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.

Multi-dimensional classification using Bayesian networks for stationary and evolving streaming data

Hoy en día, con la evolución continua y rápida de las tecnologías de la información y los dispositivos de computación, se recogen y almacenan continuamente grandes volúmenes de datos en distintos dominios y a través de diversas aplicaciones del mundo real. La extracción de conocimiento útil de una cantidad tan enorme de datos no se puede realizar habitualmente de forma manual, y requiere el uso de técnicas adecuadas de aprendizaje automático y de minería de datos. La clasificación es una de las técnicas más importantes que ha sido aplicada con éxito a varias áreas. En general, la clasificación se compone de dos pasos principales: en primer lugar, aprender un modelo de clasificación o clasificador a partir de un conjunto de datos de entrenamiento, y en segundo lugar, clasificar las nuevas instancias de datos utilizando el clasificador aprendido. La clasificación es supervisada cuando todas las etiquetas están presentes en los datos de entrenamiento (es decir, datos completamente etiquetados), semi-supervisada cuando sólo algunas etiquetas son conocidas (es decir, datos parcialmente etiquetados), y no supervisada cuando todas las etiquetas están ausentes en los datos de entrenamiento (es decir, datos no etiquetados). Además, aparte de esta taxonomía, el problema de clasificación se puede categorizar en unidimensional o multidimensional en función del número de variables clase, una o más, respectivamente; o también puede ser categorizado en estacionario o cambiante con el tiempo en función de las características de los datos y de la tasa de cambio subyacente. A lo largo de esta tesis, tratamos el problema de clasificación desde tres perspectivas diferentes, a saber, clasificación supervisada multidimensional estacionaria, clasificación semisupervisada unidimensional cambiante con el tiempo, y clasificación supervisada multidimensional cambiante con el tiempo. Para llevar a cabo esta tarea, hemos usado básicamente los clasificadores Bayesianos como modelos. La primera contribución, dirigiéndose al problema de clasificación supervisada multidimensional estacionaria, se compone de dos nuevos métodos de aprendizaje de clasificadores Bayesianos multidimensionales a partir de datos estacionarios. Los métodos se proponen desde dos puntos de vista diferentes. El primer método, denominado CB-MBC, se basa en una estrategia de envoltura de selección de variables que es voraz y hacia delante, mientras que el segundo, denominado MB-MBC, es una estrategia de filtrado de variables con una aproximación basada en restricciones y en el manto de Markov. Ambos métodos han sido aplicados a dos problemas reales importantes, a saber, la predicción de los inhibidores de la transcriptasa inversa y de la proteasa para el problema de infección por el virus de la inmunodeficiencia humana tipo 1 (HIV-1), y la predicción del European Quality of Life-5 Dimensions (EQ-5D) a partir de los cuestionarios de la enfermedad de Parkinson con 39 ítems (PDQ-39). El estudio experimental incluye comparaciones de CB-MBC y MB-MBC con los métodos del estado del arte de la clasificación multidimensional, así como con métodos comúnmente utilizados para resolver el problema de predicción de la enfermedad de Parkinson, a saber, la regresión logística multinomial, mínimos cuadrados ordinarios, y mínimas desviaciones absolutas censuradas. En ambas aplicaciones, los resultados han sido prometedores con respecto a la precisión de la clasificación, así como en relación al análisis de las estructuras gráficas que identifican interacciones conocidas y novedosas entre las variables. La segunda contribución, referida al problema de clasificación semi-supervisada unidimensional cambiante con el tiempo, consiste en un método nuevo (CPL-DS) para clasificar flujos de datos parcialmente etiquetados. Los flujos de datos difieren de los conjuntos de datos estacionarios en su proceso de generación muy rápido y en su aspecto de cambio de concepto. Es decir, los conceptos aprendidos y/o la distribución subyacente están probablemente cambiando y evolucionando en el tiempo, lo que hace que el modelo de clasificación actual sea obsoleto y deba ser actualizado. CPL-DS utiliza la divergencia de Kullback-Leibler y el método de bootstrapping para cuantificar y detectar tres tipos posibles de cambio: en las predictoras, en la a posteriori de la clase o en ambas. Después, si se detecta cualquier cambio, un nuevo modelo de clasificación se aprende usando el algoritmo EM; si no, el modelo de clasificación actual se mantiene sin modificaciones. CPL-DS es general, ya que puede ser aplicado a varios modelos de clasificación. Usando dos modelos diferentes, el clasificador naive Bayes y la regresión logística, CPL-DS se ha probado con flujos de datos sintéticos y también se ha aplicado al problema real de la detección de código malware, en el cual los nuevos ficheros recibidos deben ser continuamente clasificados en malware o goodware. Los resultados experimentales muestran que nuestro método es efectivo para la detección de diferentes tipos de cambio a partir de los flujos de datos parcialmente etiquetados y también tiene una buena precisión de la clasificación. Finalmente, la tercera contribución, sobre el problema de clasificación supervisada multidimensional cambiante con el tiempo, consiste en dos métodos adaptativos, a saber, Locally Adpative-MB-MBC (LA-MB-MBC) y Globally Adpative-MB-MBC (GA-MB-MBC). Ambos métodos monitorizan el cambio de concepto a lo largo del tiempo utilizando la log-verosimilitud media como métrica y el test de Page-Hinkley. Luego, si se detecta un cambio de concepto, LA-MB-MBC adapta el actual clasificador Bayesiano multidimensional localmente alrededor de cada nodo cambiado, mientras que GA-MB-MBC aprende un nuevo clasificador Bayesiano multidimensional. El estudio experimental realizado usando flujos de datos sintéticos multidimensionales indica los méritos de los métodos adaptativos propuestos. ABSTRACT Nowadays, with the ongoing and rapid evolution of information technology and computing devices, large volumes of data are continuously collected and stored in different domains and through various real-world applications. Extracting useful knowledge from such a huge amount of data usually cannot be performed manually, and requires the use of adequate machine learning and data mining techniques. Classification is one of the most important techniques that has been successfully applied to several areas. Roughly speaking, classification consists of two main steps: first, learn a classification model or classifier from an available training data, and secondly, classify the new incoming unseen data instances using the learned classifier. Classification is supervised when the whole class values are present in the training data (i.e., fully labeled data), semi-supervised when only some class values are known (i.e., partially labeled data), and unsupervised when the whole class values are missing in the training data (i.e., unlabeled data). In addition, besides this taxonomy, the classification problem can be categorized into uni-dimensional or multi-dimensional depending on the number of class variables, one or more, respectively; or can be also categorized into stationary or streaming depending on the characteristics of the data and the rate of change underlying it. Through this thesis, we deal with the classification problem under three different settings, namely, supervised multi-dimensional stationary classification, semi-supervised unidimensional streaming classification, and supervised multi-dimensional streaming classification. To accomplish this task, we basically used Bayesian network classifiers as models. The first contribution, addressing the supervised multi-dimensional stationary classification problem, consists of two new methods for learning multi-dimensional Bayesian network classifiers from stationary data. They are proposed from two different points of view. The first method, named CB-MBC, is based on a wrapper greedy forward selection approach, while the second one, named MB-MBC, is a filter constraint-based approach based on Markov blankets. Both methods are applied to two important real-world problems, namely, the prediction of the human immunodeficiency virus type 1 (HIV-1) reverse transcriptase and protease inhibitors, and the prediction of the European Quality of Life-5 Dimensions (EQ-5D) from 39-item Parkinson’s Disease Questionnaire (PDQ-39). The experimental study includes comparisons of CB-MBC and MB-MBC against state-of-the-art multi-dimensional classification methods, as well as against commonly used methods for solving the Parkinson’s disease prediction problem, namely, multinomial logistic regression, ordinary least squares, and censored least absolute deviations. For both considered case studies, results are promising in terms of classification accuracy as well as regarding the analysis of the learned MBC graphical structures identifying known and novel interactions among variables. The second contribution, addressing the semi-supervised uni-dimensional streaming classification problem, consists of a novel method (CPL-DS) for classifying partially labeled data streams. Data streams differ from the stationary data sets by their highly rapid generation process and their concept-drifting aspect. That is, the learned concepts and/or the underlying distribution are likely changing and evolving over time, which makes the current classification model out-of-date requiring to be updated. CPL-DS uses the Kullback-Leibler divergence and bootstrapping method to quantify and detect three possible kinds of drift: feature, conditional or dual. Then, if any occurs, a new classification model is learned using the expectation-maximization algorithm; otherwise, the current classification model is kept unchanged. CPL-DS is general as it can be applied to several classification models. Using two different models, namely, naive Bayes classifier and logistic regression, CPL-DS is tested with synthetic data streams and applied to the real-world problem of malware detection, where the new received files should be continuously classified into malware or goodware. Experimental results show that our approach is effective for detecting different kinds of drift from partially labeled data streams, as well as having a good classification performance. Finally, the third contribution, addressing the supervised multi-dimensional streaming classification problem, consists of two adaptive methods, namely, Locally Adaptive-MB-MBC (LA-MB-MBC) and Globally Adaptive-MB-MBC (GA-MB-MBC). Both methods monitor the concept drift over time using the average log-likelihood score and the Page-Hinkley test. Then, if a drift is detected, LA-MB-MBC adapts the current multi-dimensional Bayesian network classifier locally around each changed node, whereas GA-MB-MBC learns a new multi-dimensional Bayesian network classifier from scratch. Experimental study carried out using synthetic multi-dimensional data streams shows the merits of both proposed adaptive methods.

