CAPES / Redes de sensores sem fio (RSSF) têm sido tema central de diversos estudos na atualidade. Em certas aplicações, como, por exemplo, as que necessitam saber de onde os dados estão sendo enviados ou em casos em que o próprio nó sensor precisa saber sua posição para executar alguma ação, mecanismos de localização se tornam imprescindíveis. Porém, a execução deste tipo de algoritmo é custosa para os nós sensores. Concomitantemente, o advento das low power FPGAs têm viabilizado a aplicação de dispositivos programáveis em RSSFs e aplicações envolvendo reconfiguração dinâmica de FPGA em nós sensores têm aumentado o uso destes dispositivos nestas redes. Unindo-se estas demandas, o objetivo desta dissertação é estudar e implementar sistemas de localização em hardware de lógica programável, visando atender aplicações voltadas a RSSF. Utilizando-se no nó sensor um bloco de hardware dedicado para realizar os cálculos de posição minimiza a utilização de seu CPU, podendo este hardware, inclusive, ser apenas uma parte de um sistema maior implementado na FPGA. O processo de localização baseia-se na utilização das distâncias entre o nó de posição desconhecida e os nós de referência, determinadas através de medição de RSSI, e o uso de algoritmos específicos que calculam a posição desejada. As principais etapas foram: revisão da literatura, modelagem do comportamento das medições de RSSI, análise do desempenho dos algoritmos e projeto de hardware. Através das simulações realizadas pôde-se desenvolver metodologias e ferramentas para a geração otimizada do hardware de localização. O desenvolvimento deste trabalho possibilitou analisar a aplicabilidade do ponto flutuante e ponto fixo, definir a arquitetura adequada para o hardware e o dimensionamento adequado da quantidade de bits necessária nas implementações. / Wireless sensor networks (WSN) have been the central theme of many researches in actuality. In certain applications, like, for example, the ones that need to know from where the data is being sent or in cases which the sensor node need to know its own position to perform some action, location mechanism is indispensable. However, the execution of these algorithms is costly for the sensor nodes. Concomitantly, the advent of low power FPGAs made feasible the application of programmable devices in WSNs and applications involving dynamic reconfiguration of FPGA in sensor nodes increased the use of these devices in WSNs. Joining these demands, the goal of this master thesis is to study and implement locating systems in programmable logic hardware, aiming at meeting applications in WSN. Employing a dedicated hardware block in sensor node to compute the position minimizes its CPU usage, and this hardware can even be just a part of a larger system implemented in FPGA. The localization process is based on the use of distances, measured between the sensor node with unknown position and the reference nodes, determined from RSSI measurements, and the use of specific algorithms that calculate the desired position. The main steps were: review of the literature, modeling the behavior of the RSSI measurements, performance analysis of the algorithms and hardware design. Through the performed simulations it was possible to develop methodologies and tools to generate optimized locating hardware. The development of this work allowed to evaluate the feasibility of the floating point and fixed point, to set the appropriate architecture for the hardware and to find the proper dimension of the number of bits required in the implementations.

Este trabalho apresenta uma análise da propagação de sinais de TV Digital na faixa de UHF em ambientes internos. A partir da comparação de alguns modelos de propagação interna e externa referenciados na literatura para outras faixas de frequência e aplicação, um algoritmo foi desenvolvido com a finalidade de gerar um mapa de cobertura de sinal que exibe a potência de recepção no ambiente interno. Estas simulações foram comparadas com medidas em campo a partir de dois estudos de caso. O primeiro avalia a cobertura de sinal em um andar inteiro de um prédio e o segundo no interior de uma sala e comprovou-se que os modelos de propagação que foram estendidos à faixa de UHF podem ser empregados com precisão para se determinar o nível de recepção do sinal de TV digital. / This work presents an analysis of signal propagation of Digital TV on the UHF range in indoor environments. Based on the comparison of some indoor and outdoor propagation models described on the literature, an algorithm was developed with the aim of generating a signal coverage map that exhibits the reception power on the indoor environment. These simulations were compared with field measurements divided in two case studies. The first one evaluates the signal coverage in an entire floor of one building and the second one inside a single room. It was proved that the propagation models that were extended to the UHF range can be used with high accuracy to determine the reception power level of the digital TV signal.

