2 research outputs found

    Multiuser Coding and Signal Processing in a Low Power Sensor Network

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    Backscatter communication system is a wireless communication system that is used by both academic community and industry circles in recent years. This communication system only requires ultra-low power usage and simple design of the sensors. This project is using backscatter communication system to transmit data with backscatter tags. The method we used is semi-passive backscatter communication. This project focuses on transmitting signals with multiple sensors so there is a problem about distinguishing the signal reflected by different nodes. We modulated the transmitting digital signal with Walsh function to solve the problem of separating the signals between different nodes. By using spread sequences we have interferences between different signals from each node and also from the bouncing and direct path signals. We want to estimate the channel between the sensors to suppress the effect of the interferences. In addition, to make the system more practical with multiple usages and applications, we made the receiver and the illuminator on a moving platform. With this dynamic system it is important to deal with the interference of bouncing signals by analyzing the Doppler shift of received signal. With these approaches the purpose of this project is having the reader of the sensor network to communicate with multiple nodes with backscatter communication. This system can be used on variety of applications such as environmental sensing, signal recording and data communicating with less power usage compared with traditional communication systems. Advisor: Andrew Harm

    Dise帽o de un sistema de sensado de bajo costo para una red de monitoreo en tiempo real de contaminantes atmosf茅ricos presentes en zonas urbanas

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    La expansi贸n de las ciudades producto del desarrollo de la industria y la explosi贸n demogr谩fica viene afectando la calidad de vida de sus habitantes. Por un lado, la mayor铆a de actividades industriales como parte de sus procesos desecha contaminantes que afectan el medio ambiente. Por otro lado, el crecimiento de la ciudad ha fomentado el desarrollo de actividades que responden a satisfacer necesidades ciudadanas siendo una de las principales el transporte, que presenta problemas tales como la informalidad y la obsolescencia del parque automotor, cuya principal consecuencia es el incremento del nivel de contaminaci贸n. Siguiendo las recomendaciones de la OMS para material contaminante suspendido en aire urbano, diversas instituciones gubernamentales en el Per煤 han establecido l铆mites para la concentraci贸n de una serie de contaminantes, as铆 como, ha realizado el monitoreo de los mismos en puntos estrat茅gicos de la ciudad de Lima. Sin embargo, las soluciones empleadas en la actualidad son alternativas costosas y requieren de personal especializado para su operaci贸n, por lo que son escasas e insuficientes. Acorde a esta problem谩tica, la presente tesis describe el desarrollo de un nodo sensorial de costo inferior a 800 USD, de dimensiones inferiores a 1m3 y peso menor a 25kg, capaz de determinar la concentraci贸n de gases contaminantes tales como el CO, NO2 y PM2.5 dentro de los rangos recomendados por el MINSA. El sistema desarrollado minimiza su costo de operaci贸n al abastecerse de energ铆a mediante paneles solares funcionando al 25% de su capacidad de captaci贸n lum铆nica, adem谩s de contar con la capacidad para funcionamiento de emergencia de 12h y los equipos necesarios para determinar las principales variables meteorol贸gicas. Durante el presente trabajo, se sigui贸 la metodolog铆a de dise帽o mecatr贸nico planteada por la norma VD2206 adaptada a sistemas ciber-f铆sicos comprob谩ndose su pertinencia en procesos de desarrollo similares. As铆 mismo, se comprob贸 con un prototipo de baja fidelidad la capacidad del sistema para enviar datos en tiempo real a trav茅s de internet hacia la plataforma IOT de IBM (Watson). Finalmente, se elabor贸 la propuesta de un modelo para la ubicaci贸n de una red de estos nodos sensoriales y su optimizaci贸n mediante algoritmos de aprendizaje autom谩tico.Tesi
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