Spatio-temporal graph-based interpolation for mobile sensing networks

Les xarxes de sensors mòbils estan atraient molt interès a la comunitat investigadora, ja que permeten explotar la mobilitat i cobreixen àrees més grans que les xarxes de sensors fixes. Aquesta tesi aborda les principals qüestions que sorgeixen en aquests marcs de sensors mòbils, com ara el mostreig irregular tant en l'espai com en el temps o la baixa resolució espai-temporal, des d'una perspectiva de processament de senyal mitjançant grafs (GSP). Presentem un mètode d'interpolació basat en grafs amb topologia d'arbre per a xarxes de detecció mòbil com a solució per augmentar la resolució espai-temporal que proporcionen aquestes xarxes de sensors. Els paràmetres del mètode de basat en grafs amb topologia d'arbre proposat estan optimitzats per a una base de dades de qualitat de l'aire que recull els nivells d'ozó en una àrea urbana de Zuric, Suïssa. Hem trobat que la nostra solució és capaç d'adaptar-se als canvis locals i superar les tècniques clàssiques d'interpolació espacial com ara Kriging i Inverse Distance Weighting (IDW).Las redes de sensores móviles están atrayendo mucho interés en la comunidad investigadora, ya que permiten explotar la movilidad y cubrir áreas más grandes que las redes de sensores fijas convencionales. Esta tesis aborda los principales problemas que surgen en los escenarios con sensores móviles, como el muestreo irregular tanto en espacio como tiempo o la baja resolución espacio-temporal, desde una perspectiva de procesado de señal mediante grafos (GSP). Presentamos un método de interpolación basado en grafos con topología de árbol para redes de sensores móviles como solución para aumentar la resolución espacio-temporal que proporcionan estas redes de sensores. Los parámetros del método basado en grafos con la topología de árbol propuesto están optimizados para una base de datos de calidad del aire que recopila los niveles de ozono en un área urbana de Zúrich, Suiza. Descubrimos que nuestra solución puede adaptarse a los cambios locales y superar las técnicas clásicas de interpolación espacial como Kriging e Inverse Distance Weighting (IDW).Mobile sensor networks are attracting a lot of interest in the research community, since they allow to exploit mobility and cover larger areas than conventional fixed sensor networks. This thesis approaches the main issues that arise in these mobile sensor frameworks, such as irregular sampling in both space and time or low spatio-temporal resolution, from a Graph Signal Processing (GSP) perspective. We present a tree graph-based interpolation method for mobile sensing networks as a solution to increase the spatio-temporal resolution that these sensor networks provide. The proposed tree graph method parameters are optimized for an air quality dataset gathering ozone levels in an urban area in Zurich, Switzerland. We found that our solution is able to adapt to local changes and outperform classical spatial interpolation techniques such as Kriging and Inverse Distance Weighting (IDW).Outgoin