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / O desenvolvimento de métodos sem referência para avaliação de qualidade de vídeo é um assunto incipiente na literatura e desafiador, no sentido de que os resultados obtidos pelo método proposto devem apresentar a melhor correlação possível com a percepção do Sistema Visual Humano. Esta tese apresenta três propostas para avaliação objetiva de qualidade de vídeo sem referência baseadas em características espaço-temporais. A primeira abordagem segue um modelo analítico sigmoidal com solução de mínimos quadrados que usa o método Levenberg-Marquardt e a segunda e terceira abordagens utilizam uma rede neural artificial Single-Hidden Layer Feedforward Neural Network com aprendizado baseado no algoritmo Extreme Learning Machine. Além disso, foi desenvolvida uma versão estendida desse algoritmo que busca os melhores parâmetros da rede neural artificial de forma iterativa, segundo um simples critério de parada, cujo objetivo é aumentar a correlação entre os escores objetivos e subjetivos. Os resultados experimentais, que usam técnicas de validação cruzada, indicam que os escores dos métodos propostos apresentam alta correlação com as escores do Sistema Visual Humano. Logo, eles são adequados para o monitoramento de qualidade de vídeo em sistemas de radiodifusão e em redes IP, bem como podem ser implementados em dispositivos como decodificadores, ultrabooks, tablets, smartphones e em equipamentos Wireless Display (WiDi). / The development of no-reference video quality assessment methods is an incipient topic in the literature and it is challenging in the sense that the results obtained by the proposed method should provide the best possible correlation with the evaluations of the Human Visual System. This thesis presents three proposals for objective no-reference video quality evaluation based on spatio-temporal features. The first approach uses a sigmoidal analytical model with leastsquares solution using the Levenberg-Marquardt method. The second and third approaches use a Single-Hidden Layer Feedforward Neural Network with learning based on the Extreme Learning Machine algorithm. Furthermore, an extended version of Extreme Learning Machine algorithm was developed which looks for the best parameters of the artificial neural network iteratively, according to a simple termination criteria, whose goal is to increase the correlation between the objective and subjective scores. The experimental results using cross-validation techniques indicate that the proposed methods are correlated to the Human Visual System scores. Therefore, they are suitable for the monitoring of video quality in broadcasting systems and over IP networks, and can be implemented in devices such as set-top boxes, ultrabooks, tablets, smartphones and Wireless Display (WiDi) devices.

Esta dissertação apresenta um estudo e avaliação de algoritmos de controle para a melhoria da regulação de tensão de alternadores de rotação variada. Muitos algoritmos de controle de tensão de geradores são apresentados pela literatura, porém poucos são os trabalhos que mostram resultados confiáveis o suficiente para garantir que sejam utilizados em qualquer aplicação deste tipo. Além disso, o problema de mudança de rotação do gerador não é abordado pela literatura, fato marcante em aplicações de geradores nas áreas navais e ferroviárias. Portanto, um estudo comparativo faz-se necessário, considerando algumas métricas pré-definidas, para que uma técnica seja escolhida e então aplicada e avaliada em um regulador automático de tensão, AVR (Automatic Voltage Regulator), digital controlado por um sistema embarcado em um gerador real. Este estudo é apresentado neste trabalho, que avalia dois algoritmos de otimização de controlador PID com ajuste off-line, o algoritmo de otimização por enxame de partículas ou PSO (Particle Swarm Optimization), e o algoritmo genético ou GA (Genetic Algorithm). O ajuste do controlador é realizado em um ambiente de simulação, onde o modelo matemático do alternador é obtido, através de ensaios, para que a sintonia do controlador seja a mais correta possível. Os algoritmos são comparados considerando o tempo de subida, tempo de estabilização, erro em regime, sobressinal e tempo de sintonia como métricas, obtendo uma melhor resposta do PSO comparando-a com o GA através de simulações, e validando-a, através de comparação com um algoritmo já utilizado, em um AVR digital em um gerador real. / This work presents a study of control algorithms to improve the voltage regulation of varied rotation alternators. Many voltage control algorithms are presented in the literature, but most of them do not present enough results to guarantee their usage in locomotive applications. In addition, the generator speed change is not addressed on the mathematical models used in voltage regulation control algorithms in the literature. Therefore, a comparative study is necessary, following some pre-defined metrics, so that a technique could be proposed and then applied and evaluated in a digital Automatic Voltage Regulator (AVR) controlled by an embedded system in a real generator. This study evaluates two PID controller optimization algorithms with off-line tuning, PSO (Particle Swarm Optimization) and GA (Genetic Algorithm). The controller tuning is performed in a simulation environment, where the mathematical model of the alternator is obtained through tests. The algorithms are compared considering the rise time, settling time, steady-state error, overshoot and tuning time as comparison metrics. A better response from the PSO is obtained through simulations, and this response is validated in a digital AVR on a real generator.