Design and Validation of an Optimized MB-OFDM Ultra Wideband Transceiver System

Esta tesis está incluida dentro del campo del campo de Multiband Orthogonal Frequency Division Multiplexing Ultra Wideband (MB-OFDM UWB), el cual ha adquirido una gran importancia en las comunicaciones inalámbricas de alta tasa de datos en la última década. UWB surgió con el objetivo de satisfacer la creciente demanda de conexiones inalámbricas en interiores y de uso doméstico, con bajo coste y alta velocidad. La disponibilidad de un ancho de banda grande, el potencial para alta velocidad de transmisión, baja complejidad y bajo consumo de energía, unido al bajo coste de implementación, representa una oportunidad única para que UWB se convierta en una solución ampliamente utilizada en aplicaciones de Wireless Personal Area Network (WPAN). UWB está definido como cualquier transmisión que ocupa un ancho de banda de más de 20% de su frecuencia central, o más de 500 MHz. En 2002, la Comisión Federal de Comunicaciones (FCC) definió que el rango de frecuencias de transmisión de UWB legal es de 3.1 a 10.6 GHz, con una energía de transmisión de -41.3 dBm/Hz. Bajo las directrices de FCC, el uso de la tecnología UWB puede aportar una enorme capacidad en las comunicaciones de corto alcance. Considerando las ecuaciones de capacidad de Shannon, incrementar la capacidad del canal requiere un incremento lineal en el ancho de banda, mientras que un aumento similar de la capacidad de canal requiere un aumento exponencial en la energía de transmisión. En los últimos años, s diferentes desarrollos del UWB han sido extensamente estudiados en diferentes áreas, entre los cuales, el protocolo de comunicaciones inalámbricas MB-OFDM UWB está considerado como la mejor elección y ha sido adoptado como estándar ISO/IEC para los WPANs. Combinando la modulación OFDM y la transmisión de datos utilizando las técnicas de salto de frecuencia, el sistema MB-OFDM UWB es capaz de soportar tasas de datos con que pueden variar de los 55 a los 480 Mbps, alcanzando una distancia máxima de hasta 10 metros. Se esperara que la tecnología MB-OFDM tenga un consumo energético muy bajo copando un are muy reducida en silicio, proporcionando soluciones de bajo coste que satisfagan las demandas del mercado. Para cumplir con todas estas expectativas, el desarrollo y la investigación del MBOFDM UWB deben enfrentarse a varios retos, como son la sincronización de alta sensibilidad, las restricciones de baja complejidad, las estrictas limitaciones energéticas, la escalabilidad y la flexibilidad. Tales retos requieren un procesamiento digital de la señal de última generación, capaz de desarrollar sistemas que puedan aprovechar por completo las ventajas del espectro UWB y proporcionar futuras aplicaciones inalámbricas en interiores. Esta tesis se centra en la completa optimización de un sistema de transceptor de banda base MB-OFDM UWB digital, cuyo objetivo es investigar y diseñar un subsistema de comunicación inalámbrica para la aplicación de las Redes de Sensores Inalámbricas Visuales. La complejidad inherente de los procesadores FFT/IFFT y el sistema de sincronización así como la alta frecuencia de operación para todos los elementos de procesamiento, se convierten en el cuello de la botella para el diseño y la implementación del sistema de UWB digital en base de banda basado en MB-OFDM de baja energía. El objetivo del transceptor propuesto es conseguir baja energía y baja complejidad bajo la premisa de un alto rendimiento. Las optimizaciones están realizadas tanto a nivel algorítmico como a nivel arquitectural para todos los elementos del sistema. Una arquitectura hardware eficiente en consumo se propone en primer lugar para aquellos módulos correspondientes a núcleos de computación. Para el procesado de la Transformada Rápida de Fourier (FFT/IFFT), se propone un algoritmo mixed-radix, basado en una arquitectura con pipeline y se ha desarrollado un módulo de Decodificador de Viterbi (VD) equilibrado en coste-velocidad con el objetivo de reducir el consumo energético e incrementar la velocidad de procesamiento. También se ha implementado un correlador signo-bit simple basado en la sincronización del tiempo de símbolo es presentado. Este correlador es usado para detectar y sincronizar los paquetes de OFDM de forma robusta y precisa. Para el desarrollo de los subsitemas de procesamiento y realizar la integración del sistema completo se han empleado tecnologías de última generación. El dispositivo utilizado para el sistema propuesto es una FPGA Virtex 5 XC5VLX110T del fabricante Xilinx. La validación el propuesta para el sistema transceptor se ha implementado en dicha placa de FPGA. En este trabajo se presenta un algoritmo, y una arquitectura, diseñado con filosofía de co-diseño hardware/software para el desarrollo de sistemas de FPGA complejos. El objetivo principal de la estrategia propuesta es de encontrar una metodología eficiente para el diseño de un sistema de FPGA configurable optimizado con el empleo del mínimo esfuerzo posible en el sistema de procedimiento de verificación, por tanto acelerar el periodo de desarrollo del sistema. La metodología de co-diseño presentada tiene la ventaja de ser fácil de usar, contiene todos los pasos desde la propuesta del algoritmo hasta la verificación del hardware, y puede ser ampliamente extendida para casi todos los tipos de desarrollos de FPGAs. En este trabajo se ha desarrollado sólo el sistema de transceptor digital de banda base por lo que la comprobación de señales transmitidas a través del canal inalámbrico en los entornos reales de comunicación sigue requiriendo componentes RF y un front-end analógico. No obstante, utilizando la metodología de co-simulación hardware/software citada anteriormente, es posible comunicar el sistema de transmisor y el receptor digital utilizando los modelos de canales propuestos por IEEE 802.15.3a, implementados en MATLAB. Por tanto, simplemente ajustando las características de cada modelo de canal, por ejemplo, un incremento del retraso y de la frecuencia central, podemos estimar el comportamiento del sistema propuesto en diferentes escenarios y entornos. Las mayores contribuciones de esta tesis son: • Se ha propuesto un nuevo algoritmo 128-puntos base mixto FFT usando la arquitectura pipeline multi-ruta. Los complejos multiplicadores para cada etapa de procesamiento son diseñados usando la arquitectura modificada shiftadd. Los sistemas word length y twiddle word length son comparados y seleccionados basándose en la señal para cuantización del SQNR y el análisis de energías. • El desempeño del procesador IFFT es analizado bajo diferentes situaciones aritméticas de bloques de punto flotante (BFP) para el control de desbordamiento, por tanto, para encontrar la arquitectura perfecta del algoritmo IFFT basado en el procesador FFT propuesto. • Para el sistema de receptor MB-OFDM UWB se ha empleado una sincronización del tiempo innovadora, de baja complejidad y esquema de compensación, que consiste en funciones de Detector de Paquetes (PD) y Estimación del Offset del tiempo. Simplificando el cross-correlation y maximizar las funciones probables solo a sign-bit, la complejidad computacional se ve reducida significativamente. • Se ha propuesto un sistema de decodificadores Viterbi de 64 estados de decisión-débil usando velocidad base-4 de arquitectura suma-comparaselecciona. El algoritmo Two-pointer Even también es introducido en la unidad de rastreador de origen con el objetivo de conseguir la eficiencia en el hardware. • Se han integrado varias tecnologías de última generación en el completo sistema transceptor basebanda , con el objetivo de implementar un sistema de comunicación UWB altamente optimizado. • Un diseño de flujo mejorado es propuesto para el complejo sistema de implementación, el cual puede ser usado para diseños de Cadena de puertas de campo programable general (FPGA). El diseño mencionado no sólo reduce dramáticamente el tiempo para la verificación funcional, sino también provee un análisis automático como los errores del retraso del output para el sistema de hardware implementado. • Un ambiente de comunicación virtual es establecido para la validación del propuesto sistema de transceptores MB-OFDM. Este método es provisto para facilitar el uso y la conveniencia de analizar el sistema digital de basebanda sin parte frontera analógica bajo diferentes ambientes de comunicación. Esta tesis doctoral está organizada en seis capítulos. En el primer capítulo se encuentra una breve introducción al campo del UWB, tanto relacionado con el proyecto como la motivación del desarrollo del sistema de MB-OFDM. En el capítulo 2, se presenta la información general y los requisitos del protocolo de comunicación inalámbrica MBOFDM UWB. En el capítulo 3 se habla de la arquitectura del sistema de transceptor digital MB-OFDM de banda base . El diseño del algoritmo propuesto y la arquitectura para cada elemento del procesamiento está detallado en este capítulo. Los retos de diseño del sistema que involucra un compromiso de discusión entre la complejidad de diseño, el consumo de energía, el coste de hardware, el desempeño del sistema, y otros aspectos. En el capítulo 4, se ha descrito la co-diseñada metodología de hardware/software. Cada parte del flujo del diseño será detallado con algunos ejemplos que se ha hecho durante el desarrollo del sistema. Aprovechando esta estrategia de diseño, el procedimiento de comunicación virtual es llevado a cabo para probar y analizar la arquitectura del transceptor propuesto. Los resultados experimentales de la co-simulación y el informe sintético de la implementación del sistema FPGA son reflejados en el capítulo 5. Finalmente, en el capítulo 6 se incluye las conclusiones y los futuros proyectos, y también los resultados derivados de este proyecto de doctorado. ABSTRACT In recent years, the Wireless Visual Sensor Network (WVSN) has drawn great interest in wireless communication research area. They enable a wealth of new applications such as building security control, image sensing, and target localization. However, nowadays wireless communication protocols (ZigBee, Wi-Fi, and Bluetooth for example) cannot fully satisfy the demands of high data rate, low power consumption, short range, and high robustness requirements. New communication protocol is highly desired for such kind of applications. The Ultra Wideband (UWB) wireless communication protocol, which has increased in importance for high data rate wireless communication field, are emerging as an important topic for WVSN research. UWB has emerged as a technology that offers great promise to satisfy the growing demand for low-cost, high-speed digital wireless indoor and home networks. The large bandwidth available, the potential for high data rate transmission, and the potential for low complexity and low power consumption, along with low implementation cost, all present a unique opportunity for UWB to become a widely adopted radio solution for future Wireless Personal Area Network (WPAN) applications. UWB is defined as any transmission that occupies a bandwidth of more than 20% of its center frequency, or more than 500 MHz. In 2002, the Federal Communications Commission (FCC) has mandated that UWB radio transmission can legally operate in the range from 3.1 to 10.6 GHz at a transmitter power of －41.3 dBm/Hz. Under the FCC guidelines, the use of UWB technology can provide enormous capacity over short communication ranges. Considering Shannon’s capacity equations, increasing the channel capacity requires linear increasing in bandwidth, whereas similar channel capacity increases would require exponential increases in transmission power. In recent years, several different UWB developments has been widely studied in different area, among which, the MB-OFDM UWB wireless communication protocol is considered to be the leading choice and has recently been adopted in the ISO/IEC standard for WPANs. By combing the OFDM modulation and data transmission using frequency hopping techniques, the MB-OFDM UWB system is able to support various data rates, ranging from 55 to 480 Mbps, over distances up to 10 meters. The MB-OFDM technology is expected to consume very little power and silicon area, as well as provide low-cost solutions that can satisfy consumer market demands. To fulfill these expectations, MB-OFDM UWB research and development have to cope with several challenges, which consist of high-sensitivity synchronization, low- complexity constraints, strict power limitations, scalability, and flexibility. Such challenges require state-of-the-art digital signal processing expertise to develop systems that could fully take advantages of the UWB spectrum and support future indoor wireless applications. This thesis focuses on fully optimization for the MB-OFDM UWB digital baseband transceiver system, aiming at researching and designing a wireless communication subsystem for the Wireless Visual Sensor Networks (WVSNs) application. The inherent high complexity of the FFT/IFFT processor and synchronization system, and high operation frequency for all processing elements, becomes the bottleneck for low power MB-OFDM based UWB digital baseband system hardware design and implementation. The proposed transceiver system targets low power and low complexity under the premise of high performance. Optimizations are made at both algorithm and architecture level for each element of the transceiver system. The low-power hardwareefficient structures are firstly proposed for those core computation modules, i.e., the mixed-radix algorithm based pipelined architecture is proposed for the Fast Fourier Transform (FFT/IFFT) processor, and the cost-speed balanced Viterbi Decoder (VD) module is developed, in the aim of lowering the power consumption and increasing the processing speed. In addition, a low complexity sign-bit correlation based symbol timing synchronization scheme is presented so as to detect and synchronize the OFDM packets robustly and accurately. Moreover, several state-of-the-art technologies are used for developing other processing subsystems and an entire MB-OFDM digital baseband transceiver system is integrated. The target device for the proposed transceiver system is Xilinx Virtex 5 XC5VLX110T FPGA board. In order to validate the proposed transceiver system in the FPGA board, a unified algorithm-architecture-circuit hardware/software co-design environment for complex FPGA system development is presented in this work. The main objective of the proposed strategy is to find an efficient methodology for designing a configurable optimized FPGA system by using as few efforts as possible in system verification procedure, so as to speed up the system development period. The presented co-design methodology has the advantages of easy to use, covering all steps from algorithm proposal to hardware verification, and widely spread for almost all kinds of FPGA developments. Because only the digital baseband transceiver system is developed in this thesis, the validation of transmitting signals through wireless channel in real communication environments still requires the analog front-end and RF components. However, by using the aforementioned hardware/software co-simulation methodology, the transmitter and receiver digital baseband systems get the opportunity to communicate with each other through the channel models, which are proposed from the IEEE 802.15.3a research group, established in MATLAB. Thus, by simply adjust the characteristics of each channel model, e.g. mean excess delay and center frequency, we can estimate the transmission performance of the proposed transceiver system through different communication situations. The main contributions of this thesis are: • A novel mixed radix 128-point FFT algorithm by using multipath pipelined architecture is proposed. The complex multipliers for each processing stage are designed by using modified shift-add architectures. The system wordlength and twiddle word-length are compared and selected based on Signal to Quantization Noise Ratio (SQNR) and power analysis. • IFFT processor performance is analyzed under different Block Floating Point (BFP) arithmetic situations for overflow control, so as to find out the perfect architecture of IFFT algorithm based on the proposed FFT processor. • An innovative low complex timing synchronization and compensation scheme, which consists of Packet Detector (PD) and Timing Offset Estimation (TOE) functions, for MB-OFDM UWB receiver system is employed. By simplifying the cross-correlation and maximum likelihood functions to signbit only, the computational complexity is significantly reduced. • A 64 state soft-decision Viterbi Decoder system by using high speed radix-4 Add-Compare-Select architecture is proposed. Two-pointer Even algorithm is also introduced into the Trace Back unit in the aim of hardware-efficiency. • Several state-of-the-art technologies are integrated into the complete baseband transceiver system, in the aim of implementing a highly-optimized UWB communication system. • An improved design flow is proposed for complex system implementation which can be used for general Field-Programmable Gate Array (FPGA) designs. The design method not only dramatically reduces the time for functional verification, but also provides automatic analysis such as errors and output delays for the implemented hardware systems. • A virtual communication environment is established for validating the proposed MB-OFDM transceiver system. This methodology is proved to be easy for usage and convenient for analyzing the digital baseband system without analog frontend under different communication environments. This PhD thesis is organized in six chapters. In the chapter 1 a brief introduction to the UWB field, as well as the related work, is done, along with the motivation of MBOFDM system development. In the chapter 2, the general information and requirement of MB-OFDM UWB wireless communication protocol is presented. In the chapter 3, the architecture of the MB-OFDM digital baseband transceiver system is presented. The design of the proposed algorithm and architecture for each processing element is detailed in this chapter. Design challenges of such system involve trade-off discussions among design complexity, power consumption, hardware cost, system performance, and some other aspects. All these factors are analyzed and discussed. In the chapter 4, the hardware/software co-design methodology is proposed. Each step of this design flow will be detailed by taking some examples that we met during system development. Then, taking advantages of this design strategy, the Virtual Communication procedure is carried out so as to test and analyze the proposed transceiver architecture. Experimental results from the co-simulation and synthesis report of the implemented FPGA system are given in the chapter 5. The chapter 6 includes conclusions and future work, as well as the results derived from this PhD work.

