Spelling suggestions: "subject:"inalámbricos"" "subject:"inhalámbricos""
41 |
An Architecture for Crowd Density Estimation in Heterogenous Opportunistic EnvironmentAddepalli, Lavanya 03 June 2024 (has links)
[ES] Esta tesis presenta un nuevo modelo llamado "Modelo dinámico de interacción social y multitud urbana (DUCSIM)", que tiene como objetivo calcular la densidad de multitudes y descifrar las redes sociales en entornos oportunistas. Con la creciente similitud de los dispositivos electrónicos conectados a Internet y la influencia generalizada de las redes sociales en línea, se ha creado un enorme rastro digital. Las huellas digitales basadas en la movilidad humana y el mayor uso de sistemas de comunicación inalámbrica como 3G, 4G y 5G forman una rica base de datos que puede analiarse.
Estas huellas digitales ofrecen una forma única de modelar los patrones de multitud dentro de diferentes contextos, como asambleas espontáneas en espacios públicos y escenarios planificados, como en el caso de los megaeventos. El estudio se centra en el desafío de las reuniones multitudinarias oportunistas, donde las personas se congregan por diferentes motivos sin planificación; manifiestan sus movimientos de forma dinámica e inesperada. El análisis del comportamiento humano en las ciudades modernas y desarrolladas requiere que estas reuniones se produzcan en centros comerciales, cruces de carreteras y flash mobs.
El análisis macroscópico de la densidad de multitudes basado en datos de las torres de telefonía móvil sirve como primera etapa para delinear el marco DUCSIM. Se adopta el método Median-of-Median (M-o-M) para mayor solidez, ya que este análisis implica umbrales de conteo bruto de multitudes diario y semanal. Las densidades de multitud se clasifican en cuartiles para mostrar distintos grados de distribución de la multitud. A través del análisis macroscópico, el marco avanza hacia el análisis de movilidad acumulativa de multitudes. La dinámica del movimiento de multitudes se mide cambiando las señales de las torres de telefonía movil y formulando un mapa de densidad de multitudes para pronosticar sus movimientos posteriores.
Examina el microanálisis del movimiento individual y las relaciones interpersonales a menor escala. Incluye asignar personas a torres de telefonía móvil y formar gráficos de interacción social que infieren y actualizan las relaciones sociales.
La parte más importante de DUCSIM radica en su capacidad de aprender y adaptarse dinámicamente para crear un modelo de representación novedoso que se adapte al patrón recién detectado. Esta flexibilidad ayuda a garantizar la relevancia del marco, que debe actualizarse continuamente.
El modelado predictivo personalizado se combina con datos históricos que engloban la tesis. El marco utiliza densidades de multitudes anteriores y datos de movimiento para descubrir tendencias y predecir dinámicas de multitudes futuras, mejorando así la eficiencia de la planificación urbana, la respuesta a emergencias o las ciudades inteligentes.
El marco DUCSIM proporciona un método integral, flexible y de previsión para comprender y controlar los fenómenos de aglomeración urbana. Una forma moderna de análisis de datos que involucra varias fuentes de datos, respaldada por matemáticas rigurosas, hace que este método sea único para los estudios urbanos. Además, da impulso al ámbito académico y proporciona recomendaciones prácticas sobre la aplicación de esta metodología en la gestión y planificación de las ciudades modernas. / [CA] Aquesta tesi presenta un nou model anomenat "Dynamic Urban Crowd and Social Interaction Model (DUCSIM)", que té com a objectiu calcular la densitat de multituds i desxifrar xarxes socials en entorns oportunistes. Amb la creixent comú d'aparells electrònics enllaçats a Internet i la influència generalitzada de les xarxes socials en línia, s'ha creat un enorme rastre digital. Les traces digitals basades en la mobilitat humana i l'augment de l'ús de sistemes de comunicació sense fils com 3G, 4G i 5G formen una base de dades rica per ser analitzada.
