Máster en Ingeniería de Telecomunicación

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Modelado y linealización de amplificadores de potencia mediante redes neuronales
(2024) Vázquez de Górgolas, María; Madero Ayora, María José; Marqués Valderrama, Elías; Universidad de Sevilla. Departamento de Teoría de la Señal y Comunicaciones
Este trabajo trata de linealizar el comportamiento de un amplificador de potencia mediante predistorsión digital utilizando una red neuronal del tipo ANN, concretamente denominada ETDNN. Para ello, se utilizará una señal de entrada al predistorsionador 5G-NR con un ancho de banda de 30 MHz. También se ha utilizado el algoritmo ILC (Control de Aprendizaje Iterativo) para poder entrenar la red neuronal, con los datos de entrada y salida de este algoritmo.
Detección de señales de tráfico para sistemas de conducción autónoma
(2024) Palma Espada, Juan Manuel; Martín Clemente, Rubén; Murillo Fuentes, Juan José; Universidad de Sevilla. Departamento de Teoría de la Señal y Comunicaciones
Actualmente en el mundo de la tecnología se le da mucha importancia a la inteligencia artificial y a los modelos de machine y Deep Learning para la resolución de multitud de problemas. Uno de los puntos críticos de estas aplicaciones es la automatización de tareas de forma correcta y eficaz, de lo contrario podrían suponer grandes problemas a la hora de incorporar estos modelos en el mundo tecnológico. En este proyecto realizado se pretenderá construir un prototipo de vehículo automatizado que detecte un conjunto de señales de tráfico y las clasifique realizando inferencia con la placa Google Coral Dev Board, a la que previamente se le ha introducido el modelo ya entrenado. Además, se estudiarán y se compararán diferentes redes neuronales con el fin de encontrar un resultado óptimo para la aplicación propuesta. Finalmente, también como parte del desarrollo de este Trabajo Fin de Máster, se pondrá de manifiesto el uso de microcontroladores y actuadores adicionales a la Google Coral Dev Board, como son el Arduino junto con sus actuadores (motores, controladores, etc.) y el sensor ambiental de la propia placa de Google para establecer un envío de ciertos parámetros mediante el protocolo MQTT para la correcta representación de los mismos usando la herramienta Grafana.
SharePC: Portal colaborativo para compartición de recursos remotos mediante WebRTC basado en Kubernetes, Vagrant y Electron-js.
(2024) Ortega Luis, Denis; Vozmediano Torres, Juan Manuel; Universidad de Sevilla. Departamento de Teoría de la Señal y Comunicaciones
La tecnología se ha convertido en una parte central de nuestras vidas, y prueba de ello es la gran cantidad de software que se utilizan hoy en día. Sin embargo, con el paso del tiempo, este software se ha vuelto cada vez más complejo y necesita de más recursos hardware, hasta el punto en el que se necesitan superordenadores para ejecutar ciertos programas. Si bien casi todo el mundo dispone de un ordenador con potencia suficiente para realizar tareas básicas, no todo el mundo dispone de un equipo con potencia suficiente para ejecutar tareas demandantes como renderizar un vídeo o entrenar una red neuronal. ¿Habría alguna forma de realizar estas tareas sin necesidad de adquirir un nuevo ordenador? En este documento se propone una solución a este problema, mediante el desarrollo de una aplicación que permite sus usuarios ofrecer sus recursos al resto del mundo para que cualquier persona pueda usarlos de manera remota y segura. Para llevarla a cabo, se ha desarrollado una aplicación de escritorio y se ha configurado un servidor que hace uso de numerosas tecnologías de virtualización.