Wireless measurement system for structural health monitoring with high time synchronization accuracy

Structural health monitoring (SHM) systems have excellent potential to improve the regular operation and maintenance of structures. Wireless networks (WNs) have been used to avoid the high cost of traditional generic wired systems. The most important limitation of SHM wireless systems is time-synchronization accuracy, scalability, and reliability. A complete wireless system for structural identification under environmental load is designed, implemented, deployed, and tested on three different real bridges. Our contribution ranges from the hardware to the graphical front end. System goal is to avoid the main limitations of WNs for SHM particularly in regard to reliability, scalability, and synchronization. We reduce spatial jitter to 125 ns, far below the 120 μs required for high-precision acquisition systems and much better than the 10-μs current solutions, without adding complexity. The system is scalable to a large number of nodes to allow for dense sensor coverage of real-world structures, only limited by a compromise between measurement length and mandatory time to obtain the final result. The system addresses a myriad of problems encountered in a real deployment under difficult conditions, rather than a simulation or laboratory test bed.

Optically programmable logic cells as basic units for transmission and synchronization of chaotic signals

We proposed an optical communications system, based on a digital chaotic signal where the synchronization of chaos was the main objective, in some previous papers. In this paper we will extend this work. A way to add the digital data signal to be transmitted onto the chaotic signal and its correct reception, is the main objective. We report some methods to study the main characteristics of the resulting signal. The main problem with any real system is the presence of some retard between the times than the signal is generated at the emitter at the time when this signal is received. Any system using chaotic signals as a method to encrypt need to have the same characteristics in emitter and receiver. It is because that, this control of time is needed. A method to control, in real time the chaotic signals, is reported.

