Multi Antenna Time of Arrival Estimation

Projecte final de carrera fet en col.laboració amb KTH Royal Institute of TechnologyEnglish: In the communications literature exist many documents that explain how to use spatial diversity to improve the performance of the system. However, the use of spatial diversity has not been studied in depth for GNSS, although in the last years the subject has received some interest. Lately, numerous applications of GNSS for urban indoor applications has emerged. One of the main sources of impairment in the urban and indoor environments is multipath propagation. Spatial diversity is an effective means to resolve the impact of multipath. Therefore, this Master?s Thesis addresses the problem of Time Of Arrival Estimation in DSSS based navigation systems in Non Line Of Sight Signal (NLOSS) environments using antenna array signal processing methods to mitigate the multipath and improve the quality of the signal. The proposed methods are the synchronization of the frequency and delay parameters using the Maximum Likelihood Estimator (MLE), and the use of a Minimum Mean Square Error (MMSE) spatial filtering or beamforming to remove the multipath from the input signal for a correct estimation of the frequency shift and the code delay. The thesis starts by describing the GPS signal composition and the basic theory behind the Maximum Likelihood (ML) and Minimum Mean Square Error (MMSE) based methods. The performance of the two methods is assessed through simulations and application on real measurement data. We find that ML provides the best performance while MMSE provides a better trade-off between performance and complexity.Castellano: En la literatura sobre telecomunicaciones existen muchos documentos que explican cómo utilizar la diversidad espacial para mejorar el funcionamiento del sistema. No obstante, el uso de diversidad espacial no ha sido estudiada con profundidad para sistemas de navegación global con satélite (GNSS), aunque haya despertado cierta atención en los últimos años. Últimamente han salido varias aplicaciones de posicionamiento por satélite en entornos urbanos y interiores. Uno de los principales impedimentos de estos sistemas es la propagación multi camino. Pero, la diversidad espacial es una eficaz herramienta para combatir este fenómeno. Por lo tanto, este Proyecto Fin de Carrera es dirigido a solucionar el problema de la propagación multi camino en sistema con arquitectura Direct Spread Spectrum Sequence (DSSS) con el uso de técnicas de procesado de señal con agrupaciones de antenas. Los métodos propuestos son la sincronización de la frecuencia y el retardo utilizando el estimador de máxima verosimilitud (MLE) y el filtrado espacial a partir del mínimo error cuadrático medio (MMSE), o conformador de haz, para eliminar las réplicas de la propagación multi camino para una correcta estimación del retardo y la frecuencia. Este proyecto empieza describiendo la señal GPS y la teoría que hay detrás de los métodos basados en MLE y MMSE. El funcionamiento de los métodos es verificado a partir de simulaciones y su aplicación con datos obtenidos de medidas reales. Al final hemos encontrado que los métodos MLE presentan unos mejores resultados mientras los métodos MMSE presentan un mejor compromiso entre complejidad y resultados.Català: A la literatura sobre telecomunicacions existeixen molts documents que expliquen com utilitzar la diversitat espacial per millorar el funcionament del sistema. No obstant, l'ús de la diversitat espacial no ha estat estudiada a fons per a sistemes de navegació global per satèl·lit (GNSS), encara que en els últims anys, ha rebut cert interès. Últimament han sorgit vàries aplicacions de posicionament per satèl·lit en entorns urbans o interiors. Un dels principals impediments o deficiències d'aquests sistemes en aquests entorns és la propagació multi camí. Però, la diversitat espacial és una eina molt efectiva per combatre l'efecte d'aquest fenomen. Per tant, aquest Projecte de Final de Carrera es dirigeix a solucionar el problema de l'estimació del temps d'arribada en sistemes amb arquitectura Direct Spread Spectrum Sequence (DSSS) amb l'ús de tècniques de processament de senyal amb agrupacions d'antenes. Els mètodes proposats són la sincronització de la freqüència i els retard utilitzant l'estimador de més versemblança (MLE), i l'ús del filtratge espacial a partir del mínim error quadràtic mig (MMSE), o també anomenat conformador de feix, per eliminar les rèpliques degudes a la propagació multi camí per a una correcta estimació de la freqüència i el retard. Aquest projecte comença descrivint el senyal GPS i la teoria darrera els mètodes basats en MLE o MMSE. El funcionament dels dos mètodes és comprovat a partir de simulacions i a partir de la seva aplicació en dades obtingudes a partir de mesures reals. Hem trobat que mentre els mètodes MLE tenen unes millors resultats, els mètodes MMSE presenten un millor compromís entre complexitat i resultats