Estrategias de Contenedorización, Orquestación y Despliegue en la Nube de una aplicación: Integrando Docker, Kubernetes y GCloud
(2024) Jurado Tabares, Jacinto; Vozmediano Torres, Juan Manuel; Universidad de Sevilla. Departamento de Ingeniería Telemática
El objetivo principal de este trabajo es modernizar la aplicación InCharta para simplificar el despliegue, la administración, mejorar la eficiencia, dar escalabilidad, incrementar la flexibilidad, aprovechar las ventajas de la nube y promover la agilidad en el desarrollo futuro de la misma. Para conseguir este objetivo se ha contenedorizado con Docker la aplicación dividiéndola en diferentes microservicios para hacerla flexible y simplificar su despliegue, se han orquestado estos contenedores para proporcionar escalabilidad y administración con Kubernetes y se ha realizado el despliegue en la nube de Google de esta aplicación preparándola para picos de alta demanda de uso. Se ha investigado y profundizado en esas tres herramientas y en otras como NATS o KEDA.
Plan Director de Ciberseguridad Industrial: Aplicación a una Subestación Eléctrica
(2024) Lama Rodríguez, Roberto; Carballar Rincón, Alejandro; Universidad de Sevilla. Departamento de Ingeniería Electrónica
Este proyecto tiene como objetivo principal analizar el estado actual de la ciberseguridad en entornos industriales, para establecer las pautas de diseño de un Plan Director de Ciberseguridad Industrial, con aplicación a Subestaciones Eléctricas. Para ello, se estudiará la situación actual, acotando el alcance e identificando el sistema en consideración. A continuación, se hará un análisis de riesgos considerando distintos escenarios, y se establecerán una serie de medidas para mitigarlos. Se priorizarán cada una de las iniciativas en función del coste temporal y de los riesgos que pretenden mitigar. Posteriormente, se explorarán las soluciones disponibles, tanto comerciales como de código abierto, en el ámbito de los sistemas de detección de intrusiones (IDS – Intrusion Detection System) y sistemas gestores de eventos de seguridad (SIEM - Security Information and Event Management). Estos sistemas desempeñan un papel crucial en la protección de las infraestructuras críticas de la industria, ante posibles amenazas cibernéticas y formarán parte de las medidas que se proponen en el Plan Director de Ciberseguridad. Finalmente, se desarrollará un escenario que emule de manera precisa el sistema de control de una subestación eléctrica. Dentro de este entorno simulado, se llevarán a cabo diversos ataques basados en la matriz MITRE ATT&CK, que representa una amplia gama de técnicas utilizadas por ciberdelincuentes. Estos ataques servirán como punto de referencia para evaluar la efectividad de los IDS estudiados. El trabajo se inscribe en la búsqueda constante de soluciones avanzadas para salvaguardar la infraestructura industrial, promoviendo así la seguridad y la continuidad de los procesos esenciales en un mundo cada vez más digitalizado y expuesto a amenazas cibernéticas.
Entrenamiento y despliegue de un modelo de clasificación de audio
(2023) Aragón Molina, Antonio José; Elena Pérez, María del Mar; Universidad de Sevilla. Departamento de Ingeniería Electrónica
Este trabajo se centra en la creación y despliegue de un modelo clasificador de audios por emociones. La idea surge de un proyecto pasado cuya finalidad era detectar emociones en un caso de uso concreto, a través de llamadas telefónicas. El modelo se ha implementado en Python, utilizando la librería Transformers de HuggingFace y el modelo preentrenado Wav2Vec2 de Facebook AI. Ha sido desplegado como aplicación web, utilizando Flask y Docker.