Instability and topology bifurcations on a hemisphere-cylinder at high angle of attack

La configuración de un cilindro acoplado a una semi-esfera, conocida como ’hemispherecylinder’, se considera como un modelo simplificado para numerosas aplicaciones industriales tales como fuselaje de aviones o submarinos. Por tanto, el estudio y entendimiento de los fenómenos fluidos que ocurren alrededor de dicha geometría presenta gran interés. En esta tesis se muestra la investigación del origen y evolución de los, ya conocidos, patrones de flujo (burbuja de separación, vórtices ’horn’ y vórtices ’leeward’) que se dan en esta geometría bajo condiciones de flujo separado. Para ello se han llevado a cabo simulaciones numéricas (DNS) y ensayos experimentales usando la técnica de Particle Image Velocimetry (PIV), para una variedad de números de Reynolds (Re) y ángulos de ataque (AoA). Se ha aplicado sobre los resultados numéricos la teoría de puntos críticos obteniendo, por primera vez para esta geometría, un diagrama de bifurcaciones que clasifica los diferentes regímenes topológicos en función del número de Reynolds y del ángulo de ataque. Se ha llevado a cabo una caracterización completa sobre el origen y la evolución de los patrones estructurales característicos del cuerpo estudiado. Puntos críticos de superficie y líneas de corriente tridimensionales han ayudado a describir el origen y la evolución de las principales estructuras presentes en el flujo hasta alcanzar un estado de estabilidad desde el punto de vista topológico. Este estado se asocia con el patrón de los vórtices ’horn’, definido por una topología característica que se encuentra en un rango de números de Reynolds muy amplio y en regímenes compresibles e incompresibles. Por otro lado, con el objeto de determinar las estructuras presentes en el flujo y sus frecuencias asociadas, se han usado distintas técnicas de análisis: Proper Orthogonal Decomposition (POD), Dynamic Mode Decomposition (DMD) y análisis de Fourier. Dichas técnicas se han aplicado sobre los datos experimentales y numéricos, demostrándose la buena concordancia entre ambos resultados. Finalmente, se ha encontrado en ambos casos, una frecuencia dominante asociada con una inestabilidad de los vórtices ’leeward’. ABSTRACT The hemisphere-cylinder may be considered as a simplified model for several geometries found in industrial applications such as aircrafts’ fuselages or submarines. Understanding the complex flow phenomena that surrounds this particular geometry is therefore of major industrial interest. This thesis presents an investigation of the origin and evolution of the complex flow pattern; i.e. separation bubbles, horn vortices and leeward vortices, around the hemisphere-cylinder under separated flow conditions. To this aim, threedimensional Direct Numerical Simulations (DNS) and experimental tests, using Particle Image Velocimetry (PIV) techniques, have been performed for a variety of Reynolds numbers (Re) and angles of attack (AoA). Critical point theory has been applied to the numerical simulations to provide, for the first time for this geometry, a bifurcation diagram that classifies the different flow topology regimes as a function of the Reynolds number and the angle of attack. A complete characterization about the origin and evolution of the complex structural patterns of this geometry has been put in evidence. Surface critical points and surface and volume streamlines were able to describe the main flow structures and their strong dependence with the flow conditions up to reach the structurally stable state. This state was associated with the pattern of the horn vortices, found on ranges from low to high Reynolds numbers and from incompressible to compressible regimes. In addition, different structural analysis techniques have been employed: Proper Orthogonal Decomposition (POD), Dynamic Mode Decomposition (DMD) and Fourier analysis. These techniques have been applied to the experimental and numerical data to extract flow structure information (i.e. modes and frequencies). Experimental and numerical modes are shown to be in good agreement. A dominant frequency associated with an instability of the leeward vortices has been identified in both, experimental and numerical results.

Application of a Bayesian/Generalised Least-Squares method to generate correlations between independent neutron fission yield data

Fission product yields are fundamental parameters for several nuclear engineering calculations and in particular for burn-up/activation problems. The impact of their uncertainties was widely studied in the past and valuations were released, although still incomplete. Recently, the nuclear community expressed the need for full fission yield covariance matrices to produce inventory calculation results that take into account the complete uncertainty data. In this work, we studied and applied a Bayesian/generalised least-squares method for covariance generation, and compared the generated uncertainties to the original data stored in the JEFF-3.1.2 library. Then, we focused on the effect of fission yield covariance information on fission pulse decay heat results for thermal fission of 235U. Calculations were carried out using different codes (ACAB and ALEPH-2) after introducing the new covariance values. Results were compared with those obtained with the uncertainty data currently provided by the library. The uncertainty quantification was performed with the Monte Carlo sampling technique. Indeed, correlations between fission yields strongly affect the statistics of decay heat. Introduction Nowadays, any engineering calculation performed in the nuclear field should be accompanied by an uncertainty analysis. In such an analysis, different sources of uncertainties are taken into account. Works such as those performed under the UAM project (Ivanov, et al., 2013) treat nuclear data as a source of uncertainty, in particular cross-section data for which uncertainties given in the form of covariance matrices are already provided in the major nuclear data libraries. Meanwhile, fission yield uncertainties were often neglected or treated shallowly, because their effects were considered of second order compared to cross-sections (Garcia-Herranz, et al., 2010). However, the Working Party on International Nuclear Data Evaluation Co-operation (WPEC)

DCE@urLAB: a dynamic contrast-enhanced MRI pharmacokinetic analysis tool for preclinical data

Background DCE@urLAB is a software application for analysis of dynamic contrast-enhanced magnetic resonance imaging data (DCE-MRI). The tool incorporates a friendly graphical user interface (GUI) to interactively select and analyze a region of interest (ROI) within the image set, taking into account the tissue concentration of the contrast agent (CA) and its effect on pixel intensity. Results Pixel-wise model-based quantitative parameters are estimated by fitting DCE-MRI data to several pharmacokinetic models using the Levenberg-Marquardt algorithm (LMA). DCE@urLAB also includes the semi-quantitative parametric and heuristic analysis approaches commonly used in practice. This software application has been programmed in the Interactive Data Language (IDL) and tested both with publicly available simulated data and preclinical studies from tumor-bearing mouse brains. Conclusions A user-friendly solution for applying pharmacokinetic and non-quantitative analysis DCE-MRI in preclinical studies has been implemented and tested. The proposed tool has been specially designed for easy selection of multi-pixel ROIs. A public release of DCE@urLAB, together with the open source code and sample datasets, is available at http://www.die.upm.es/im/archives/DCEurLAB/ webcite.

Wide bandwidth envelope trackers with reduced switching frequency for RF power amplifier