CAPES; Fundação Araucária; SETI; CNPq; FINEP; FUNTEF; ANTT; Triunfo Concebra / Rodovias são as principais vias de locomoção do Brasil, tanto de cargas como de passageiros. Pelo fato dessas rodovias estarem sujeitas a desgastes com o tempo e devido ao grande tráfego de cargas pesadas, é preciso um constante monitoramento do estado do pavimento e das sinalizações rodoviárias. Normalmente a análise do estado atual de rodovias é efetuada de forma manual, sendo necessário o deslocamento de pessoas para verificação. Uma alternativa para efetuar esse processo é o uso de imagens áreas. Este trabalho apresenta uma metodologia de monitoramento remoto de rodovias a partir de imagens aéreas e a aplicação de técnicas de processamento digital de imagens (), como uma ferramenta para verificação das condições da malha rodoviária, desde seu pavimento até as sinalizações horizontais. A aquisição dessas imagens é efetuada através de Veículo Aéreo Não Tripulado (), possibilitando a varredura de grandes áreas em curto espaço de tempo. Em conjunto com as imagens adquiridas, são empregadas técnicas de e reconhecimento de padrões para extrair e identificar parâmetros em rodovias. Assim, desenvolveu-se um algoritmo que processa e extrai informações da via a partir das imagens adquiridas, proporcionando maior agilidade e precisão na inspeção de rodovias. O algoritmo desenvolvido é divido em três partes, sendo a primeira a segmentação da rodovia na imagem adquirida, a segunda a segmentação de objetos contidos na rodovia e a terceira a classificação dos objetos segmentados. Para classificar os objetos segmentados é utilizado o classificador Support Vector Machine () em conjunto com o descritor de Histograma Orientado ao Gradiente () para extrair características dos objetos a serem classificados. Com esse algoritmo desenvolvido obteve-se resultados positivos na obtenção de informações da rodovia a partir de imagens aéreas. Em testes de desempenho efetuado, houve taxa de acerto de 97,37% para as classes de objetos selecionadas, demonstrando assim, que a metodologia proposta pode ser aplicada em ambiente real, auxiliando equipes de manutenção e gerenciamento de rodovias. / Highways are the principal transportation modal way in Brazil for cargo and passengers. Highways can suffer wear due to weather and traffic load, hence necessary a constant monitoring of the pavement and traffic signalization health. In general, the highway health is monitored manually being necessary persons to make the verification process. One alternative to this process is the use of aerial images. This work presents a highway remote sensing methodology from aerial imagens and digital image processing (DIP), as a tool to verify the road conditions, including the pavement and road markings. The acquisition of images are performed by an Unmanned Aerial Vehicle (UAV) enabling large area scans with less time. With the acquired imagens, DIP techniques and pattern recognition are employed to extract and identify highways parameters. So, an algorithm was developed to process and extract road information of the acquired images providing inspection of highway with agility and precision. The developed algorithm has three parts: the first one make the roadway segmentation, the second segments objects of the road and the third classifies the segmented objects. To classify the segmented objects, the Histogram of Oriented Gradient (HOG) descriptor has been used to extract characteristics of the objects and the Support Vector Machine () was used to classify the objects. With this developed algorithm, positive results has reached in obtain road information from the aerial images. Performance tests has been performed and a hit rate of 97.37% was reached for the selected classes, proving the ability of this proposed methodology could be applied in real environment helping maintenance and management highway teams.

