The aim of this thesis is non-realistic video rendering. It starts with a summary of existing techniques and then this thesis concentrates on selected methods that are able to work in real-time. To process video more effectivelly, we use accelleration on graphical processing unit with usage of OpenGL and GLSL.

Zobrazení funkční magnetickou rezonancí (fMRI) využívající "blood-oxygen-level-dependent" efekt jako indikátor lokální aktivity je velmi užitečnou technikou k identifikaci oblastí mozku, které jsou aktivní během percepce, kognice, akce, ale také během klidového stavu. V poslední době také roste zájem o studium konektivity mezi těmito oblastmi, zejména v klidovém stavu. Tato práce předkládá nový a originální přístup k problému nepřímého vztahu mezi měřenou hemodynamickou odezvou a její příčinou, tj. neuronálním signálem. Zmíněný nepřímý vztah komplikuje odhad efektivní konektivity (kauzálního ovlivnění) mezi různými oblastmi mozku z dat fMRI. Novost prezentovaného přístupu spočívá v použití (zobecněné nelineární) techniky slepé dekonvoluce, což dovoluje odhad endogenních neuronálních signálů (tj. vstupů systému) z naměřených hemodynamických odezev (tj. výstupů systému). To znamená, že metoda umožňuje "data-driven" hodnocení efektivní konektivity na neuronální úrovni i v případě, že jsou měřeny pouze zašumělé hemodynamické odezvy. Řešení tohoto obtížného dekonvolučního (inverzního) problému je dosaženo za použití techniky nelineárního rekurzivního Bayesovského odhadu, který poskytuje společný odhad neznámých stavů a parametrů modelu. Práce je rozdělena do tří hlavních částí. První část navrhuje metodu k řešení výše uvedeného problému. Metoda využívá odmocninové formy nelineárního kubaturního Kalmanova filtru a kubaturního Rauch-Tung-Striebelova vyhlazovače, ovšem rozšířených pro účely řešení tzv. problému společného odhadu, který je definován jako simultánní odhad stavů a parametrů sekvenčním přístupem. Metoda je navržena především pro spojitě-diskrétní systémy a dosahuje přesného a stabilního řešení diskretizace modelu kombinací nelineárního (kubaturního) filtru s metodou lokální linearizace. Tato inverzní metoda je navíc doplněna adaptivním odhadem statistiky šumu měření a šumů procesu (tj. šumů neznámých stavů a parametrů). První část práce je zaměřena na inverzi modelu pouze jednoho časového průběhu; tj. na odhad neuronální aktivity z fMRI signálu. Druhá část generalizuje navrhovaný přístup a aplikuje jej na více časových průběhů za účelem umožnění odhadu parametrů propojení neuronálního modelu interakce; tj. odhadu efektivní konektivity. Tato metoda představuje inovační stochastické pojetí dynamického kauzálního modelování, což ji činí odlišnou od dříve představených přístupů. Druhá část se rovněž zabývá metodami Bayesovského výběru modelu a navrhuje techniku pro detekci irelevantních parametrů propojení za účelem dosažení zlepšeného odhadu parametrů. Konečně třetí část se věnuje ověření navrhovaného přístupu s využitím jak simulovaných tak empirických fMRI dat, a je významných důkazem o velmi uspokojivých výsledcích navrhovaného přístupu.