Aquestes traces digitals ofereixen una manera única de modelar els patrons de multituds en diferents contextos, com ara assemblees espontànies en espais públics i escenaris planificats, com en el cas dels megaesdeveniments. L'estudi se centra en el repte de les reunions multitudinàries oportunistes, on la gent es congrega per diferents motius sense planificació; manifesten els seus moviments de manera dinàmica i inesperada. L'anàlisi del comportament humà a les ciutats modernes i desenvolupades requereix que aquestes reunions es produeixin en centres comercials, cruïlles de carreteres i flash mobs.
L'anàlisi macroscòpic de la densitat de multituds basada en dades de les torres de telefonía mòbil serveix com a primera etapa per descriure el marc DUCSIM. El mètode M-o-M s'adopta per a la robustesa, ja que aquesta anàlisi implica umbrals de recompte de multituds diaris i setmanals. Les densitats de multitud es classifiquen en quartils per mostrar diferents graus de distribució de multitud. Mitjançant l'anàlisi macroscòpic, el marc avança cap a l'anàlisi de la mobilitat acumulat de multituds. La dinàmica del moviment de la multitud es mesura canviant els senyals de les torres de telefonía mòbil i formulant un mapa de densitat de la multitud per preveure els seus moviments posteriors.
Examina el microanàlisi del moviment individual i les relacions interpersonals a menor escala. Inclou assignar persones a torres de telefonía mòbil i formar gràfics d'interacció social que dedueixin i actualitzin les relacions socials.
La part més important de DUCSIM està en la seua capacitat per aprendre i adaptar-se de manera dinàmica per crear un model de representació nou que s'adapte al patró recentment detectat. Aquesta flexibilitat ajuda a garantir la rellevància del marc, que s'ha d'actualitzar contínuament.
El modelatge predictiu personalitzat es combina amb les dades històriques que engloben la tesi. El marc utilitza dades de moviment i densitats de multitud anteriors per descobrir tendències i predir les properes dinàmiques de multituds, millorant així l'eficiència de la planificació urbana, la resposta d'emergència o les ciutats intel·ligents.
El marc DUCSIM proporciona un mètode complet, flexible i de previsió per entendre i controlar els fenòmens d'aglomeracions urbanes. Una forma moderna d'anàlisi de dades que inclou diverses fonts de dades, amb el suport de matemàtiques rigoroses, fa que aquest mètode sigui únic per als estudis urbans. A més, dóna un impuls a l'àmbit acadèmic i ofereix recomanacions pràctiques sobre l'aplicació d'aquesta metodologia en la gestió i planificació de la ciutat moderna. / [EN] This thesis presents a new framework called the "Dynamic Urban Crowd and Social Interaction Model (DUCSIM)," which is aimed at calculating crowd density and deciphering social networks in opportunistic environments. With the growing commonality of internet-linked electronic gadgets and the widespread influence of online social networks, an enormous digital trail has been created. The digital traces based on human mobility and the increased usage of wireless communication systems such as 3G, 4G, and 5G form a rich database to be analyzed.
These digital traces offer a unique way of modelling the crowd patterns within different contexts, like spontaneous assemblies in public spaces and planned scenarios, as in the case of mega-events. The study focuses on the challenge of opportunistic crowd gatherings, where people congregate for different reasons without planning; they manifest their motions dynamically and unexpectedly. The analysis of human behaviour in modern, developed cities requires that these gatherings occur in malls, road junctions, and flash mobs.
Macroscopic crowd density analysis based on data from MOBILE towers serves as the first stage in outlining the DUCSIM framework. The Median-of-Median (M-o-M) method is adopted for robustness as this analysis involves daily and weekly raw crowd count thresholds. Crowd densities are ranked in quartiles to show varying degrees of crowd distribution. Through the macroscopic analysis, the framework progresses to cumulative crowd mobility analysis. Crowd movement dynamics are measured by changing signals from MOBILE towers and formulating a crowd's density map to forecast its subsequent motions.
It examines the micro-analysis of individual movement and interpersonal relations on a smaller scale. It includes assigning people to MOBILE towers and forming social interaction graphs that infer and update social relationships.