Predistorsión de amplificadores de potencia con técnicas de aprendizaje distribuido
(2023) Marqués Valderrama, Elías; Becerra González, Juan Antonio; Madero Ayora, María José; Universidad de Sevilla. Departamento de Teoría de la Señal y Comunicaciones
Este trabajo introduce ciertos aspectos que son necesarios para trabajar con el modelado y la linealización de amplificadores de potencia en entornos distribuidos. La problemática de la distorsión en amplificadores de potencia se vuelve más compleja conforme aumentan características como el ancho de banda y que cada vez adquieren mayor demanda en los sistemas de comunicaciones móviles 5G. Además, surge especial interés en técnicas que permitan la computación distribuida, que no solo permite operar sobre dispositivos más simples, sino que también habilita arquitecturas en paralelo, acelerando este tipo de cómputos. Este trabajo trata de combinar técnicas como genetic-based Volterra subespace generator (GVG) para la búsqueda del modelo y el método de dirección alterna de multiplicadores (ADMM) para modelar y linealizar amplificadores de potencia, mediante una solución distribuida. Además, se profundiza en el estudio de la validación, mediante la comprensión del impacto de la relación potencia de pico a potencia promedio (PAPR) en métricas como la divergencia de Kullback-Leibler. Éstas, se pusieron a prueba con señales 5G-NR con un ancho de banda de 50 MHz, demostrando que ADMM es capaz de alcanzar prestaciones competitivas al comparar con la resolución por mínimos cuadrados.
Detección de anomalías en sistemas de Smartlighting
(2023) Lara Romero, Agustín Walabonso; Estepa Alonso, Rafael María; Universidad de Sevilla. Departamento de Ingeniería Telemática
Cada vez es más común la monitorización y el control de todas las cosas en la vida, esto se conoce como IoT (Internet Of Things) o Internet de las cosas en español. Esta tendencia también se ve reflejada en los procesos industriales, lo que se conoce como la industria 4.0. Dentro de este ámbito nos podemos encontrar con la gestión de luminarias inteligentes (Smart-Lighting). El problema es que estos sistemas IoT presentan vulnerabilidades frente diferentes amenazas cibernéticas. Es por ello, por lo que se crea la necesidad de diseñar e implementar sistemas de ciberprotección específicos para arquitecturas Smart-Lighting. En este trabajo se hace primero un estudio sobre las arquitecturas Smart-Lighting, analizando sus propiedades y las comunicaciones IoT internas. También se realiza un estudio sobre las posibles amenazas IoT existentes. Para dar una solución, en este trabajo se presenta un novedoso sistema de detección modular específico para el caso de uso Smart-Lighting, basado en la detección de anomalías tanto en el nivel de red, como en el nivel de aplicación. Se presentan los algoritmos internos del sistema, las pruebas realizas y por último una discusión sobre los resultados obtenidos.
Predistorsión de amplificadores de potencia con FPGA y módulo DPD
(2023) Matas González, Iván; Becerra González, Juan Antonio; Madero Ayora, María José; Universidad de Sevilla. Departamento de Teoría de la Señal y Comunicaciones
Este proyecto propone una innovadora aplicación de los sistemas embebidos en la emulación de sistemas de comunicaciones reales, con una notable reducción de costos y tamaño físico, crucial para la modernización de las redes de comunicaciones actuales. En la era digital actual, donde la eficiencia, la miniaturización y la eficacia son imperativas, los sistemas embebidos presentan un potencial considerable. Para este fin se hizo uso de la FPGA ZC706 y de la placa de desarrollo ADRV9375. A pesar de diferentes desafíos que se detallan a lo largo de los capítulos de este trabajo, se logró establecer la transmisión y captura de señales con dicho sistema embebido, además fueron sometidas a una no linealidad externa al sistema con dos amplificadores de pontencia. Para modelar estos efectos adversos, se empleó el modelo de Volterra podado, en particular, el modelo Generalized Memory Polynomial (GMP). Este modelo, con su enfoque de memoria a corto plazo, demostró ser eficaz para modelar la señal. Las técnicas de identificación y validación se utilizaron para analizar la efectividad del modelo. El modelo uniforme proporcionó resultados favorables, con una buena predicción de la no linealidad del sistema. En contraste, los modelos seleccionados manualmente ofrecieron resultados menos satisfactorios. Los resultados experimentales validaron el potencial de este estudio para mejorar los sistemas de comunicaciones actuales y futuros. La prometedora perspectiva de implementar la funcionalidad de realizar Pre-Distorsión Digital directamente en la placa de desarrollo ADRV9375 abre nuevas posibilidades para la construcción de sistemas de comunicaciones compactos, eficientes y rentables, fundamentales para el avance hacia las redes futuras.