En la última década, los métodos kernel (métodos núcleo) han demostrado ser técnicas muy eficaces en la resolución de problemas no lineales. Parte de su éxito puede atribuirse a su sólida base matemática dentro de los espacios de Hilbert generados por funciones kernel ("reproducing kernel Hilbert spaces", RKHS); y al hecho de que resultan en problemas convexos de optimización. Además, son aproximadores universales y la complejidad computacional que requieren es moderada. Gracias a estas características, los métodos kernel constituyen una alternativa atractiva a las técnicas tradicionales no lineales, como las series de Volterra, los polinómios y las redes neuronales. Los métodos kernel también presentan ciertos inconvenientes que deben ser abordados adecuadamente en las distintas aplicaciones, por ejemplo, las dificultades asociadas al manejo de grandes conjuntos de datos y los problemas de sobreajuste ocasionados al trabajar en espacios de dimensionalidad infinita.En este trabajo se desarrolla un conjunto de algoritmos basados en métodos kernel para resolver una serie de problemas no lineales, dentro del ámbito del procesado de señal y las comunicaciones. En particular, se tratan problemas de identificación e igualación de sistemas no lineales, y problemas de separación ciega de fuentes no lineal ("blind source separation", BSS). Esta tesis se divide en tres partes. La primera parte consiste en un estudio de la literatura sobre los métodos kernel. En la segunda parte, se proponen una serie de técnicas nuevas basadas en regresión con kernels para resolver problemas de identificación e igualación de sistemas de Wiener y de Hammerstein, en casos supervisados y ciegos. Como contribución adicional se estudia el campo del filtrado adaptativo mediante kernels y se proponen dos algoritmos recursivos de mínimos cuadrados mediante kernels ("kernel recursive least-squares", KRLS). En la tercera parte se tratan problemas de decodificación ciega en que las fuentes son dispersas, como es el caso en comunicaciones digitales. La dispersidad de las fuentes se refleja en que las muestras observadas se agrupan, lo cual ha permitido diseñar técnicas de decodificación basadas en agrupamiento espectral. Las técnicas propuestas se han aplicado al problema de la decodificación ciega de canales MIMO rápidamente variantes en el tiempo, y a la separación ciega de fuentes post no lineal. / In the last decade, kernel methods have become established techniques to perform nonlinear signal processing. Thanks to their foundation in the solid mathematical framework of reproducing kernel Hilbert spaces (RKHS), kernel methods yield convex optimization problems. In addition, they are universal nonlinear approximators and require only moderate computational complexity. These properties make them an attractive alternative to traditional nonlinear techniques such as Volterra series, polynomial filters and neural networks.This work aims to study the application of kernel methods to resolve nonlinear problems in signal processing and communications. Specifically, the problems treated in this thesis consist of the identification and equalization of nonlinear systems, both in supervised and blind scenarios, kernel adaptive filtering and nonlinear blind source separation.In a first contribution, a framework for identification and equalization of nonlinear Wiener and Hammerstein systems is designed, based on kernel canonical correlation analysis (KCCA). As a result of this study, various other related techniques are proposed, including two kernel recursive least squares (KRLS) algorithms with fixed memory size, and a KCCA-based blind equalization technique for Wiener systems that uses oversampling. The second part of this thesis treats two nonlinear blind decoding problems of sparse data, posed under conditions that do not permit the application of traditional clustering techniques. For these problems, which include the blind decoding of fast time-varying MIMO channels, a set of algorithms based on spectral clustering is designed. The effectiveness of the proposed techniques is demonstrated through various simulations.

La quinta generación de redes móviles (5G) se encuentra a la vuelta de la esquina. Se espera provea de beneficios extraordinarios a la población y que resuelva la mayoría de los problemas de las redes 4G actuales. El éxito de 5G, cuya primera fase de estandarización ha sido completada, depende de tres pilares: comunicaciones tipo-máquina masivas, banda ancha móvil mejorada y comunicaciones ultra fiables y de baja latencia (mMTC, eMBB y URLLC, respectivamente). En esta tesis nos enfocamos en el primer pilar de 5G, mMTC, pero también proveemos una solución para lograr eMBB en escenarios de distribución masiva de contenidos. Específicamente, las principales contribuciones son en las áreas de: 1) soporte eficiente de mMTC en redes celulares; 2) acceso aleatorio para el reporte de eventos en redes inalámbricas de sensores (WSNs); y 3) cooperación para la distribución masiva de contenidos en redes celulares. En el apartado de mMTC en redes celulares, esta tesis provee un análisis profundo del desempeño del procedimiento de acceso aleatorio, que es la forma mediante la cual los dispositivos móviles acceden a la red. Estos análisis fueron inicialmente llevados a cabo por simulaciones y, posteriormente, por medio de un