The most important part of DUCSIM lies in its ability to dynamically learn and adapt to create a novel representation model to suit the newly detected pattern. This flexibility helps to ensure the relevancy of the framework, which must be continually updated.
Custom predictive modelling combines with historical data that encompasses the thesis. The framework uses previous crowd densities and movement data to discover trends and predict upcoming crowd dynamics, thus improving urban planning efficiency, emergency response, or smart cities.
The DUCSIM framework provides a comprehensive, flexible and forecasting method of understanding and controlling urban crowd phenomena. A modern form of data analysis involving several data sources, supported by rigorous mathematics, makes this method unique for urban studies. Moreover, it gives impetus to the academic sphere and provides practical recommendations concerning the application of this methodology within modern city management and planning. / Addepalli, L. (2024). An Architecture for Crowd Density Estimation in Heterogenous Opportunistic Environment [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/204747
|
42 |
Modelado y evaluación de prestaciones de redes de sensores inalámbricos heterogéneos con ciclo de trabajo síncronoPortillo Jiménez, Canek 02 September 2021 (has links)
[ES] Las redes de sensores inalámbricas (WSN) han experimentado un resurgimiento debido al desarrollo de la Internet de las Cosas (IoT). Una de las características de las aplicaciones de la IoT es la necesidad de hacer uso de dispositivos sensores y actuadores. En aplicaciones como automatización de edificios, de gestión energética, industriales o de salud, los nodos sensores que componen la WSN, transmiten información a un colector central o sink. La información es posteriormente procesada, analizada y utilizada para propósitos específicos. En cada una de estas aplicaciones, los dispositivos sensores pueden considerarse como parte de una WSN.
En ese sentido el modelado y la evaluación de las prestaciones en las WSN es importante, ya que permite obtener una visión más clara de su comportamiento, facilitando un adecuado diseño y una exitosa puesta en operación.
En el presente trabajo de tesis se han desarrollado modelos matemáticos para evaluar las prestaciones de WSN, los cuales están basados en Cadenas de Markov en Tiempo Discreto (DTMC). Los parámetros de prestaciones elegidos para la evaluación son: energía consumida promedio, eficiencia energética, caudal cursado y retardo promedio de los paquetes. Los resultados que se han obtenido han sido validados por medio de simulación basada en eventos discretos (DES).
Existen estudios de WSN en escenarios homogéneos, donde los nodos que componen la red inalámbrica son del mismo tipo y tienen las mismas características de operación. En estos análisis se definen WSN homogéneas compuestas por un nodo central o sumidero (sink), que recibe la información de los nodos sensores localizados alrededor, formando una célula o cluster. Estos nodos realizan las transmisiones en SPT (Single Packet Transmission), enviando un solo paquete por ciclo de transmisión.
Sin embargo, es posible encontrar, más ahora con el desarrollo de la IoT, escenarios donde coexisten distintos tipos de nodos, con características diferentes y, por tanto, con requerimientos de operación específicos. Esto da lugar a la formación de clusters cuyos nodos tienen aplicaciones distintas, desigual consumo de energía, diversas tasas de trasmisión de datos, e incluso diferentes prioridades de acceso al canal de transmisión. Este tipo de escenarios, que denominamos heterogéneos, forman parte de los escenarios estudiados en el presente trabajo de tesis.
En una primera parte, se ha desarrollado un modelo para evaluar las prestaciones de una WSN heterogénea y con prioridades de acceso al medio. El modelado incluye un par de DTMC de dos dimensiones (2D-DTMC) cada una, cuya solución en términos de la distribución de probabilidad estacionaria, es utilizada para determinar los parámetros de prestaciones. Se desarrollan, por tanto, expresiones cerradas para los parámetros de prestaciones, en función de la distribución estacionaria que se ha obtenido a partir de la solución de las 2D-DTMC.