Diseño Back-end VLSI para Redes Neuronales Convolucionales basadas en Computación Estocástica en Tecnología de 40 nm
(2023) Díez de los Ríos Luis, Iván; Elena Pérez, María del Mar; Barriga-Rivera, Alejandro; Camuñas Mesa, Luis Alejandro; Universidad de Sevilla. Departamento de Ingeniería Electrónica y Física Aplicada III
Para la implementación de circuitos integrados digitales se requiere un complejo proceso que abarca desde el planteamiento del problema a alto nivel, continuando con el diseño a nivel de comportamiento y el diseño de Back-end, para dar paso al proceso de fabricación, donde se convierte un pequeño trozo de silicio en un dispositivo capaz de procesar enormes cantidades de datos a altas velocidades. Una de las fases que se requieren para obtener un microchip digital es el proceso de síntesis. En este trabajo se expone cómo se sintetizaron una serie de diseños digitales para redes neuronales convolucionales y los resultados que se obtuvieron de la solución de alto nivel previamente propuesta. Asimismo, se pretende explicar el contexto donde se enmarca el circuito planteado y el proceso de fabricación de un microchip digital Application-Specific Integrated Circuit (ASIC) con tecnología de 40 nm de TSMC. Por último, se explican los pasos realizados, los resultados obtenidos y la ventaja del uso de estas técnicas para conseguir elaborar diseños digitales de forma mucho más rápida y eficiente.
Mejora y Validación de una Aplicación para la detección de ataques HTTP basados en URI mediante IDS
(2022) García Frutos, Pedro; Muñoz Calle, Francisco Javier; Universidad de Sevilla. Departamento de Ingeniería Telemática
Este trabajo consiste en el estudio de las detecciones generadas por ciertos IDS (Intrusion Detection System) de distinto tipo, y bajo ciertas condiciones, para poder establecer unas conclusiones que nos permitan hacer un uso más eficiente y adecuado de los mismos. Con este propósito en mente se han creado dos aplicaciones: la primera de ellas, denominada Aplicación Centralizadora de Detectores (ACD) [1], nos permite la inserción de múltiples IDS de distinto tipo de una forma centralizada, rápida, sencilla y flexible. Por otro lado, la segunda de las aplicaciones desarrolladas recibe el nombre de: Aplicación Distribuidora de Tareas (ADT) [2], y tiene como propósito la distribución centralizada y controlada de tareas en un conjunto de equipos para conseguir reducir los tiempos de ejecución de las mismas. Los resultados obtenidos con el uso conjunto de ambas aplicaciones y los estudios realizados pueden consultarse en el repositorio de GitHub habilitado para tal fin [3].
Segmentación de Imágenes Médicas aplicando ICA y Kernelized Fuzzy c-Means
(2019) García Noguer, Ana Isabel; Hornillo Mellado, Susana; Universidad de Sevilla. Departamento de Teoría de la Señal y Comunicaciones
La segmentación de tejidos cerebrales es un reto importante, a la vez que tedioso, debido a que las imágenes de resonancia magnética tomadas de tejidos cerebrales presentan niveles de escala de grises muy similares, lo que hace que se puedan confundir unos tejidos con otros con cierta facilidad. En este trabajo se desarrollan diversas técnicas como K-Means, Fuzzy C-Means y clúster kernelizado con fuzzy c-means (KFCM) combinado con análisis de componentes independientes (ICA) que obtienen una segmentación de los distintos tejidos o regiones de interés en las imágenes cerebrales de resonancia magnética (MRI). El método propuesto parte imágenes cebrebrales multimodales denominadas T1-Weighted, T2- Weigthed y PD-Weighted. En primera instancia, se aplica a estas imágenes un pre-procesado en el que se elimina el cráneo de las imágenes cerebrales. A través del análisis ICA se extraen tres componentes independientes. Como las imágenes multimodales son consideradas como una combinación lineal de señales, aplicar ICA hace que se produzca una mejora en el contraste de las imágenes cerebrales. El resultado de extraer las tres componentes independientes será la entrada de los distintos algoritmos de clasificación para extraer los tejidos cerebrales. Haciendo un análisis de los resultados del experimento, el método propuesto es capaz de extraer con precisión formas complicadas de los tejidos cerebrales.