Towards Efficient Incident Detection in Real-time Traffic Management

Incident detection is a key component in real-time traffic management systems that allows efficient response plan generation and decision making by means of risk alerts at critical affected sections in the network. State-of-the-art incident detection techniques traditionally require: i) good quality data from closely located sensor pairs, ii) a minimum of two reliable measurements from the flow- occupancy-speed triad, and iii) supervised adjustment of thresholds that will trigger anomalous traffic states. Despite such requirements may be reasonably achieved in simulated scenarios, real-time downstream applications rarely work under such ideal conditions and must deal with low reliability data, missing measurements, and scarcity of curated incident labelled datasets, among other challenges. This paper proposes an unsupervised technique based on univariate timeseries anomaly detection for computationally efficient incident detection in real-world scenarios. Such technique is proved to successfully work when only flow measurements are available, and to dynamically adjust thresholds that adapt to changes in the supply. Moreover, results show good performance with low-reliability and missing data

Personalised Clinical Decision Support For Diabetes Management Using Real-time Data

PEPPER (Patient Empowerment through Predictive PERsonalised decision support) is an EU-funded research project to develop a personalised clinical decision support system for Type 1 diabetes self-management. The tool provides insulin bolus dose advice and carbohydrate recommendations, tailored to the needs of individuals. The former is determined by Case-Based Reasoning (CBR), an artificial intelligence technique that adapts to new situations according to past experience. The latter uses a predictive computer model that also promotes safety by providing glucose alarms, low-glucose insulin suspension and fault detection

Modelling enduring institutions: The complementarity of evolutionary and agent-based approaches

Empirical work has shown that societies can sometimes avoid antisocial outcomes , such as the Tragedy of the Commons, by establishing institutional rules that govern their interactions. Moreover, groups are more likely to avoid antisocial outcomes when they design and enforce their own rules. But this raises the question: when will group members put effort into maintaining their institution so that it continues to provide socially beneficial outcomes? Ostrom derived a set of empirical principles that predict when institutions will endure, which have subsequently been formalised in agent-based models that are based on an executable description of the content of an individual's behaviour. Here we show how these models can be complemented by evolutionary game theory, which focuses on the value or payoff of different behaviours, rather than on the mechanistic content of the behaviour. Using such a value-based model, we determine exactly when individuals will be incentivised to maintain their institution and enforce its rules, including the critical amount that a group must invest into incentivising agents to monitor rule compliance. We highlight the complementarity of content-based and value-based modelling approaches, and therefore provide a step towards unifying theoretical and empirical approaches to understanding enduring institutions and other social phenomena

Optimisation methods meet the smart grid. New methods for solving location and allocation problems under the smart grid paradigm

The smart grid offers a new infrastructure for the management of energy demand and generation towards a sustainable future. Accordingly, there is the objective to provide consumers with a response capacity to stimuli of the electricity market, and at the same time, to efficiently manage the generation system which tends to a diversification of the generators and the energy sources. For that purpose, this thesis is first focused on providing to consumers methods for managing their energy consumption and then reducing costs according to their production activities. Next, this thesis focuses on electricity generation, tackling the problem of how to share out energy production among a set of distributed generators using self-organisation. Finally, it tackles the problem of planning the placement of new generators suing meta-heuristics.La xarxa elèctrica intel·ligent ofereix una nova infraestructura per a la gestió de la demanda i generació d'electricitat cap a un futur més sostenible. En aquest sentit, hi ha l'objectiu de proveir els consumidors de capacitat de reacció davant d'estímuls del mercat elèctric i, al mateix temps, gestionar de forma eficient un sistema de generació que tendeix cap a una diversificació. Amb aquest objectiu, aquesta tesi primer es centra a desenvolupar mètodes perquè els consumidors puguin gestionar els seus consums i així també reduir-ne els costos d'acord amb les seves activitats de producció. Posteriorment, la tesi es centra en la generació elèctrica abordant el problema de com repartir la producció d'energia d'entre un conjunt de generadors distribuïts utilitzant mètodes auto-organitzatius. Finalment, s'aborda la planificació de nous generadors utilitzant mètodes metaheurístics