En una segunda parte, se desarrolla un modelo analítico también pensado para escenarios heterogéneos y con prioridades, pero en el que los nodos de la WSN, cuando consiguen acceso al canal, transmiten un conjunto de paquetes en vez de uno solo como en el modelo de la primera parte. Estos dos modos de operación de los sensores los denominamos aggregated packet trans-
mission (APT) y single packet transmission (SPT), respectivamente. El número de paquetes que un nodo funcionando en APT trasmite cuando accede al canal es el menor entre un parámetro configurable y el número de paquetes que tuviera en la cola en ese momento. Este modo de operación consigue una mayor eficiencia energética y un aumento en el caudal cursado, además de una disminución en el retardo promedio de los paquetes.
En una tercera parte, se propone un nuevo procedimiento analítico para la determinación del consumo energético de los nodos que conforman una WSN. A diferencia de los métodos de cálculo anteriores, la nueva prop / [CA] Les xarxes de sensors sense fils (WSN) han experimentat un ressorgiment causa de al desenvolupament de la Internet de les Coses (IoT). Una de les característiques de IoT és la inclusió, en les seves aplicacions, de dispositius sensors i actuadors. En aplicacions com automatització d'edificis, de gestió energètica, industrials o de salut, els nodes sensors que componen la WSN, transmeten informació a un col·lector central o sink. La informació és posteriorment processada, analitzada i utilitzada per a propòsits específics. En cadascuna d'aquestes aplicacions, els dispositius sensors poden considerar com a part d'una WSN.
En aquest sentit el modelitzat i l'avaluació de l'acompliment en les WSN és important, ja que permet obtenir una visió més clara del seu comportament, facilitant un adequat disseny i una exitosa posada en operació.
En el present treball de tesi s'han desenvolupat models matemàtics per avaluar l'acompliment de WSN, els quals estan basats en Cadenes de Markov en Temps Discret (DTMC). Els paràmetres d'acompliment obtinguts per a l'avaluació són: energia consumida mitjana, eficiència energètica, cabal cursat i retard mitjà dels paquets. Els resultats que s'han obtingut, han estat validats per mitjà de simulació basada en esdeveniments discrets (DES).
Existeixen estudis de WSN en escenaris homogenis, on els nodes que componen la xarxa sense fils són de el mateix tipus i tenen les mateixes característiques d'operació. En aquests anàlisis prèvies es defineixen WSN homogènies compostes per un node central o embornal (sink), que rep la informació dels nodes sensors localitzats al voltant, formant una cèl·lula o cluster. Aquests nodes realitzen les transmissió en SPT (Single Packet Transmission), és a dir, enviant un sol paquet cada vegada que transmeten.
No obstant això, és possible trobar, més ara amb el desenvolupament de la IOT, escenaris on hi ha una coexistència de distints tipus de nodes, amb característiques diferents i, per tant, amb requeriments d'operació específics. Això dona lloc a formació de clusters els nodes tenen aplicacions diferents, desigual consum d'energia, diverses taxes de transmissió de dades, i fins i tot diferent prioritats d'accés a canal de transmissió. Aquest tipus d'escenaris, que anomenem heterogenis, formen part dels escenaris estudiats en el present treball de tesi.
En una primera part, s'ha desenvolupat un model per avaluar l'acompliment d'una WSN heterogènia i amb prioritats d'accés al medi. El modelitzat inclou un parell DTMC de dues dimensions (2D-DTMC), la solució en termes de la distribució estacionària de probabilitat, és utilitzada per obtenir posteriorment els paràmetres d'acompliment. Es desenvolupen, per tant, expressions tancades per a la determinació dels paràmetres d'acompliment, on és substituïda la distribució estacionària que s'ha obtingut a partir de la solució de les 2D-DTMC.
En una segona part, es desenvolupa un model, en el qual els nodes pertanyents a la WSN, poden transmetre els seus paquets en agregat (APT) en escenaris heterogenis i amb prioritats. A diferència del model anterior, on els nodes transmeten un paquet per cicle (SPT), en APT els nodes poden transmetre més d'un paquet. Això porta com a conseqüència una major eficiència energètica, a més d'un augment en el cabal cursat i disminució en el retard mitjana.