On Riemannian tools for classification improvement in Brain-Computer Interfaces
(2022) García Ramos, David; Cruces Álvarez, Sergio Antonio; Universidad de Sevilla. Departamento de Teoría de la Señal y Comunicaciones
A Brain Computer Interface (BCI) or Brain Machine Interface (BMI) is a device that allows the exchange of information between the brain of a person and a computer without the need of physical interaction. This technology promises to change the way in which we interact with machines, but it is not yet affordable, robust or quick enough to substitute other classic human to machine interfaces for the general public. This being said, the lack of need of interaction makes them a very promising solution that would provide people with severe motor disabilities with a new way of interacting with their surroundings, improving their quality of life. The most extended method of extracting information about brain activity and the one used for this project is the Electroencefalogram (EEG). This device consists of multiple electrodes mounted on a helmet-like structure that is placed on the user’s scalp. The electrodes detect the sum of action potentials from large populations of neurons on the brain’s cortex. The main advantages of this technique are the relative low cost of the device, portability, and the high temporal resolution and ease of use of a non invasive technique. This is not free of disadvantages, as the method suffers from a low signal to noise ratio, low robustness to interference, low spatial resolution and the effects of inter and intra session drift, that is, the movement of the electrodes during and between sessions produce variations on the acquisition of the signal. There are also multiple paradigms in the field of BCI, each one of them focusing on a different brain signal. This work is centered around the Motor Imagery Brain Computer Interface (MI-BCI), which differs from other BCIs in the fact that it directly decodes the intention of the user without the need of inducing a specific response in the brain by presenting an stimulus. This approach is considered to be more natural and can be more comfortable, but also requires a higher level of mental effort and proficiency from part of the user. The MI-BCI is based on a signal of unknown origin that is produced on the sensorymotor cortex, responsible for voluntary movements and touch among others, the Sensorimotor Rhythms (SMR). This signal is atenuated when the person performs or thinks about performing a movement, which is called an Event Related Desynchronization (ERD) and amplified when going back to the idling state, an Event Related Synchronization (ERS). As the brain is a distributed system, the origin of these events can be estimated and is related to the movement that the person imagined. In an implementation, these movements are limited to a discrete set of posibilities and each one is mapped to a computer instruction, allowing the unidirectional transfer of information between brain and machine. The classical machine learning approach to this problem has been to use very specific signal processing techniques to extract relevant features for this problem that can then be fed to a general classification algorithm. The main tecnique is known as Common Spatial Patterns (CSP) followed by classification with Linear Discriminant Analysis (LDA) or Support Vector Machine (SVM). This has some advantages such as a relative low requirement of training samples, but also lacks the capability of generalisation, and a system fine tuned for one user cannot be used for other users or even for another session from the same user reliably. In this work we study an alternative framework that uses the covariance matrices of the EEG signals as observations and exploits the Riemannian geometry of Symmetric Positive Definite (SPD) matrices to classify them in their natural space. This is not only a more general signal processing approach that has been used in other fields of research, but also opens the possibility of transfering some information between users and sessions, which may result in a more robust system or in a system that requires less data for training. This is crucial for the usability of MI-BCI because recording a training session before each use of the system is mentally exhausting and time consuming.
