Examinando por Autor "Figuera Pozuelo, Carlos"

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Algoritmos de aprendizaje estadístico aplicados a la radiolocalización en interiores
(Universidad Rey Juan Carlos, 2009-06) Figuera Pozuelo, Carlos
En los últimos años, los avances en la tecnología de computación ubicua han dado lugar a numerosas aplicaciones informáticas móviles, en las que la posición del usuario es una información relevante que permite ofrecer servicios dependientes del contexto. Cuando estos servicios se desarrollan en el interior de un edificio, estimar dicha posición se torna un problema complejo. Para resolverlo, los sistemas de radiolocalización en interiores (SRLI) utilizan información extraída del campo electromagnético propagado entre el terminal del usuario y una infraestructura de comunicaciones. Entre las distintas opciones, la utilización de la potencia de señal recibida (RSS) por los dispositivos de las redes WiFi existentes en multitud de edificios, proporciona una alta precisión con un coste bajo en el despliegue del sistema. El objetivo principal de esta Tesis es estudiar de forma integrada los elementos que conforman un SRLI basado en tecnología WiFi, proponiendo soluciones novedosas en tres aspectos clave. En primer lugar, la revisión de la literatura existente revela una carencia de metodología para evaluar y comparar diferentes SRLI. Por ello, se desarrolla una técnica de evaluación y comparación de sistemas basada en cuatro indicadores de calidad: la media y la desviación típica del error, y la incertidumbre y sesgo asociados a la distribución del error, propuestos estos últimos en esta Tesis. Además, se desarrolla una metodología para el cálculo de estos indicadores, basada en técnicas no paramétricas de estimación estadística de tipo bootstrap, y un test comparativo que permite distinguir dos sistemas en términos de cualquier indicador. En segundo lugar, se realiza un estudio del procedimiento de medida de la RSS. En concreto, se estudian los parámetros de dicho procedimiento, como el número de muestras por posición o la densidad de localizaciones que son necesarios para caracterizar la RSS. Por otro lado, cuando en un mismo SRLI esta magnitud es registrada por dispositivos heterogéneos, se observa que las prestaciones del sistema disminuyen drásticamente. Por ello, se proponen algoritmos de calibración de dispositivos basados en técnicas de aprendizaje estadístico para solventar el problema. En tercer lugar, se aborda el estudio del problema de localización como un problema de interpolación no uniforme. Bajo este enfoque, se estudian las máquinas de vectores soporte como herramienta eficaz para resolver el problema en cuestión, debido a su capacidad de incorporar información a priori y a sus propiedades de generalización. Específicamente, se proponen algoritmos que utilizan como núcleo la autocorrelación de la señal y además proporcionan una salida compleja para modelar las dos dimensiones de la posición, obteniéndose unas altas prestaciones en términos de todos los indicadores de calidad. El estudio de estos tres bloques proporciona resultados relevantes para afectan al diseño de los SRLI.
Direct Link Aware Cooperative Relaying
(Wireless Communication Systems, 2006. ISWCS '06. 3rd International Symposium on, 2006-09-06) Figuera Pozuelo, Carlos; Morgado, Eduardo; Caamaño, Antonio J.; Cano, Alfonso
Cooperative relaying strategies enable spatial diversity gains. Using a proper forwarding strategy, these techniques can achieve diversity order as high as the number of diverse paths. We derive a strategy named Direct Link-Aware Relaying (DLA), which uses the source-destination link status as a condition to forward or not the signal at the relay. DLA is shown to achieve full diversity and to save energy compared to decodeand-forward strategies. Compared to selective-forwarding, DLA overcomes the use of error detection codes. Extension to the Multi-Branch case is developed. Simulations corroborate our analytical claims.
Nonparametric Model Comparison and Uncertainty Evaluation for Signal Strength Indoor Location.
(2009-06-15T10:23:01Z) Figuera Pozuelo, Carlos; Mora Jimenez, I; Guerrero Curieses, A; Rojo-Álvarez, José Luis; Everss, E; Wilby, M; Ramos López, J
Indoor Location (IL) using Received Signal Strength (RSS) is receiving much attention, mainly due to its ease of use in deployed IEEE 802.11b (WiFi) wireless networks. Fingerprinting is the most widely used technique. It consists of estimating position by comparison of a set of RSS measurements, made by the mobile device, with a database of RSS measurements whose locations are known. However, the most convenient data structure to be used, and the actual performance of the proposed fingerprinting algorithms, are still controversial. In addition the statistical distribution of indoor RSS is not easy to characterize. Therefore, we propose here the use of nonparametric statistical procedures for diagnosis of the fingerprinting model, specifically: (1) A non parametric statistical test, based on paired bootstrap resampling, for comparison of different fingerprinting models; (2) New accuracy measurements (the uncertainty area and its bias) which take into account the complex nature of the fingerprinting output. The bootstrap comparison test and the accuracy measurements are used for RSS-IL in ourWiFi network, showing relevant information relating to the different fingerprinting schemes that can be used.
Nonuniform Interpolation of Noisy Signals Using Support Vector Machines
(2007-08-01) Rojo-Álvarez, José Luis; Figuera Pozuelo, Carlos; Camps Valls, Gustavo; Alonso Atienza, Felipe; Martínez Ramón, Manel
The problem of signal interpolation has been intensively studied in the Information Theory literature, in conditions such as unlimited band, nonuniform sampling, and presence of noise. During the last decade, support vector machines (SVM) have been widely used for approximation problems, including function and signal interpolation. However, the signal structure has not always been taken into account in SVM interpolation. We propose the statement of two novel SVM algorithms for signal interpolation, specifically, the primal and the dual signal model based algorithms. Shift-invariant Mercer¿s kernels are used as building blocks, according to the requirement of bandlimited signal. The sinc kernel, which has received little attention in the SVM literature, is used for andlimited reconstruction. Well-known properties of general SVM algorithms (sparseness of the solution, robustness, and regularization) are explored with simulation examples, yielding improved results with respect to standard algorithms, and revealing good characteristics in nonuniform interpolation of noisy signals.
Path Efficiency in Mobile Ad-Hoc Networks
(3rd International Symposium on Wireless Communication Systems, 2006. ISWCS '06, 2006-09) Caamaño, Antonio J.; Vinagre Díaz, Juan José; Mora Jiménez, Inma; Figuera Pozuelo, Carlos; Ramos, Javier
The process of routing in large ad-hoc mobile networks is theoretically analyzed as the capacity of a packet to be directed form a source to a destination. The equivalence between directivity and an effective radius, which represents the actual knowledge of any node of its neighbourhood, is demonstrated. The mobility of the network is modelled as that resulting from the most probable distribution of mobile nodes. The results are conclusive: mobility reduces the throughput and delay performance of any routing algorithm with a finite effective radius.