modelo analítico. Ambos modelos fueron desarrollados específicamente para este propósito e incluyen uno de los esquemas de control de acceso más prometedores: access class barring (ACB). Nuestro modelo es uno de los más precisos que se pueden encontrar en la literatura y el único que incorpora el esquema de ACB. Los resultados obtenidos por medio de este modelo y por simulación son claros: los accesos altamente sincronizados que ocurren en aplicaciones de mMTC pueden causar congestión severa en el canal de acceso. Por otro lado, también son claros en que esta congestión se puede prevenir con una adecuada configuración del ACB. Sin embargo, los parámetros de configuración del ACB deben ser continuamente adaptados a la intensidad de accesos para poder obtener un desempeño óptimo. En la tesis se propone una solución práctica a este problema en la forma de un esquema de configuración automática para el ACB; lo llamamos ACBC. Los resultados muestran que nuestro esquema puede lograr un desempeño muy cercano al óptimo sin importar la intensidad de los accesos. Asimismo, puede ser directamente implementado en redes celulares para soportar el tráfico mMTC, ya que ha sido diseñado teniendo en cuenta los estándares del 3GPP. Además de los análisis descritos anteriormente para redes celulares, se realiza un análisis general para aplicaciones de contadores inteligentes. Es decir, estudiamos un escenario de mMTC desde la perspectiva de las WSNs. Específicamente, desarrollamos un modelo híbrido para el análisis de desempeño y la optimización de protocolos de WSNs de acceso aleatorio y basados en cluster. Los resultados muestran la utilidad de escuchar el medio inalámbrico para minimizar el número de transmisiones y también de modificar las probabilidades de transmisión después de una colisión. En lo que respecta a eMBB, nos enfocamos en un escenario de distribución masiva de contenidos, en el que un mismo contenido es enviado de forma simultánea a un gran número de usuarios móviles. Este escenario es problemático, ya que las estaciones base de la red celular no cuentan con mecanismos eficientes de multicast o broadcast. Por lo tanto, la solución que se adopta comúnmente es la de replicar e contenido para cada uno de los usuarios que lo soliciten; está claro que esto es altamente ineficiente. Para resolver este problema, proponemos el uso de esquemas de network coding y de arquitecturas cooperativas llamadas nubes móviles. En concreto, desarrollamos un protocolo para la distribución masiva de contenidos, junto con un modelo analítico para su optimización. Los resultados demuestran que el modelo propuesto es simple y preciso, y que el protocolo puede reducir el con / La cinquena generació de xarxes mòbils (5G) es troba molt a la vora. S'espera que proveïsca de beneficis extraordinaris a la població i que resolga la majoria dels problemes de les xarxes 4G actuals. L'èxit de 5G, per a la qual ja ha sigut completada la primera fase del qual d'estandardització, depén de tres pilars: comunicacions tipus-màquina massives, banda ampla mòbil millorada, i comunicacions ultra fiables i de baixa latència (mMTC, eMBB i URLLC, respectivament, per les seues sigles en anglés). En aquesta tesi ens enfoquem en el primer pilar de 5G, mMTC, però també proveïm una solució per a aconseguir eMBB en escenaris de distribució massiva de continguts. Específicament, les principals contribucions són en les àrees de: 1) suport eficient de mMTC en xarxes cel·lulars; 2) accés aleatori per al report d'esdeveniments en xarxes sense fils de sensors (WSNs); i 3) cooperació per a la distribució massiva de continguts en xarxes cel·lulars. En l'apartat de mMTC en xarxes cel·lulars, aquesta tesi realitza una anàlisi profunda de l'acompliment del procediment d'accés aleatori, que és la forma mitjançant la qual els dispositius mòbils accedeixen a la xarxa. Aquestes anàlisis van ser inicialment dutes per mitjà de simulacions i, posteriorment, per mitjà d'un model analític. Els models van ser desenvolupats específicament per a aquest propòsit i inclouen un dels esquemes de control d'accés més prometedors: el access class barring (ACB). El nostre model és un dels més precisos que es poden trobar i l'únic que incorpora l'esquema d'ACB. Els resultats obtinguts per mitjà d'aquest model i per simulació són clars: els accessos altament sincronitzats que ocorren en aplicacions de mMTC poden causar congestió severa en el canal d'accés. D'altra banda, també són clars en què aquesta congestió es pot previndre amb una adequada configuració de l'ACB. No obstant això, els paràmetres de configuració de l'ACB han de ser contínuament adaptats a la intensitat d'accessos per a poder obtindre unes prestacions òptimes. En la tesi es proposa una solució pràctica a aquest problema en la forma d'un esquema de configuració automàtica per a l'ACB; l'anomenem ACBC. Els resultats mostren que el nostre esquema pot aconseguir un acompliment molt proper a l'òptim sense importar la intensitat dels accessos. Així mateix, pot ser directament implementat en xarxes cel·lulars per a suportar el trànsit mMTC, ja que ha sigut dissenyat tenint en compte els estàndards del 3GPP. A més de les anàlisis descrites anteriorment per a xarxes cel·lulars, es realitza una anàlisi general per a aplicacions de comptadors intel·ligents. És a dir, estudiem un escenari de mMTC des de la