Deep Learning to Segment Crossing Points in X-rays of Old Canvases
(2022) Delgado Bejarano, Antonio; Murillo Fuentes, Juan José; Universidad de Sevilla. Departamento de Teoría de la Señal y Comunicaciones
This document presents our research and results in the field of study of X-rays of paints. Specifically, we will present a novel method to characterize old canvases based on the estimation of density of threads in a square of one cm side. The presented method uses a Deep Learning model to segment crossing points between vertical and horizontal threads in X-ray plates of plain weaves. Then, the density of vertical and horizontal threads are calculated from the segmentation obtained with the Deep Learning model. Accordingly, throughout this document we will be talking about different aspects. Once we had described the motivation of this work in detail, we will talk about previous approaches to estimation of density of threads in which Deep Learning tools weren’t involved. Later, we will discuss about the Deep Learning model employed in full detail. The design of the architecture will be described, as well as all the variants and tools used to optimize said architecture. Likewise, all the results of the different training sessions carried out will be presented in order to select the best architectures based on different metrics. Once the most interesting models have been selected, they will be used to obtain the segmentation of the crossing points that will serve to measure the distance between threads. We will develop a series of algorithms that allow the segmented image to be binarized and, later, the count can be obtained. All these variants will be tested and compared to offer a global vision of the performance of each one. Finally, we will present an algorithm to apply everything previously developed to full paintings, so that we can obtain their density maps. A series of examples of the density maps obtained for different plates will be presented, as well as the possible matchs found between them. We will close the document with some conclusions and defining a series of future lines of research in this field.
Metrics system
(2022) Neira Jaén, Daniel; González Carvajal, Ramón; Girona García, Rafael; Universidad de Sevilla. Departamento de Ingeniería Electrónica
La medición y el monitoreo de sistemas resultan prácticamente imprescindibles en un desarrollo maduro y es ahí donde nos centraremos en este trabajo, en desarrollar herramientas que por un lado monitoricen el propio stack y su servidor, así como sirva de base para almacenar y representar métricas proporcionadas por terceros agentes. En este sentido y como todos los desarrollos, es necesario comenzar por el principio, realizando un análisis del estado del arte y de las herramientas disponibles en este momento. El proyecto está formado por 3 grandes partes diferenciadas: • Como el objetivo final es desplegarlo en la nube, tendremos que examinar las opciones de deployments, desde aplicaciones tradiciones, hasta técnicas de virtualización pasando por máquinas viruales hasta llegar a los actuales contenedores y sus orquestadores, analizando ventajas e inconvenientes de cada uno de ellos. • Base de datos para almacenar métricas. En este caso la característica fundamental es la marca de tiempo, no basta solo con almacenar un valor, es casi más importante el momento temporal exacto en el que se produce para poder realizar los análisis posteriores, representaciones, etc. . . . • El tercer elemento importante del proyecto es el visualizador, que nos permita analizar la información de una manera gráfica mucho más accesible. Así como realizar operaciones con los datos y representar también los resultados. Una vez expuestas las herramientas actuales, analizadas y decididas las que vamos a usar, describiremos el desarrollo realizado, explicando paso a paso los problemas encontrados y las soluciones aplicadas, hasta llegar al apartado de resultados donde explicaremos el estado actual del proyecto y el punto alcanzado. Además del sistema de métricas, en este trabajo, hemos usado e integrado 2 herramientas de generación de documentos: por un lado mkdocs, como generador de sitios estáticos, que junto con la función Pages de GitLab, nos ofrece un potencial muy interesante para representar la documentación. Por otro lado, pandoc, como conversor universal de distintos formatos, en nuestro caso, para pasar del markdown original al pdf de este documento, a través de la plantilla en latex. De esta manera, en un único repositorio, con los mismos ficheros fuente en markdown, podemos generar 2 salidas diferentes: la página web estática y el documento pdf. Por último, expondremos las conclusiones obtenidas de este trabajo y analizaremos las líneas futuras que surgen de este proyecto.