El requerimiento de proveer alta frecuencia de datos en los modernos sistema de comunicación inalámbricos resulta en complejas señales moduladas de radio-frequencia (RF) con un gran ancho de banda y alto ratio pico-promedio (PAPR). Para garantizar la linealidad del comportamiento, los amplificadores lineales de potencia comunes funcionan típicamente entre 4 y 10 dB de back-o_ desde la máxima potencia de salida, ocasionando una baja eficiencia del sistema. La eliminación y restauración de la evolvente (EER) y el seguimiento de la evolvente (ET) son dos prometedoras técnicas para resolver el problema de la eficiencia. Tanto en EER como en ET, es complicado diseñar un amplificador de potencia que sea eficiente para señales de RF de alto ancho de banda y alto PAPR. Una propuesta común para los amplificadores de potencia es incluir un convertidor de potencia de muy alta eficiencia operando a frecuencias más altas que el ancho de banda de la señal RF. En este caso, la potencia perdida del convertidor ocasionado por la alta frecuencia desaconseja su práctica cuando el ancho de banda es muy alto. La solución a este problema es el enfoque de esta disertación que presenta dos arquitecturas de amplificador evolvente: convertidor híbrido-serie con una técnica de evolvente lenta y un convertidor multinivel basado en un convertidor reductor multifase con control de tiempo mínimo. En la primera arquitectura, una topología híbrida está compuesta de una convertidor reductor conmutado y un regulador lineal en serie que trabajan juntos para ajustar la tensión de salida para seguir a la evolvente con precisión. Un algoritmo de generación de una evolvente lenta crea una forma de onda con una pendiente limitada que es menor que la pendiente máxima de la evolvente original. La salida del convertidor reductor sigue esa forma de onda en vez de la evolvente original usando una menor frecuencia de conmutación, porque la forma de onda no sólo tiene una pendiente reducida sino también un menor ancho de banda. De esta forma, el regulador lineal se usa para filtrar la forma de onda tiene una pérdida de potencia adicional. Dependiendo de cuánto se puede reducir la pendiente de la evolvente para producir la forma de onda, existe un trade-off entre la pérdida de potencia del convertidor reductor relacionada con la frecuencia de conmutación y el regulador lineal. El punto óptimo referido a la menor pérdida de potencia total del amplificador de evolvente es capaz de identificarse con la ayuda de modelo preciso de pérdidas que es una combinación de modelos comportamentales y analíticos de pérdidas. Además, se analiza el efecto en la respuesta del filtro de salida del convertidor reductor. Un filtro de dampeo paralelo extra es necesario para eliminar la oscilación resonante del filtro de salida porque el convertidor reductor opera en lazo abierto. La segunda arquitectura es un amplificador de evolvente de seguimiento de tensión multinivel. Al contrario que los convertidores que usan multi-fuentes, un convertidor reductor multifase se emplea para generar la tensión multinivel. En régimen permanente, el convertidor reductor opera en puntos del ciclo de trabajo con cancelación completa del rizado. El número de niveles de tensión es igual al número de fases de acuerdo a las características del entrelazamiento del convertidor reductor. En la transición, un control de tiempo mínimo (MTC) para convertidores multifase es novedosamente propuesto y desarrollado para cambiar la tensión de salida del convertidor reductor entre diferentes niveles. A diferencia de controles convencionales de tiempo mínimo para convertidores multifase con inductancia equivalente, el propuesto MTC considera el rizado de corriente por cada fase basado en un desfase fijo que resulta en diferentes esquemas de control entre las fases. La ventaja de este control es que todas las corrientes vuelven a su fase en régimen permanente después de la transición para que la siguiente transición pueda empezar muy pronto, lo que es muy favorable para la aplicación de seguimiento de tensión multinivel. Además, el control es independiente de la carga y no es afectado por corrientes de fase desbalanceadas. Al igual que en la primera arquitectura, hay una etapa lineal con la misma función, conectada en serie con el convertidor reductor multifase. Dado que tanto el régimen permanente como el estado de transición del convertidor no están fuertemente relacionados con la frecuencia de conmutación, la frecuencia de conmutación puede ser reducida para el alto ancho de banda de la evolvente, la cual es la principal consideración de esta arquitectura. La optimización de la segunda arquitectura para más alto anchos de banda de la evolvente es presentada incluyendo el diseño del filtro de salida, la frecuencia de conmutación y el número de fases. El área de diseño del filtro está restringido por la transición rápida y el mínimo pulso del hardware. La rápida transición necesita un filtro pequeño pero la limitación del pulso mínimo del hardware lleva el diseño en el sentido contrario. La frecuencia de conmutación del convertidor afecta principalmente a la limitación del mínimo pulso y a las pérdidas de potencia. Con una menor frecuencia de conmutación, el ancho de pulso en la transición es más pequeño. El número de fases relativo a la aplicación específica puede ser optimizado en términos de la eficiencia global. Otro aspecto de la optimización es mejorar la estrategia de control. La transición permite seguir algunas partes de la evolvente que son más rápidas de lo que el hardware puede soportar al precio de complejidad. El nuevo método de sincronización de la transición incrementa la frecuencia de la transición, permitiendo que la tensión multinivel esté más cerca de la evolvente. Ambas estrategias permiten que el convertidor pueda seguir una evolvente con un ancho de banda más alto que la limitación de la etapa de potencia. El modelo de pérdidas del amplificador de evolvente se ha detallado y validado mediante medidas. El mecanismo de pérdidas de potencia del convertidor reductor tiene que incluir las transiciones en tiempo real, lo cual es diferente del clásico modelos de pérdidas de un convertidor reductor síncrono. Este modelo estima la eficiencia del sistema y juega un papel muy importante en el proceso de optimización. Finalmente, la segunda arquitectura del amplificador de evolvente se integra con el amplificador de clase F. La medida del sistema EER prueba el ahorro de energía con el amplificador de evolvente propuesto sin perjudicar la linealidad del sistema. ABSTRACT The requirement of delivering high data rates in modern wireless communication systems results in complex modulated RF signals with wide bandwidth and high peak-to-average ratio (PAPR). In order to guarantee the linearity performance, the conventional linear power amplifiers typically work at 4 to 10 dB back-off from the maximum output power, leading to low system efficiency. The envelope elimination and restoration (EER) and envelope tracking (ET) are two promising techniques to overcome the efficiency problem. In both EER and ET, it is challenging to design efficient envelope amplifier for wide bandwidth and high PAPR RF signals. An usual approach for envelope amplifier includes a high-efficiency switching power converter operating at a frequency higher than the RF signal's bandwidth. In this case, the power loss of converter caused by high switching operation becomes unbearable for system efficiency when signal bandwidth is very wide. The solution of this problem is the focus of this dissertation that presents two architectures of envelope amplifier: a hybrid series converter with slow-envelope technique and a multilevel converter based on a multiphase buck converter with the minimum time control. In the first architecture, a hybrid topology is composed of a switched buck converter and a linear regulator in series that work together to adjust the output voltage to track the envelope with accuracy. A slow envelope generation algorithm yields a waveform with limited slew rate that is lower than the maximum slew rate of the original envelope. The buck converter's output follows this waveform instead of the original envelope using lower switching frequency, because the waveform has not only reduced slew rate but also reduced bandwidth. In this way, the linear regulator used to filter the waveform has additional power loss. Depending on how much reduction of the slew rate of envelope in order to obtain that waveform, there is a trade-off between the power loss of buck converter related to the switching frequency and the power loss of linear regulator. The optimal point referring to the lowest total power loss of this envelope amplifier is identified with the help of a precise power loss model that is a combination of behavioral and analytic loss model. In addition, the output filter's effect on the response is analyzed. An extra parallel damping filter is needed to eliminate the resonant oscillation of output filter L and C, because the buck converter operates in open loop. The second architecture is a multilevel voltage tracking envelope amplifier. Unlike the converters using multi-sources, a multiphase buck converter is employed to generate the multilevel voltage. In the steady state, the buck converter operates at complete ripple cancellation points of duty cycle. The number of the voltage levels is equal to the number of phases according the characteristics of interleaved buck converter. In the transition, a minimum time control (MTC) for multiphase converter is originally proposed and developed for changing the output voltage of buck converter between different levels. As opposed to conventional minimum time control for multiphase converter with equivalent inductance, the proposed MTC considers the current ripple of each phase based on the fixed phase shift resulting in different control schemes among the phases. The advantage of this control is that all the phase current return to the steady state after the transition so that the next transition can be triggered very soon, which is very favorable for the application of multilevel voltage tracking. Besides, the control is independent on the load condition and not affected by the unbalance of phase current. Like the first architecture, there is also a linear stage with the same function, connected in series with the multiphase buck converter. Since both steady state and transition state of the converter are not strongly related to the switching frequency, it can be reduced for wide bandwidth envelope which is the main consideration of this architecture. The optimization of the second architecture for wider bandwidth envelope is presented including the output filter design, switching frequency and the number of phases. The filter design area is restrained by fast transition and the minimum pulse of hardware. The fast transition needs small filter but the minimum pulse of hardware limitation pushes the filter in opposite way. The converter switching frequency mainly affects the minimum pulse limitation and the power loss. With lower switching frequency, the pulse width in the transition is smaller. The number of phases related to specific application can be optimized in terms of overall efficiency. Another aspect of optimization is improving control strategy. Transition shift allows tracking some parts of envelope that are faster than the hardware can support at the price of complexity. The new transition synchronization method increases the frequency of transition, allowing the multilevel voltage to be closer to the envelope. Both control strategies push the converter to track wider bandwidth envelope than the limitation of power stage. The power loss model of envelope amplifier is detailed and validated by measurements. The power loss mechanism of buck converter has to include the transitions in real time operation, which is different from classical power loss model of synchronous buck converter. This model estimates the system efficiency and play a very important role in optimization process. Finally, the second envelope amplifier architecture is integrated with a Class F amplifier. EER system measurement proves the power saving with the proposed envelope amplifier without disrupting the linearity performance.

High Efficiency Envelope Amplifier based on a Ripple Cancellation Buck Converter. Design, Optimization and Integration in an EER RFPA