CAPES; CNPq / O constante aumento na velocidade da rede, o número de ataques e a necessidade de eficiência energética estão fazendo com que a segurança de rede baseada em software chegue ao seu limite. Um tipo comum de ameaça são os ataques do tipo probing, nos quais um atacante procura vulnerabilidades a partir do envio de pacotes de sondagem a uma máquina-alvo. Este trabalho apresenta o estudo, o desenvolvimento e a implementação de um algoritmo de extração de características dos pacotes da rede em hardware e de três classificadores de aprendizagem de máquina (Árvore de Decisão, Naive Bayes e k-vizinhos mais próximos), em software e hardware, para a detecção de ataques do tipo probing. O trabalho apresenta, ainda resultados detalhados de acurácia de classificação, taxa de transferência e consumo de energia para cada implementação. / The increasing network speeds, number of attacks, and need for energy efficiency are pushing software-based network security to its limits. A common kind of threat is probing attacks, in which an attacker tries to find vulnerabilities by sending a series of probe packets to a target machine. This work presents the study, development, and implementation of a network packets feature extraction algorithm in hardware and three machine learning classifiers (Decision Tree, Naive Bayes, and k-nearest neighbors), in software and hardware, for the detection of probing attacks. The work also presents detailed results of classification accuracy, throughput, and energy consumption for each implementation.

Quando tomamos o valor absoluto usual e o completamento de Q em relação à métrica induzida por ele, o resultado é o corpo IR dos números reais; fazendo o mesmo processo com qualquer outro valor absoluto definido em Q, obtemos um dos corpos p-ádicos QP. O propósito deste trabalho é explorar a convergência de séries em QP e em IR, construindo algumas séries de números racionais com propriedades de convergência surpreendentes. Provamos também que é possível construir uma série de números racionais que converge em qualquer completamento de Q para um valor pré-fixado de Q e de R. / When we consider the completion of Q with respect to the usual absolute value we obtain the field of the real numbers R But if we do the same with respect to any other absolute value of Q we obtain the field of the p -adie numbers QP, where p is a prime. In this work we consider the convergence of series in QP and in lR and construct series of racional numbers with amazing convergence properties. We also prove that it is possible to obtain a series of rational numbers that converges in all completions of Q even if we prescribe its sum in each completion.

Quando tomamos o valor absoluto usual e o completamento de Q em relação à métrica induzida por ele, o resultado é o corpo IR dos números reais; fazendo o mesmo processo com qualquer outro valor absoluto definido em Q, obtemos um dos corpos p-ádicos QP. O propósito deste trabalho é explorar a convergência de séries em QP e em IR, construindo algumas séries de números racionais com propriedades de convergência surpreendentes. Provamos também que é possível construir uma série de números racionais que converge em qualquer completamento de Q para um valor pré-fixado de Q e de R. / When we consider the completion of Q with respect to the usual absolute value we obtain the field of the real numbers R But if we do the same with respect to any other absolute value of Q we obtain the field of the p -adie numbers QP, where p is a prime. In this work we consider the convergence of series in QP and in lR and construct series of racional numbers with amazing convergence properties. We also prove that it is possible to obtain a series of rational numbers that converges in all completions of Q even if we prescribe its sum in each completion.

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / One of the greatest limitations of Evolutionary Robotics is when transfering controllers evolved by simulation to real environments. This limitation is mainly caused by model simplifications and difficulties to represent dynamic characteristics, whether from the robot or the environment. And this results in performance degradation of the evolved controller after the transfer, a phenomenon called reality gap. Because this problem is a limitation for practical and complex applications of evolutionary robotics, many solutions have been proposed since the 90s. Until now, most of the research use control strategies based on artificial neural networks because they allow algorithms to be evolved with less designer influence. On the other hand, fuzzy logic can also be used for the development of controllers in the field of evolutionary robotics because it also allows emulating human intelligence. Therefore, this dissertation investigates whether fuzzy control systems are more robust than neural control systems, both optimized by a genetic algorithm in simulation and later transferred to a real robot in physical environment in the task of autonomous navigation while avoiding obstacles. The results show that in the analyzed conditions, fuzzy controllers present better transfer characteristics, mainly considering the smoothness of the executed trajectory, and an equivalent performance, when compared with neural controllers. / Uma das grandes limitações da Robótica Evolutiva diz respeito à transferência de controladores evoluídos por simulação e transferidos ao ambiente real. Tal limitação devese, sobretudo, a simplificações de modelo e dificuldades na representação de características dinâmicas, tanto do robô quanto do ambiente, e isso resulta na queda de desempenho do controlador evoluído após a transferência, fenômeno denominado de reality gap. Muitas soluções vêm sendo propostas desde a década de 90, em virtude deste problema ser uma limitação para aplicações práticas e complexas da robótica evolutiva. Até o momento, a maioria dos trabalhos de pesquisa desenvolvidos utiliza estratégias de controle baseadas em redes neurais artificiais por permitirem que algoritmos possam ser evoluídos com menor influência do projetista. Por outro lado, a lógica fuzzy também pode ser usada para o desenvolvimento de controladores no âmbito da robótica evolutiva, pois também permite emular a inteligência humana. Portanto, nesta dissertação é investigado se sistemas de controle fuzzy são mais robustos que sistemas de controle neurais, ambos otimizados por um algoritmo genético em simulação e posteriormente transferidos para um robô real em ambiente físico na tarefa de navegação autônoma evitando obstáculos. Como resultado, obteve-se que nas condições analisadas, os controladores fuzzy apresentaram uma melhor transferência, com destaque para a suavidade da trajetória executada, e um desempenho equivalente, quando comparados com controladores neurais. / São Cristóvão, SE

