{"id":1498,"date":"2021-05-13T20:43:00","date_gmt":"2021-05-13T20:43:00","guid":{"rendered":"https:\/\/pcyti.izt.uam.mx\/posgrado\/?p=1498"},"modified":"2022-07-10T20:44:20","modified_gmt":"2022-07-10T20:44:20","slug":"proximo-seminario-1-recoleccion-de-datos-en-redes-inalambricas-de-sensores-en-combinacion-con-el-paradigma-mobile-crowdsensing-2-monitorizacion-del-espectro-multibanda-en-tiempo-real-utilizando-di","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/pcyti.izt.uam.mx\/?p=1498","title":{"rendered":"Pr\u00f3ximo seminario: 1. Recolecci\u00f3n de datos en redes inal\u00e1mbricas de sensores en combinaci\u00f3n con el paradigma mobile crowdsensing, 2. Monitorizaci\u00f3n del espectro multibanda en tiempo real utilizando dispositivos SDR"},"content":{"rendered":"\n

T\u00edtulo de la ponencia<\/strong>: Recolecci\u00f3n de datos en redes inal\u00e1mbricas de sensores en combinaci\u00f3n con el paradigma mobile crowdsensing
Fecha<\/strong>: 13 de mayo de 2021 a las 11:00 hrs
Zoom<\/strong>: https:\/\/uammx.zoom.us\/my\/pcyti<\/a> (contrase\u00f1a: semiPCyTI)
Presenta<\/strong>: Eduardo Andr\u00e9s Marcelo<\/a>
Afiliaci\u00f3n<\/strong>: Alumno del DCyTI
Asesores<\/strong>: Dra. Elizabeth P\u00e9rez Cort\u00e9s<\/a> y Dr. Miguel L\u00f3pez Guerrero<\/a><\/p>\n\n\n\n

Resumen<\/strong>:<\/p>\n\n\n\n

Las redes inal\u00e1mbricas de sensores (WSN) han sido objeto de gran inter\u00e9s en investigaci\u00f3n y desarrollo tecnol\u00f3gico a lo largo de varios a\u00f1os. En general, estas redes est\u00e1ticas tienen como objetivo monitorizar un fen\u00f3meno de inter\u00e9s, pero no son f\u00e1cilmente escalables.
Por otra parte, el paradigma mobile crowdsensing (MCS) es una tecnolog\u00eda relativamente nueva para realizar la monitorizaci\u00f3n de un fen\u00f3meno de inter\u00e9s. La proliferaci\u00f3n de dispositivos inteligentes port\u00e1tiles ha brindado el soporte para la popularizaci\u00f3n de este paradigma. La idea central es que los dispositivos inteligentes asuman el papel de nodos sensores m\u00f3viles. Con ello, y en combinaci\u00f3n con la WSN, el costo econ\u00f3mico se reduce pues cada dispositivo aporta sus capacidades de procesamiento y comunicaci\u00f3n. A pesar de estas ventajas, este paradigma no est\u00e1 libre de problemas ya que requiere ahora de la cooperaci\u00f3n coordinada de un gran n\u00famero de dispositivos aut\u00f3nomos y m\u00f3viles.
En esta presentaci\u00f3n se mostrar\u00e1 el avance en el estudio de la combinaci\u00f3n de una WSN y el paradigma MCS para mejorar las prestaciones de los sistemas de recolecci\u00f3n de datos.<\/p>\n\n\n\n

T\u00edtulo de la ponencia<\/strong>: Monitorizaci\u00f3n del espectro multibanda en tiempo real utilizando dispositivos SDR
Fecha<\/strong>: 13 de mayo de 2021 a las 11:30 hrs
Zoom<\/strong>: https:\/\/uammx.zoom.us\/my\/pcyti<\/a> (contrase\u00f1a: semiPCyTI)
Presenta<\/strong>: Yanqueleth Antonio de Jes\u00fas Molina Tenorio<\/a>
Afiliaci\u00f3n<\/strong>: Alumno del DCyTI
Asesore<\/strong>: Dr. Alfonso Prieto Guerrero<\/a><\/p>\n\n\n\n

Resumen<\/strong>:<\/p>\n\n\n\n

En este trabajo, se implementa una novedosa t\u00e9cnica de detecci\u00f3n de espectro multibanda en el contexto de radios cognitivos. Esta t\u00e9cnica se basa en el an\u00e1lisis multirresoluci\u00f3n (wavelets), machine learning y la dimensi\u00f3n fractal de Higuchi. El aporte te\u00f3rico fue desarrollado antes por los autores; sin embargo, nunca se ha probado en un escenario en tiempo real. Por lo tanto, en este trabajo, se propone vincular varias radios asequibles definidas por software para detectar una banda ancha del espectro radioel\u00e9ctrico utilizando esta t\u00e9cnica. Adem\u00e1s, en esta implementaci\u00f3n en tiempo real se proponen: (i) un m\u00f3dulo para la eliminaci\u00f3n de ruido impulsivo, con el cual se reduce la aparici\u00f3n de cambios bruscos en la se\u00f1al a trav\u00e9s de los coeficientes de detalle del an\u00e1lisis multiresoluci\u00f3n, y (ii) la gesti\u00f3n de diferentes dispositivos a trav\u00e9s de una aplicaci\u00f3n que actualiza la informaci\u00f3n de cada usuario secundario cada 100 ms. El rendimiento de estos dispositivos vinculados se evalu\u00f3 con resultados alentadores: 95% de probabilidad de \u00e9xito para valores de relaci\u00f3n se\u00f1al a ruido (SNR) superiores a 0 dB y solo cinco muestras (media) con error de detecci\u00f3n de borde (inicio y final) para una transmisi\u00f3n del usuario primario.<\/p>\n\n\n\n

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T\u00edtulo de la ponencia: Recolecci\u00f3n de datos en redes inal\u00e1mbricas de sensores en combinaci\u00f3n con el paradigma mobile crowdsensingFecha: 13 de mayo de 2021 a las 11:00 hrsZoom: https:\/\/uammx.zoom.us\/my\/pcyti (contrase\u00f1a: semiPCyTI)Presenta: Eduardo Andr\u00e9s MarceloAfiliaci\u00f3n: Alumno del DCyTIAsesores: Dra. Elizabeth P\u00e9rez Cort\u00e9s y Dr. Miguel L\u00f3pez Guerrero Resumen: Las redes inal\u00e1mbricas de sensores (WSN) han sido objeto de gran inter\u00e9s en investigaci\u00f3n<\/p>\n","protected":false},"author":2,"featured_media":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_lmt_disableupdate":"","_lmt_disable":"","footnotes":""},"categories":[51],"tags":[],"class_list":["post-1498","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-21-l"],"yoast_head":"\nPr\u00f3ximo seminario: 1. 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