Durante los últimos años la tendencia en el sector de las telecomunicaciones ha sido un aumento y diversificación en la transmisión de voz, video y fundamentalmente de datos. Para conseguir alcanzar las tasas de transmisión requeridas, los nuevos estándares de comunicaciones requieren un mayor ancho de banda y tienen un mayor factor de pico, lo cual influye en el bajo rendimiento del amplificador de radiofrecuencia (RFPA). Otro factor que ha influido en el bajo rendimiento es el diseño del amplificador de radiofrecuencia. Tradicionalmente se han utilizado amplificadores lineales por su buen funcionamiento. Sin embargo, debido al elevado factor de pico de las señales transmitidas, el rendimiento de este tipo de amplificadores es bajo. El bajo rendimiento del sistema conlleva desventajas adicionales como el aumento del coste y del tamaño del sistema de refrigeración, como en el caso de una estación base, o como la reducción del tiempo de uso y un mayor calentamiento del equipo para sistemas portátiles alimentados con baterías. Debido a estos factores, se han desarrollado durante las últimas décadas varias soluciones para aumentar el rendimiento del RFPA como la técnica de Outphasing, combinadores de potencia o la técnica de Doherty. Estas soluciones mejoran las prestaciones del RFPA y en algún caso han sido ampliamente utilizados comercialmente como la técnica de Doherty, que alcanza rendimientos hasta del 50% para el sistema completo para anchos de banda de hasta 20MHz. Pese a las mejoras obtenidas con estas soluciones, los mayores rendimientos del sistema se obtienen para soluciones basadas en la modulación de la tensión de alimentación del amplificador de potencia como “Envelope Tracking” o “EER”. La técnica de seguimiento de envolvente o “Envelope Tracking” está basada en la modulación de la tensión de alimentación de un amplificador lineal de potencia para obtener una mejora en el rendimiento en el sistema comparado a una solución con una tensión de alimentación constante. Para la implementación de esta técnica se necesita una etapa adicional, el amplificador de envolvente, que añade complejidad al amplificador de radiofrecuencia. En un amplificador diseñado con esta técnica, se aumentan las pérdidas debido a la etapa adicional que supone el amplificador de envolvente pero a su vez disminuyen las pérdidas en el amplificador de potencia. Si el diseño se optimiza adecuadamente, puede conseguirse un aumento global en el rendimiento del sistema superior al conseguido con las técnicas mencionadas anteriormente. Esta técnica presenta ventajas en el diseño del amplificador de envolvente, ya que el ancho de banda requerido puede ser menor que el ancho de banda de la señal de envolvente si se optimiza adecuadamente el diseño. Adicionalmente, debido a que la sincronización entre la señal de envolvente y de fase no tiene que ser perfecta, el proceso de integración conlleva ciertas ventajas respecto a otras técnicas como EER. La técnica de eliminación y restauración de envolvente, llamada EER o técnica de Kahn está basada en modulación simultánea de la envolvente y la fase de la señal usando un amplificador de potencia conmutado, no lineal y que permite obtener un elevado rendimiento. Esta solución fue propuesta en el año 1952, pero no ha sido implementada con éxito durante muchos años debido a los exigentes requerimientos en cuanto a la sincronización entre fase y envolvente, a las técnicas de control y de corrección de los errores y no linealidades de cada una de las etapas así como de los equipos para poder implementar estas técnicas, que tienen unos requerimientos exigentes en capacidad de cálculo y procesamiento. Dentro del diseño de un RFPA, el amplificador de envolvente tiene una gran importancia debido a su influencia en el rendimiento y ancho de banda del sistema completo. Adicionalmente, la linealidad y la calidad de la señal de transmitida deben ser elevados para poder cumplir con los diferentes estándares de telecomunicaciones. Esta tesis se centra en el amplificador de envolvente y el objetivo principal es el desarrollo de soluciones que permitan el aumento del rendimiento total del sistema a la vez que satisfagan los requerimientos de ancho de banda, calidad de la señal transmitida y de linealidad. Debido al elevado rendimiento que potencialmente puede alcanzarse con la técnica de EER, esta técnica ha sido objeto de análisis y en el estado del arte pueden encontrarse numerosas referencias que analizan el diseño y proponen diversas implementaciones. En una clasificación de alto nivel, podemos agrupar las soluciones propuestas del amplificador de envolvente según estén compuestas de una o múltiples etapas. Las soluciones para el amplificador de envolvente en una configuración multietapa se basan en la combinación de un convertidor conmutado, de elevado rendimiento con un regulador lineal, de alto ancho de banda, en una combinación serie o paralelo. Estas soluciones, debido a la combinación de las características de ambas etapas, proporcionan un buen compromiso entre rendimiento y buen funcionamiento del amplificador de RF. Por otro lado, la complejidad del sistema aumenta debido al mayor número de componentes y de señales de control necesarias y el aumento de rendimiento que se consigue con estas soluciones es limitado. Una configuración en una etapa tiene las ventajas de una mayor simplicidad, pero debido al elevado ancho de banda necesario, la frecuencia de conmutación debe aumentarse en gran medida. Esto implicará un bajo rendimiento y un peor funcionamiento del amplificador de envolvente. En el estado del arte pueden encontrarse diversas soluciones para un amplificador de envolvente en una etapa, como aumentar la frecuencia de conmutación y realizar la implementación en un circuito integrado, que tendrá mejor funcionamiento a altas frecuencias o utilizar técnicas topológicas y/o filtros de orden elevado, que permiten una reducción de la frecuencia de conmutación. En esta tesis se propone de manera original el uso de la técnica de cancelación de rizado, aplicado al convertidor reductor síncrono, para reducir la frecuencia de conmutación comparado con diseño equivalente del convertidor reductor convencional. Adicionalmente se han desarrollado dos variantes topológicas basadas en esta solución para aumentar la robustez y las prestaciones de la misma. Otro punto de interés en el diseño de un RFPA es la dificultad de poder estimar la influencia de los parámetros de diseño del amplificador de envolvente en el amplificador final integrado. En esta tesis se ha abordado este problema y se ha desarrollado una herramienta de diseño que permite obtener las principales figuras de mérito del amplificador integrado para la técnica de EER a partir del diseño del amplificador de envolvente. Mediante el uso de esta herramienta pueden validarse el efecto del ancho de banda, el rizado de tensión de salida o las no linealidades del diseño del amplificador de envolvente para varias modulaciones digitales. Las principales contribuciones originales de esta tesis son las siguientes: La aplicación de la técnica de cancelación de rizado a un convertidor reductor síncrono para un amplificador de envolvente de alto rendimiento para un RFPA linealizado mediante la técnica de EER. Una reducción del 66% en la frecuencia de conmutación, comparado con el reductor convencional equivalente. Esta reducción se ha validado experimentalmente obteniéndose una mejora en el rendimiento de entre el 12.4% y el 16% para las especificaciones de este trabajo. La topología y el diseño del convertidor reductor con dos redes de cancelación de rizado en cascada para mejorar el funcionamiento y robustez de la solución con una red de cancelación. La combinación de un convertidor redactor multifase con la técnica de cancelación de rizado para obtener una topología que proporciona una reducción del cociente entre frecuencia de conmutación y ancho de banda de la señal. El proceso de optimización del control del amplificador de envolvente en lazo cerrado para mejorar el funcionamiento respecto a la solución en lazo abierto del convertidor reductor con red de cancelación de rizado. Una herramienta de simulación para optimizar el proceso de diseño del amplificador de envolvente mediante la estimación de las figuras de mérito del RFPA, implementado mediante EER, basada en el diseño del amplificador de envolvente. La integración y caracterización del amplificador de envolvente basado en un convertidor reductor con red de cancelación de rizado en el transmisor de radiofrecuencia completo consiguiendo un elevado rendimiento, entre 57% y 70.6% para potencias de salida de 14.4W y 40.7W respectivamente. Esta tesis se divide en seis capítulos. El primer capítulo aborda la introducción enfocada en la aplicación, los amplificadores de potencia de radiofrecuencia, así como los principales problemas, retos y soluciones existentes. En el capítulo dos se desarrolla el estado del arte de amplificadores de potencia de RF, describiéndose las principales técnicas de diseño, las causas de no linealidad y las técnicas de optimización. El capítulo tres está centrado en las soluciones propuestas para el amplificador de envolvente. El modo de control se ha abordado en este capítulo y se ha presentado una optimización del diseño en lazo cerrado para el convertidor reductor convencional y para el convertidor reductor con red de cancelación de rizado. El capítulo cuatro se centra en el proceso de diseño del amplificador de envolvente. Se ha desarrollado una herramienta de diseño para evaluar la influencia del amplificador de envolvente en las figuras de mérito del RFPA. En el capítulo cinco se presenta el proceso de integración realizado y las pruebas realizadas para las diversas modulaciones, así como la completa caracterización y análisis del amplificador de RF. El capítulo seis describe las principales conclusiones de la tesis y las líneas futuras. ABSTRACT The trend in the telecommunications sector during the last years follow a high increase in the transmission rate of voice, video and mainly in data. To achieve the required levels of data rates, the new modulation standards demand higher bandwidths and have a higher peak to average power ratio (PAPR). These specifications have a direct impact in the low efficiency of the RFPA. An additional factor for the low efficiency of the RFPA is in the power amplifier design. Traditionally, linear classes have been used for the implementation of the power amplifier as they comply with the technical requirements. However, they have a low efficiency, especially in the operating range of signals with a high PAPR. The low efficiency of the transmitter has additional disadvantages as an increase in the cost and size as the cooling system needs to be increased for a base station and a temperature increase and a lower use time for portable devices. Several solutions have been proposed in the state of the art to improve the efficiency of the transmitter as Outphasing, power combiners or Doherty technique. However, the highest potential of efficiency improvement can be obtained using a modulated power supply for the power amplifier, as in the Envelope Tracking and EER techniques. The Envelope Tracking technique is based on the modulation of the power supply of a linear power amplifier to improve the overall efficiency compared to a fixed voltage supply. In the implementation of this technique an additional stage is needed, the envelope amplifier, that will increase the complexity of the RFPA. However, the efficiency of the linear power amplifier will increase and, if designed properly, the RFPA efficiency will be improved. The advantages of this technique are that the envelope amplifier design does not require such a high bandwidth as the envelope signal and that in the integration process a perfect synchronization between envelope and phase is not required. The Envelope Elimination and Restoration (EER) technique, known also as Kahn’s technique, is based on the simultaneous modulation of envelope and phase using a high efficiency switched power amplifier. This solution has the highest potential in terms of the efficiency improvement but also has the most challenging specifications. This solution, proposed in 1952, has not been successfully implemented until the last two decades due to the high demanding requirements for each of the stages as well as for the highly demanding processing and computation capabilities needed. At the system level, a very precise synchronization is required between the envelope and phase paths to avoid a linearity decrease of the system. Several techniques are used to compensate the non-linear effects in amplitude and phase and to improve the rejection of the out of band noise as predistortion, feedback and feed-forward. In order to obtain a high bandwidth and efficient RFPA using either ET or EER, the envelope amplifier stage will have a critical importance. The requirements for this stage are very demanding in terms of bandwidth, linearity and quality of the transmitted signal. Additionally the efficiency should be as high as possible, as the envelope amplifier has a direct impact in the efficiency of the overall system. This thesis is focused on the envelope amplifier stage and the main objective will be the development of high efficiency envelope amplifier solutions that comply with the requirements of the RFPA application. The design and optimization of an envelope amplifier for a RFPA application is a highly referenced research topic, and many solutions that address the envelope amplifier and the RFPA design and optimization can be found in the state of the art. From a high level classification, multiple and single stage envelope amplifiers can be identified. Envelope amplifiers for EER based on multiple stage architecture combine a linear assisted stage and a switched-mode stage, either in a series or parallel configuration, to achieve a very high performance RFPA. However, the complexity of the system increases and the efficiency improvement is limited. A single-stage envelope amplifier has the advantage of a lower complexity but in order to achieve the required bandwidth the switching frequency has to be highly increased, and therefore the performance and the efficiency are degraded. Several techniques are used to overcome this limitation, as the design of integrated circuits that are capable of switching at very high rates or the use of topological solutions, high order filters or a combination of both to reduce the switching frequency requirements. In this thesis it is originally proposed the use of the ripple cancellation technique, applied to a synchronous buck converter, to reduce the switching frequency requirements compared to a conventional buck converter for an envelope amplifier application. Three original proposals for the envelope amplifier stage, based on the ripple cancellation technique, are presented and one of the solutions has been experimentally validated and integrated in the complete amplifier, showing a high total efficiency increase compared to other solutions of the state of the art. Additionally, the proposed envelope amplifier has been integrated in the complete RFPA achieving a high total efficiency. The design process optimization has also been analyzed in this thesis. Due to the different figures of merit between the envelope amplifier and the complete RFPA it is very difficult to obtain an optimized design for the envelope amplifier. To reduce the design uncertainties, a design tool has been developed to provide an estimation of the RFPA figures of merit based on the design of the envelope amplifier. The main contributions of this thesis are: The application of the ripple cancellation technique to a synchronous buck converter for an envelope amplifier application to achieve a high efficiency and high bandwidth EER RFPA. A 66% reduction of the switching frequency, validated experimentally, compared to the equivalent conventional buck converter. This reduction has been reflected in an improvement in the efficiency between 12.4% and 16%, validated for the specifications of this work. The synchronous buck converter with two cascaded ripple cancellation networks (RCNs) topology and design to improve the robustness and the performance of the envelope amplifier. The combination of a phase-shifted multi-phase buck converter with the ripple cancellation technique to improve the envelope amplifier switching frequency to signal bandwidth ratio. The optimization of the control loop of an envelope amplifier to improve the performance of the open loop design for the conventional and ripple cancellation buck converter. A simulation tool to optimize the envelope amplifier design process. Using the envelope amplifier design as the input data, the main figures of merit of the complete RFPA for an EER application are obtained for several digital modulations. The successful integration of the envelope amplifier based on a RCN buck converter in the complete RFPA obtaining a high efficiency integrated amplifier. The efficiency obtained is between 57% and 70.6% for an output power of 14.4W and 40.7W respectively. The main figures of merit for the different modulations have been characterized and analyzed. This thesis is organized in six chapters. In Chapter 1 is provided an introduction of the RFPA application, where the main problems, challenges and solutions are described. In Chapter 2 the technical background for radiofrequency power amplifiers (RF) is presented. The main techniques to implement an RFPA are described and analyzed. The state of the art techniques to improve performance of the RFPA are identified as well as the main sources of no-linearities for the RFPA. Chapter 3 is focused on the envelope amplifier stage. The three different solutions proposed originally in this thesis for the envelope amplifier are presented and analyzed. The control stage design is analyzed and an optimization is proposed both for the conventional and the RCN buck converter. Chapter 4 is focused in the design and optimization process of the envelope amplifier and a design tool to evaluate the envelope amplifier design impact in the RFPA is presented. Chapter 5 shows the integration process of the complete amplifier. Chapter 6 addresses the main conclusions of the thesis and the future work.