As informações ambientais são o resultado de uma complexa interação entre as condições dos ambientes natural e antropogênico. Sobre os processos envolvidos, na maioria das vezes há pouca ou nenhuma informação e, freqüentemente há carência de dados. Face a esta problemática o emprego de uma técnica que minimize a necessidade de tais dados, que não tenha restrições operacionais para a execução dos cálculos ou ainda que possa ser aplicada quando não há muito conhecimento sobre o equacionamento do problema, presponta como uma alternativa estratégica para a interpretação das informações ambientais. As técnicas de Inteligência Artificial lidam com estas restrições e, face aos recursos de software [aplicativos] e hardware [máquinas] hoje disponíveis, tiveram suas aplicações viabilizadas em diversas áreas. Neste trabalho conceituamos além das Redes Neurais, os Sistemas Fuzzy [Nebulosos] e sua lógica específica, os Algoritmos Genéticos - seu fundamento e aplicações - e finalizando, os Sistemas Neuro-Fuzzy. As principais Técnicas Estatísticas utilizadas em recentes trabalhos para a interpretação de dados são listadas e, sempre que necessário, são conceituadas. Apresentamos as Redes Neurais Artificiais não só como uma alternativa às Técnicas Estatísticas e outras abordagens, mas sim na complementação destas no trabalho de análise de dados. O emprego de ambas as técnicas no equacionamento dos problemas na área ambiental, como mostramos, garante os melhores resultados. vi Nas Ciências Atmosféricas apresentamos aplicações de Redes Neurais contemplando: o processo de reconhecimento de partículas, a identificação de partículas e de fontes de poluição atmosférica, no Balanço Químico de Massas, na interpretação de dados, na previsão de concentrações de poluentes e na análise de riscos à saúde. Os resultados das aplicações evidenciam o grande potencial que a técnica de Redes Neurais oferece para esta ciência. Face as características de distribuição espacial e temporal da poluição do ar pesquisamos e encontramos uma topologia de Rede Neural que se ajusta ao objetivo de previsão das concentrações horárias do monóxido de carbono na a cidade de São Paulo. Uma proposta de Sistema Inteligente baseado na teoria dos sistemas Fuzzy-Neurais também é apresentada para o mesmo problema. Uma relação dos aplicativos comerciais disponíveis no mercado para trabalhar com esta tecnologia é apresentada ao final. / Neural Networks techniques are presented in an Artificial Intelligence context including: Fuzzy Systems, Genetic Algorithms and Neuro-Fuzzy Systems. The Neural Networks topologies and the learning procedures are presented too. The approach we used to introduce the concepts was to show the similarities with the Natural Neuron. We selected and presented some usual Statistical Techniques currently used in air pollution data analysis and, always if it is available, a comparison with the Artificial Neural Networks. We observed that almost always the Neural Network offers better results than other approaches, but when both techniques are used, one complement another. We selected Neural Networks applications in air pollution including: particle identification process, particle and atmospheric pollution source identification, Chemical Mass Balance techniques, data analysis and interpretation, forecasting of atmospheric pollutant concentrations and health risk analysis. The Multilayer perceptron is the most common topology applied. The air pollution problem is spatio-temporal and a Neural Network topology, that take it into account, is suggested to forecast carbon monoxide concentrations at São Paulo City, Brazil. A Fuzzy-Neuro system to predict carbon monoxide critical episodes is proposed too. A list of commercial software available to work with this technology is presented to encourage future applications.