En una tercera part, es proposa un nou desenvolupament analític per a la determinació del consum energètic dels nodes que conformen una WSN. A diferència de les expressions utilitzades anteriorment per al càlcul del consum energètic, aquesta proposta alternativa permet obtenir resultats més precisos a través del desenvolupament d'expressions més intuïtives i sistemàtiques. Amb aquest nou procediment, es realitzen estudis energètics per WSN en escenaris homogenis i heterogenis. / [EN] Wireless sensor networks (WSN) have experienced a resurgence due to the development of the Internet of Things (IoT). One of the characteristics of IoT is the deployment of applications that require sensor devices and actuators. In applications such as building automation, energy management, industrial or health, the sensor nodes that make up the WSN transmit information to a central collector or sink. The information is processed, analyzed, and used for specific purposes. In each of these applications, the sensor devices can be considered part of a WSN.
In this sense, the modeling and performance evaluation of WSN is important, since it allows obtaining a clearer vision of their behavior, facilitating an adequate design and a successful operation.
In the present thesis, analytical models based on Discrete Time Markov Chains (DTMC) have been developed to evaluate the performance of WSN. The parameters defined for the performance evaluation are: average consumed energy, energy efficiency, throughput and average packet delay. The obtained results have been validated by means of discrete event simulation (DES).
There are studies of WSN in homogeneous scenarios, where the nodes that compose the WSN are of the same type and have the same operating characteristics. In these previous studies, homogeneous WSN are defined as a cell or cluster composed of a central node or sink, which receives the information from the sensor nodes located around it. These nodes operate in SPT (Single Packet Transmission), sending a single packet per transmission cycle.
However, it is possible to find, especially now with the development of the IoT, scenarios where different types of nodes coexist, although they have different characteristics or specific operational requirements. This results in the formation of clusters whose nodes have different applications, uneven power consumption, different data transmission rates, and even different priorities for access to the transmission channel. These types of scenarios, which we call heterogeneous, are part of the scenarios studied in this thesis work.
In the first part, a model has been developed to evaluate the performance of a heterogeneous WSN and with priorities to access a common channel. The model includes a two-dimensional DTMC pair (2D-DTMC), whose solution in terms of the stationary probability distribution is used to obtain the performance parameters. Closed expressions are provided for the determination of performance parameters of interest, given in terms of the stationary distribution of the 2D-DTMC.
In a second part, an analytical model is developed to evaluate the performance of a heterogeneous WSN, where nodes operate in aggregate packet transmission (APT) mode and deploy different channel access priorities. Un like the previous model, where the nodes transmit one packet per cycle (SPT) when they gain access to the channel, in APT the nodes can transmit a number of packets larger than one, that is the minimum between a configurable parameter and the number of packets in the packet queue of the node. This results in greater energy efficiency and throughput, while decreases the average packet delay.
In a third part, a new analytical model is proposed to determine the energy consumption of the nodes that make up a WSN. Unlike previous computation procedures, this alternative proposal is based on more intuitive and systematic expressions and allows to obtain more accurate results. With this new procedure, energy studies are performed for WSN in homogeneous and heterogeneous scenarios. / Este trabajo se ha desarrollado en el marco de los siguientes proyectos de investigación: Platform of Services for Smart Cities with Dense Machine to Machine Networks, PLASMA, TIN2013-47272-C2-1-R and New Paradigms of Elastic Networks for a World Radically Based on Cloud and Fog Computing, Elastic Networks, TEC2015-71932-REDT. También quisiera agradecer el apoyo recibido por parte de the European Union under the program Erasmus Mundus Partnerships, project EuroinkaNet, GRANT AGREEMENT NUMBER - 2014-0870/001/001 y La Secretaria de Educación Pública (México), bajo el Programa para el Desarrollo Profesional Docente: SEP-SES (DSA/103.5/15/6629). / Portillo Jiménez, C. (2021). Modelado y evaluación de prestaciones de redes de sensores inalámbricos heterogéneos con ciclo de trabajo síncrono [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/171275 / TESIS
|
Page generated in 0.0433 seconds