Generalized synchronization in relay systems with instantaneous coupling

We demonstrate the existence of generalized synchronization in systems that act as mediators between two dynamical units that, in turn, show complete synchronization with each other. These are the so-called relay systems. Specifically, we analyze the Lyapunov spectrum of the full system to elucidate when complete and generalized synchronization appear. We show that once a critical coupling strength is achieved, complete synchronization emerges between the systems to be synchronized, and at the same point, generalized synchronization with the relay system also arises. Next, we use two nonlinear measures based on the distance between phase-space neighbors to quantify the generalized synchronization in discretized time series. Finally, we experimentally show the robustness of the phenomenon and of the theoretical tools here proposed to characterize it.

Design, development and construction of an outdoor testing facility for semi-transparent photovoltaic modules

Building-integrated Photovoltaics (BIPV) is one of the most promising technologies enabling buildings to generate on-site part of their electricity needs while performing architectural functionalities. A clear example of BIPV products consists of semi-transparent photovoltaic modules (STPV), designed to replace the conventional glazing solutions in building façades. Accordingly, the active building envelope is required to perform multiple requirements such as provide solar shading to avoid overheating, supply solar gains and thermal insulation to reduce heat loads and improve daylight utilization. To date, various studies into STPV systems have focused on their energy performance based on existing simulation programs, or on the modelling, normally validated by limited experimental data, of the STPV modules thermal behaviour. Taking into account that very limited experimental research has been conducted on the energy performance of STPV elements and that the characterization in real operation conditions is necessary to promote an energetically efficient integration of this technology in the building envelope, an outdoor testing facility has been designed, developed and built at the Solar Energy Institute of the Technical University of Madrid. In this work, the methodology used in the definition of the testing facility, its capability and limitations are presented and discussed.

Development of a methodology for nuclear data uncertainty propagation on isotopic evolution calculations for advanced nuclear systems

Una apropiada evaluación de los márgenes de seguridad de una instalación nuclear, por ejemplo, una central nuclear, tiene en cuenta todas las incertidumbres que afectan a los cálculos de diseño, funcionanmiento y respuesta ante accidentes de dicha instalación. Una fuente de incertidumbre son los datos nucleares, que afectan a los cálculos neutrónicos, de quemado de combustible o activación de materiales. Estos cálculos permiten la evaluación de las funciones respuesta esenciales para el funcionamiento correcto durante operación, y también durante accidente. Ejemplos de esas respuestas son el factor de multiplicación neutrónica o el calor residual después del disparo del reactor. Por tanto, es necesario evaluar el impacto de dichas incertidumbres en estos cálculos. Para poder realizar los cálculos de propagación de incertidumbres, es necesario implementar metodologías que sean capaces de evaluar el impacto de las incertidumbres de estos datos nucleares. Pero también es necesario conocer los datos de incertidumbres disponibles para ser capaces de manejarlos. Actualmente, se están invirtiendo grandes esfuerzos en mejorar la capacidad de analizar, manejar y producir datos de incertidumbres, en especial para isótopos importantes en reactores avanzados. A su vez, nuevos programas/códigos están siendo desarrollados e implementados para poder usar dichos datos y analizar su impacto. Todos estos puntos son parte de los objetivos del proyecto europeo ANDES, el cual ha dado el marco de trabajo para el desarrollo de esta tesis doctoral. Por tanto, primero se ha llevado a cabo una revisión del estado del arte de los datos nucleares y sus incertidumbres, centrándose en los tres tipos de datos: de decaimiento, de rendimientos de fisión y de secciones eficaces. A su vez, se ha realizado una revisión del estado del arte de las metodologías para la propagación de incertidumbre de estos datos nucleares. Dentro del Departamento de Ingeniería Nuclear (DIN) se propuso una metodología para la propagación de incertidumbres en cálculos de evolución isotópica, el Método Híbrido. Esta metodología se ha tomado como punto de partida para esta tesis, implementando y desarrollando dicha metodología, así como extendiendo sus capacidades. Se han analizado sus ventajas, inconvenientes y limitaciones. El Método Híbrido se utiliza en conjunto con el código de evolución isotópica ACAB, y se basa en el muestreo por Monte Carlo de los datos nucleares con incertidumbre. En esta metodología, se presentan diferentes aproximaciones según la estructura de grupos de energía de las secciones eficaces: en un grupo, en un grupo con muestreo correlacionado y en multigrupos. Se han desarrollado diferentes secuencias para usar distintas librerías de datos nucleares almacenadas en diferentes formatos: ENDF-6 (para las librerías evaluadas), COVERX (para las librerías en multigrupos de SCALE) y EAF (para las librerías de activación). Gracias a la revisión del estado del arte de los datos nucleares de los rendimientos de fisión se ha identificado la falta de una información sobre sus incertidumbres, en concreto, de matrices de covarianza completas. Además, visto el renovado interés por parte de la comunidad internacional, a través del grupo de trabajo internacional de cooperación para evaluación de datos nucleares (WPEC) dedicado a la evaluación de las necesidades de mejora de datos nucleares mediante el subgrupo 37 (SG37), se ha llevado a cabo una revisión de las metodologías para generar datos de covarianza. Se ha seleccionando la actualización Bayesiana/GLS para su implementación, y de esta forma, dar una respuesta a dicha falta de matrices completas para rendimientos de fisión. Una vez que el Método Híbrido ha sido implementado, desarrollado y extendido, junto con la capacidad de generar matrices de covarianza completas para los rendimientos de fisión, se han estudiado diferentes aplicaciones nucleares. Primero, se estudia el calor residual tras un pulso de fisión, debido a su importancia para cualquier evento después de la parada/disparo del reactor. Además, se trata de un ejercicio claro para ver la importancia de las incertidumbres de datos de decaimiento y de rendimientos de fisión junto con las nuevas matrices completas de covarianza. Se han estudiado dos ciclos de combustible de reactores avanzados: el de la instalación europea para transmutación industrial (EFIT) y el del reactor rápido de sodio europeo (ESFR), en los cuales se han analizado el impacto de las incertidumbres de los datos nucleares en la composición isotópica, calor residual y radiotoxicidad. Se han utilizado diferentes librerías de datos nucleares en los estudios antreriores, comparando de esta forma el impacto de sus incertidumbres. A su vez, mediante dichos estudios, se han comparando las distintas aproximaciones del Método Híbrido y otras metodologías para la porpagación de incertidumbres de datos nucleares: Total Monte Carlo (TMC), desarrollada en NRG por A.J. Koning y D. Rochman, y NUDUNA, desarrollada en AREVA GmbH por O. Buss y A. Hoefer. Estas comparaciones demostrarán las ventajas del Método Híbrido, además de revelar sus limitaciones y su rango de aplicación. ABSTRACT For an adequate assessment of safety margins of nuclear facilities, e.g. nuclear power plants, it is necessary to consider all possible uncertainties that affect their design, performance and possible accidents. Nuclear data are a source of uncertainty that are involved in neutronics, fuel depletion and activation calculations. These calculations can predict critical response functions during operation and in the event of accident, such as decay heat and neutron multiplication factor. Thus, the impact of nuclear data uncertainties on these response functions needs to be addressed for a proper evaluation of the safety margins. Methodologies for performing uncertainty propagation calculations need to be implemented in order to analyse the impact of nuclear data uncertainties. Nevertheless, it is necessary to understand the current status of nuclear data and their uncertainties, in order to be able to handle this type of data. Great eórts are underway to enhance the European capability to analyse/process/produce covariance data, especially for isotopes which are of importance for advanced reactors. At the same time, new methodologies/codes are being developed and implemented for using and evaluating the impact of uncertainty data. These were the objectives of the European ANDES (Accurate Nuclear Data for nuclear Energy Sustainability) project, which provided a framework for the development of this PhD Thesis. Accordingly, first a review of the state-of-the-art of nuclear data and their uncertainties is conducted, focusing on the three kinds of data: decay, fission yields and cross sections. A review of the current methodologies for propagating nuclear data uncertainties is also performed. The Nuclear Engineering Department of UPM has proposed a methodology for propagating uncertainties in depletion calculations, the Hybrid Method, which has been taken as the starting point of this thesis. This methodology has been implemented, developed and extended, and its advantages, drawbacks and limitations have been analysed. It is used in conjunction with the ACAB depletion code, and is based on Monte Carlo sampling of variables with uncertainties. Different approaches are presented depending on cross section energy-structure: one-group, one-group with correlated sampling and multi-group. Differences and applicability criteria are presented. Sequences have been developed for using different nuclear data libraries in different storing-formats: ENDF-6 (for evaluated libraries) and COVERX (for multi-group libraries of SCALE), as well as EAF format (for activation libraries). A revision of the state-of-the-art of fission yield data shows inconsistencies in uncertainty data, specifically with regard to complete covariance matrices. Furthermore, the international community has expressed a renewed interest in the issue through the Working Party on International Nuclear Data Evaluation Co-operation (WPEC) with the Subgroup (SG37), which is dedicated to assessing the need to have complete nuclear data. This gives rise to this review of the state-of-the-art of methodologies for generating covariance data for fission yields. Bayesian/generalised least square (GLS) updating sequence has been selected and implemented to answer to this need. Once the Hybrid Method has been implemented, developed and extended, along with fission yield covariance generation capability, different applications are studied. The Fission Pulse Decay Heat problem is tackled first because of its importance during events after shutdown and because it is a clean exercise for showing the impact and importance of decay and fission yield data uncertainties in conjunction with the new covariance data. Two fuel cycles of advanced reactors are studied: the European Facility for Industrial Transmutation (EFIT) and the European Sodium Fast Reactor (ESFR), and response function uncertainties such as isotopic composition, decay heat and radiotoxicity are addressed. Different nuclear data libraries are used and compared. These applications serve as frameworks for comparing the different approaches of the Hybrid Method, and also for comparing with other methodologies: Total Monte Carlo (TMC), developed at NRG by A.J. Koning and D. Rochman, and NUDUNA, developed at AREVA GmbH by O. Buss and A. Hoefer. These comparisons reveal the advantages, limitations and the range of application of the Hybrid Method.

