmo de planificación de optimización multi-objetivo propuesto, el rendimiento se compara con los otros algoritmos de planificación descritos en el estado del arte. La herramienta inteligente de planificación de redes de sensores inalámbricas, iMOST, se describe en el Capítulo 5. En el Capítulo 6 se llevan a cabo despliegues reales de acuerdo a las soluciones previstas para los escenarios interiores y exteriores, se miden los datos importantes y se analizan los resultados. En el Capítulo 7 se concluye la tesis y se discute acerca de los trabajos futuros.