perspectiva de les WSNs. Específicament, desenvolupem un model híbrid per a l'anàlisi de prestacions i l'optimització de protocols de WSNs d'accés aleatori i basats en clúster. Els resultats mostren la utilitat d'escoltar el mitjà sense fil per a minimitzar el nombre de transmissions i també de modificar les probabilitats de transmissió després d'una col·lisió. Pel que fa a eMBB, ens enfoquem en un escenari de distribució massiva de continguts, en el qual un mateix contingut és enviat de forma simultània a un gran nombre d'usuaris mòbils. Aquest escenari és problemàtic, ja que les estacions base de la xarxa cel·lular no compten amb mecanismes eficients de multicast o broadcast. Per tant, la solució que s'adopta comunament és la de replicar el contingut per a cadascun dels usuaris que ho sol·liciten; és clar que això és altament ineficient. Per a resoldre aquest problema, proposem l'ús d'esquemes de network coding i d'arquitectures cooperatives anomenades núvols mòbils. En concret, desenvolupem un protocol per a realitzar la distribució massiva de continguts de forma eficient, juntament amb un model analític per a la seua optimització. Els resultats demostren que el model proposat és simple i precís / The 5th generation (5G) of mobile networks is just around the corner. It is expected to bring extraordinary benefits to the population and to solve the majority of the problems of current 4th generation (4G) systems. The success of 5G, whose first phase of standardization has concluded, relies in three pillars that correspond to its main use cases: massive machine-type communication (mMTC), enhanced mobile broadband (eMBB), and ultra-reliable low latency communication (URLLC). This thesis mainly focuses on the first pillar of 5G: mMTC, but also provides a solution for the eMBB in massive content delivery scenarios. Specifically, its main contributions are in the areas of: 1) efficient support of mMTC in cellular networks; 2) random access (RA) event-reporting in wireless sensor networks (WSNs); and 3) cooperative massive content delivery in cellular networks. Regarding mMTC in cellular networks, this thesis provides a thorough performance analysis of the RA procedure (RAP), used by the mobile devices to switch from idle to connected mode. These analyses were first conducted by simulation and then by an analytical model; both of these were developed with this specific purpose and include one of the most promising access control schemes: the access class barring (ACB). To the best of our knowledge, this is one of the most accurate analytical models reported in the literature and the only one that incorporates the ACB scheme. Our results clearly show that the highly-synchronized accesses that occur in mMTC applications can lead to severe congestion. On the other hand, it is also clear that congestion can be prevented with an adequate configuration of the ACB scheme. However, the configuration parameters of the ACB scheme must be continuously adapted to the intensity of access attempts if an optimal performance is to be obtained. We developed a practical solution to this problem in the form of a scheme to automatically configure the ACB; we call it access class barring configuration (ACBC) scheme. The results show that our ACBC scheme leads to a near-optimal performance regardless of the intensity of access attempts. Furthermore, it can be directly implemented in 3rd Generation Partnership Project (3GPP) cellular systems to efficiently handle mMTC because it has been designed to comply with the 3GPP standards. In addition to the analyses described above for cellular networks, a general analysis for smart metering applications is performed. That is, we study an mMTC scenario from the perspective of event detection and reporting WSNs. Specifically, we provide a hybrid model for the performance analysis and optimization of cluster-based RA WSN protocols. Results showcase the utility of overhearing to minimize the number of packet transmissions, but also of the adaptation of transmission parameters after a collision occurs. Building on this, we are able to provide some guidelines that can drastically increase the performance of a wide range of RA protocols and systems in event reporting applications. Regarding eMBB, we focus on a massive content delivery scenario in which the exact same content is transmitted to a large number of mobile users simultaneously. Such a scenario may arise, for example, with video streaming services that offer a particularly popular content. This is a problematic scenario because cellular base stations have no efficient multicast or broadcast mechanisms. Hence, the traditional solution is to replicate the content for each requesting user, which is highly inefficient. To solve this problem, we propose the use of network coding (NC) schemes in combination with cooperative architectures named mobile clouds (MCs). Specifically, we develop a protocol for efficient massive content delivery, along with the analytical model for its optimization. Results show the proposed model is simple and accurate, and the protocol can lead to energy savings of up to 37 percent when compared to the traditional approach. / Leyva Mayorga, I. (2018). On reliable and energy efficient massive wireless communications: the road to 5G [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/115484 / TESIS