La tutoria, formació de ciutadans amb compromís social

Tot centre educatiu ha de definir el seu Pla d’acció tutorial que s’executa per mitjà de l’assignació d’una hora setmanal de l’assignatura de tutoria impartida amb tot el grup classe i l’assignació d’un temps addicional dedicat a l’atenció individualitzada i al contacte amb les famílies. L’acció tutorial ha de permetre l’assoliment de les competències personals, emocionals i socials de l’alumne necessàries per poder desenvolupar el seu projecte personal, acadèmic i professional. Sovint, però, les hores de tutoria grupal es destinen a veure pel·lícules, fer deures d’altres matèries o a realitzar activitats específiques d’educació emocional, civisme i estils de vida poc connectades entre sí i impartides per especialistes externs poc vinculats amb el centre i desconeguts pels alumnes. En aquest treball es pretén analitzar sobre la capacitat d’assoliment dels objectius establerts dels plans d’acció tutorial i reflexionar sobre com aconseguir una millor valoració i efectivitat de les classes de tutoria i realitzar la planificació de l’assignatura de tutoria al curs de 3r d’ESO desenvolupant part de l’assignatura aplicant mètodes pedagògics com el treball per projectes en grups cooperatius, l’obertura de l’escola a l’entorn social i a l’associacionisme més pròxim, treballant la coresponsabilitat a través de la coavaluació i estimulant la motivació a través d’estratègies de gamificació

Multiantenna Time Of Arrival Estimation

In the communications literature exist many documents that explain how to use spatial diversity to improve the performance of the system. However, the use of spatial diversity has not been studied in depth for GNSS, although in the last years the subject has received some interest, [6] and [20]. Lately, numerous applications of GNSS for urban indoor applications has emerged. One of the main sources of impairment in urban and indoor environments is multipath propagation. Spatial diversity is an effective means to resolve the impact of multipath. Therefore, this Master’s Thesis addresses the problem of the Time Of Arrival Estimation in DSSS based navigation systems in Non Line Of Sight (NLOSS) environments using antenna array signal processing methods to mitigate the multipath and improve the quality of the signal. The proposed methods are the synchronization of the frequency and delay parameters using the Maximum Likelihood Estimator (MLE), and the use of a Minimum Mean Square Error (MMSE) spatial filtering or beamforming to remove the multipath from the input signal for a correct estimation of the frequency shift and the code delay. The thesis starts by describing the GPS signal composition and the basic theory behind the Maximum Likelihood (ML) and Minimum Mean Square Error (MMSE) based methods. The performance of the two methods are assessed through simulations and application on real measurement data. We find that ML provides the best performance while MMSE provides a better trade-off between performance and complexity

Adaptive basal insulin recommender system based on Kalman filter for type 1 diabetes

Type 1 diabetes mellitus is a chronic disease that requires those affected to self-administer insulin to control their blood glucose level. However, the estimation of the correct insulin dosage is not easy due to the complexity of glucose metabolism, which usually leads to blood glucose levels far from the optimal. This paper presents an adaptive and personalised basal insulin recommender system based on Kalman filter theory that can be used with or without continuous glucose monitoring systems. The proposed approach is tested with the UVa/PADOVA simulator with eleven virtual adult subjects. It has been tested in combination with two different bolus calculators, and the performance achieved has been compared with that obtained with the default basal doses of the simulator, which can be assumed as optimal. The achieved results demonstrate that the proposed system rapidly converges to the optimal basal dose, and it can be used with adaptive bolus calculators without the risk of instabilityThis project has received funding from the grant of the University of Girona 2016-2018 (MPCUdG2016) and the European Union Horizon 2020 research and innovation programme under grant agreement No. 689810, www.pepper.eu.com/, PEPPE