Estudio e implementación de un proceso de Integración Continua
(2022) Liró Salinas, Lourdes; Madinabeitia Luque, Germán; Universidad de Sevilla. Departamento de Ingeniería de Telemática
En la actualidad la tendencia al desarrollo de proyectos software siguiendo la metodología trabajo Agile implica un ritmo de trabajo basado en la respuesta al cambio, lo que requiere que las personas responsables del desarrollo de aplicaciones, aseguramiento de calidad del software y gestión de sistemas colaboren de forma continua entre ellos y con el cliente y tiendan a automatizar cada vez más la integración de los procesos involucrados en la puesta en producción de este software. A partir de esta situación surgen conceptos como la Integración Continua (IC) o DevOps. En este documento se estudian las herramientas que existen actualmente para la facilitación y automatización de los procesos que permiten optimizar la puesta en producción de una aplicación partiendo de la realización de un cambio en el código y asegurando la calidad de los cambios.
Diseño de sistema de identificación de llaves de sierra
(2021) Soldado Arroyo, Ramón José; Cerquides Bueno, José Ramón; Universidad de Sevilla. Departamento de Teoría de la Señal y Comunicaciones
En la actualidad, las llaves tradicionales tienen un papel fundamental en la vida diaria de la gente. Sin embargo, el proceso realizado cotidianamente para la copia de estas ha quedado algo desfasado, lo que conlleva gastos elevados que podrían evitarse. Este trabajo propone un sistema que automatice la tarea de identificación del perfil y la codificación de una llave, con el fin de generar una copia digital de esta, reproducible de manera sencilla. Tras varios estudios sobre las llaves de sierra y diferentes técnicas de procesamiento de imagen, se propone un diseño de sistema que engloba desde la toma de imágenes de la llave hasta el tratamiento y análisis de estas para obtener diversas características que puedan cotejarse con ficheros de especificaciones y obtener una identificación como salida. El proceso se divide en varias fases de diseño y se aborda con un sistema jerárquico para aumentar la simplicidad y eficiencia. Finalmente, varias pruebas de validación del sistema sirven para permitir analizar el funcionamiento de este. Pese a que los resultados obtenidos no son perfectos debido a diversos factores, los análisis realizados a partir de ellos permiten comprender de manera exhaustiva el comportamiento del sistema e identificar las fuentes de error. Este conocimiento permite desarrollar una estrategia para el perfeccionamiento del sistema en un futuro, así como ampliar su rango de funcionamiento.
Desarrollo del control de un 4WD AUTOSAR basado en Toolchain abierto
(2021) Pérez Laguarda, Antonio; Muñoz Chavero, Fernando; Hidalgo Fort, Eduardo; Universidad de Sevilla. Departamento de Ingeniería Electrónica
Este Trabajo Final de Máster tiene como objetivo el desarrollo de un vehículo (plataforma hardware) cuya arquitectura esté basada en AUTOSAR. La memoria de este trabajo comienza desarrollando el contexto en el cual surge este proyecto y los objetivos planteados en el mismo. El siguiente capítulo hace un análisis del estándar AUTOSAR donde se explica el motivo por el cual es importante su utilización y cada una de las capas de su arquitectura. En el tercer capítulo se definen los requisitos necesarios del sistema organizándolos en diferentes grupos. Los dos siguientes capítulos serán el Diseño y Desarrollo del Sistema, dividiéndose ambos en dos apartados, uno relativo a la parte hardware y otro a la parte software. A continuación, se expondrán los resultados obtenidos durante el desarrollo del proyecto y, finalmente, se recogen las conclusiones obtenidas y las posibles líneas de trabajo futuras.