Modelización e integración de sistemas de adquisición de datos inteligentes en sistemas de instrumentación para dispositivos de fusión

La obtención de energía a partir de la fusión nuclear por confinamiento magnético del plasma, es uno de los principales objetivos dentro de la comunidad científica dedicada a la energía nuclear. Desde la construcción del primer dispositivo de fusión, hasta la actualidad, se han llevado a cabo multitud de experimentos, que hoy en día, gran parte de ellos dan soporte al proyecto International Thermonuclear Experimental Reactor (ITER). El principal problema al que se enfrenta ITER, se basa en la monitorización y el control del plasma. Gracias a las nuevas tecnologías, los sistemas de instrumentación y control permiten acercarse más a la solución del problema, pero a su vez, es más complicado estandarizar los sistemas de adquisición de datos que se usan, no solo en ITER, sino en otros proyectos de igual complejidad. Desarrollar nuevas implementaciones hardware y software bajo los requisitos de los diagnósticos definidos por los científicos, supone una gran inversión de tiempo, retrasando la ejecución de nuevos experimentos. Por ello, la solución que plantea esta tesis, consiste en la definición de una metodología de diseño que permite implementar sistemas de adquisición de datos inteligentes y su fácil integración en entornos de fusión para la implementación de diagnósticos. Esta metodología requiere del uso de los dispositivos Reconfigurable Input/Output (RIO) y Flexible RIO (FlexRIO), que son sistemas embebidos basados en tecnología Field-Programmable Gate Array (FPGA). Para completar la metodología de diseño, estos dispositivos van a ser soportados por un software basado en EPICS Device Support utilizando la tecnología EPICS software asynDriver. Esta metodología se ha evaluado implementando prototipos para los controladores rápidos de planta de ITER, tanto para casos prácticos de ámbito general como adquisición de datos e imágenes, como para casos concretos como el diagnóstico del fission chamber, implementando pre-procesado en tiempo real. Además de casos prácticos, esta metodología se ha utilizado para implementar casos reales, como el Ion Source Hydrogen Positive (ISHP), desarrollada por el European Spallation Source (ESS Bilbao) y la Universidad del País Vasco. Finalmente, atendiendo a las necesidades que los experimentos en los entornos de fusión requieren, se ha diseñado un mecanismo mediante el cual los sistemas de adquisición de datos, que pueden ser implementados mediante la metodología de diseño propuesta, pueden integrar un reloj hardware capaz de sincronizarse con el protocolo IEEE1588-V2, permitiendo a estos, obtener los TimeStamps de las muestras adquiridas con una exactitud y precisión de decenas de nanosegundos y realizar streaming de datos con TimeStamps. ABSTRACT Fusion energy reaching by means of nuclear fusion plasma confinement is one of the main goals inside nuclear energy scientific community. Since the first fusion device was built, many experiments have been carried out and now, most of them give support to the International Thermonuclear Experimental Reactor (ITER) project. The main difficulty that ITER has to overcome is the plasma monitoring and control. Due to new technologies, the instrumentation and control systems allow an approaching to the solution, but in turn, the standardization of the used data acquisition systems, not only in ITER but also in other similar projects, is more complex. To develop new hardware and software implementations under scientific diagnostics requirements, entail time costs, delaying new experiments execution. Thus, this thesis presents a solution that consists in a design methodology definition, that permits the implementation of intelligent data acquisition systems and their easy integration into fusion environments for diagnostic purposes. This methodology requires the use of Reconfigurable Input/Output (RIO) and Flexible RIO (FlexRIO) devices, based on Field-Programmable Gate Array (FPGA) embedded technology. In order to complete the design methodology, these devices are going to be supported by an EPICS Device Support software, using asynDriver technology. This methodology has been evaluated implementing ITER PXIe fast controllers prototypes, as well as data and image acquisition, so as for concrete solutions like the fission chamber diagnostic use case, using real time preprocessing. Besides of these prototypes solutions, this methodology has been applied for the implementation of real experiments like the Ion Source Hydrogen Positive (ISHP), developed by the European Spallation Source and the Basque country University. Finally, a hardware mechanism has been designed to integrate a hardware clock into RIO/FlexRIO devices, to get synchronization with the IEEE1588-V2 precision time protocol. This implementation permits to data acquisition systems implemented under the defined methodology, to timestamp all data acquired with nanoseconds accuracy, permitting high throughput timestamped data streaming.

On the importance of shrub encroachment by sprouters, climate, species richness and anthropic factors for ecosystem multifunctionality in semi-arid Mediterranean ecosystems

One of the most important changes taking place in drylands worldwide is the increase of the cover and dominance of shrubs in areas formerly devoid of them (shrub encroachment). A large body of research has evaluated the causes and consequences of shrub encroachment for both ecosystem structure and functioning. However, there are virtually no studies evaluating how shrub encroachment affects the ability of ecosystems to maintain multiple functions and services simultaneously (multifunctionality). We aimed to do so by gathering data from ten ecosystem functions linked to the maintenance of primary production and nutrient cycling and storage (organic C, activity of β-glucosidase, pentoses, hexoses, total N, total available N, amino acids, proteins, available inorganic P, and phosphatase activity), and summarizing them in a multifunctionality index (M). We assessed how climate, species richness, anthropic factors (distance to the nearest town, sandy and asphalted road, and human population in the nearest town at several historical periods) and encroachment by sprouting shrubs impacted both the functions in isolation and M along a regional (ca. 350 km) gradient in Mediterranean grasslands and shrublands dominated by a non-sprouting shrub. Values of M were higher in those grasslands and shrublands containing sprouting shrubs (43 and 62%, respectively). A similar response was found when analyzing the different functions in isolation, as encroachment by sprouting shrubs increased functions by 2–80% compared to unencroached areas. Encroachment was the main driver of changes in M along the regional gradient evaluated, followed by anthropic factors and species richness. Climate had little effects on M in comparison to the other factors studied. Similar responses were observed when evaluating the functions in isolation. Overall, our results showed that M was higher at sites with higher sprouting shrub cover, longer distance to roads and higher perennial plant species richness. Our study is the first documenting that ecosystem multifunctionality in shrublands is enhanced by encroaching shrubs differing in size and leaf attributes. Our findings reinforce the idea that encroachment effects on ecosystem functioning cannot be generalized, and that are largely dependent on the traits of the encroaching shrub relative to those of the species being replaced.