Multi Antenna Time of Arrival Estimation

Projecte final de carrera fet en col.laboració amb KTH Royal Institute of TechnologyEnglish: In the communications literature exist many documents that explain how to use spatial diversity to improve the performance of the system. However, the use of spatial diversity has not been studied in depth for GNSS, although in the last years the subject has received some interest. Lately, numerous applications of GNSS for urban indoor applications has emerged. One of the main sources of impairment in the urban and indoor environments is multipath propagation. Spatial diversity is an effective means to resolve the impact of multipath. Therefore, this Master?s Thesis addresses the problem of Time Of Arrival Estimation in DSSS based navigation systems in Non Line Of Sight Signal (NLOSS) environments using antenna array signal processing methods to mitigate the multipath and improve the quality of the signal. The proposed methods are the synchronization of the frequency and delay parameters using the Maximum Likelihood Estimator (MLE), and the use of a Minimum Mean Square Error (MMSE) spatial filtering or beamforming to remove the multipath from the input signal for a correct estimation of the frequency shift and the code delay. The thesis starts by describing the GPS signal composition and the basic theory behind the Maximum Likelihood (ML) and Minimum Mean Square Error (MMSE) based methods. The performance of the two methods is assessed through simulations and application on real measurement data. We find that ML provides the best performance while MMSE provides a better trade-off between performance and complexity.Castellano: En la literatura sobre telecomunicaciones existen muchos documentos que explican cómo utilizar la diversidad espacial para mejorar el funcionamiento del sistema. No obstante, el uso de diversidad espacial no ha sido estudiada con profundidad para sistemas de navegación global con satélite (GNSS), aunque haya despertado cierta atención en los últimos años. Últimamente han salido varias aplicaciones de posicionamiento por satélite en entornos urbanos y interiores. Uno de los principales impedimentos de estos sistemas es la propagación multi camino. Pero, la diversidad espacial es una eficaz herramienta para combatir este fenómeno. Por lo tanto, este Proyecto Fin de Carrera es dirigido a solucionar el problema de la propagación multi camino en sistema con arquitectura Direct Spread Spectrum Sequence (DSSS) con el uso de técnicas de procesado de señal con agrupaciones de antenas. Los métodos propuestos son la sincronización de la frecuencia y el retardo utilizando el estimador de máxima verosimilitud (MLE) y el filtrado espacial a partir del mínimo error cuadrático medio (MMSE), o conformador de haz, para eliminar las réplicas de la propagación multi camino para una correcta estimación del retardo y la frecuencia. Este proyecto empieza describiendo la señal GPS y la teoría que hay detrás de los métodos basados en MLE y MMSE. El funcionamiento de los métodos es verificado a partir de simulaciones y su aplicación con datos obtenidos de medidas reales. Al final hemos encontrado que los métodos MLE presentan unos mejores resultados mientras los métodos MMSE presentan un mejor compromiso entre complejidad y resultados.Català: A la literatura sobre telecomunicacions existeixen molts documents que expliquen com utilitzar la diversitat espacial per millorar el funcionament del sistema. No obstant, l'ús de la diversitat espacial no ha estat estudiada a fons per a sistemes de navegació global per satèl·lit (GNSS), encara que en els últims anys, ha rebut cert interès. Últimament han sorgit vàries aplicacions de posicionament per satèl·lit en entorns urbans o interiors. Un dels principals impediments o deficiències d'aquests sistemes en aquests entorns és la propagació multi camí. Però, la diversitat espacial és una eina molt efectiva per combatre l'efecte d'aquest fenomen. Per tant, aquest Projecte de Final de Carrera es dirigeix a solucionar el problema de l'estimació del temps d'arribada en sistemes amb arquitectura Direct Spread Spectrum Sequence (DSSS) amb l'ús de tècniques de processament de senyal amb agrupacions d'antenes. Els mètodes proposats són la sincronització de la freqüència i els retard utilitzant l'estimador de més versemblança (MLE), i l'ús del filtratge espacial a partir del mínim error quadràtic mig (MMSE), o també anomenat conformador de feix, per eliminar les rèpliques degudes a la propagació multi camí per a una correcta estimació de la freqüència i el retard. Aquest projecte comença descrivint el senyal GPS i la teoria darrera els mètodes basats en MLE o MMSE. El funcionament dels dos mètodes és comprovat a partir de simulacions i a partir de la seva aplicació en dades obtingudes a partir de mesures reals. Hem trobat que mentre els mètodes MLE tenen unes millors resultats, els mètodes MMSE presenten un millor compromís entre complexitat i resultats

Cloud Based Acquisition System for Diabetic Data

IMEKO TC4 (22è : 2017 : Iasi, Romania). 22nd IMEKO TC4 Symposium and 20th International Workshop on ADC Modelling and Testing: supporting worl development through electrical & electronic mesuraments: September 14-15, 2017, Iasi, RomaniaThe paper presents a system which collects medical data from people with type 1 diabetes mellitus, stores the data into a cloud database and implements web pages for data analysis. This system architecture gives possibility to clinicians and patients to share information about patient evolution without the need for the patient to physically visit the hospital. The system includes a clinical decision support system which helps the patient on insulin doses calibrationThis material is based upon the work which is supported by the European Union through the H2020 “PEPPER” project: Patient Empowerment through Predictive Personalized decision support, http://www.pepper.eu.co