Estudio de viabilidad del modelo de negocio Play&Share para gestión de equipos para la práctica deportiva
(2021) Blanco Vital, Jaime; González Ramírez, Juan; Universidad de Sevilla. Departamento de Organización Industrial y Gestión de Empresas II
El presente Trabajo Fin de Máster aborda uno de los principales aspectos de la creación de una startup, que es el desarrollo de la idea de negocio. En este proyecto, el objetivo es el desarrollo de un servicio digital llamado Play&Share, que tiene como objetivo facilitar la práctica deportiva. El servicio ofrece una interfaz web y de aplicación para reducir los problemas que los deportistas pueden encontrar en este proceso. Además de este objetivo principal, esta tesis tiene como objetivo brindar pautas generales y recursos para que los emprendedores logren resultados exitosos a la hora de desarrollar sus ideas. Además, también propone un enfoque novedoso para la realización de un Trabajo Fin de Máster basado en metodologías ágiles. El trabajo tiene las siguientes secciones: En primer lugar, el espíritu y el alcance del documento se presentan en la introducción. Luego, el autor da su visión sobre su visión de lo que es emprender, junto con una revisión exhaustiva de casos de emprendimiento exitosos y fallidos. Esta revisión se presenta con la intención de identificar las actitudes y aptitudes que debe tener el buen emprendedor. Además, se explican las técnicas utilizadas para el desarrollo de la idea (Canvas, Lean Startup y el Modelo de Desarrollo de Clientes), así como para el análisis de mercado. La siguiente sección presenta el núcleo del proyecto. La idea presentada se desarrolla iterativamente utilizando el Canvas, el Value Proposition Canvas y el Mapa de Empatía. En estas iteraciones, la idea se refina utilizando los comentarios del tutor en calidad de experto, los tests de mercado y el plan financiero de la startup. Con estas herramientas se desarrollan los siguientes aspectos: la propuesta de valor, el segmento de clientes, los canales de venta, los recursos, actividades y aliados clave, y la estructura de costos e ingresos para finalmente dar un análisis del retorno de la inversión. La siguiente parte presenta el prototipo de la aplicación y las herramientas utilizadas para su creación, mostrando las funcionalidades que tendría Play & Share. Posteriormente, se introducen los conceptos centrales de la metodología Agile utilizada para este proyecto, incluyendo las actividades a realizar. Además, se explican los cambios en la metodología que propone el autor para el desarrollo de proyectos de fin de estudio. Finalmente, se presentan una serie de recursos que los emprendedores podrían utilizar a nivel local, nacional e internacional. Estas herramientas servirían para obtener apoyo y financiación en los primeros pasos del desarrollo de la idea. El documento finaliza con las conclusiones y posibles desarrollos futuros de esta Trabajo Fin de Máster.
Diseño de un método eficiente de localización en interiores para un sistema Ultra Wideband en presencia de obstáculos
(2021) Rojas Malpartida, Pablo Manuel De; Arias de Reyna Domínguez, Eva María; Universidad de Sevilla. Departamento de Teoría de la Señal y Comunicaciones
Los sistemas Ultra Wide-Band (UWB) llevan desde los años ochenta en constante crecimiento y desarrollo, marcando el año 2002 un punto de inflexión. Esta tecnología destaca por su gran ancho de banda, capacidad para medir distancias de forma precisa, capacidad de penetración en obstáculos y potencial de lograr sistemas de bajo coste y bajo consumo. Sus aplicaciones comenzaron siendo exclusivamente militares y hoy en día diversas empresas internacionales, que conforman organizaciones como FiRa Consortium y UWB Alliance, encabezan su estudio e implantación. A lo largo del proyecto se van a exponer el origen, las aplicaciones y características de este tipo de tecnología y, apoyándose en una serie de medidas simuladas y reales, se van a analizar diferentes métodos de localización en interiores existentes – Bounding-Box, B-WLS, NLS y LLS – además de proponer métodos alternativos, basados en los existentes, para paliar el impacto de los efectos de los errores de las medidas Ultra Wideband en presencia de obstáculos.

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