Los éxitos de la Escuela Politécnica Superior de la UAH se multiplican. El COIT ha entregado recientemente los premios PFC/TFM (Proyectos Fin de Carrera y Trabajos Fin de Máster) de 2013 y 4 estudiantes de la UAH han sido galardonados.

En esta información toman la palabra para explicar en qué consiste su trabajo.

José Luis Hernández Vega, ganador del Premio INDRA al Mejor PFC/TFM en Tecnologías Accesibles con el proyecto titulado ‘Aplicación de Técnicas de Soft Computing a la Detección Automática de Eventos Sonoros para Personas Discapacitadas’, dirigido por Enrique Alexandre Cortizo, del Departamento de Teoría de la Señal y Comunicaciones

‘Mi Proyecto Fin de Carrera se basa en el estudio de algoritmos que se encargan de clasificar automáticamente los sonidos.
En el estudio, me he centrado en los sonidos que tienen lugar dentro de una vivienda, para detectar así aquellos que pueden ser importantes para una persona con discapacidad auditiva severa o profunda, como puede ser el sonido del timbre de la vivienda o una alarma.
Con esto, se busca conseguir un cambio importante en los sistemas avisadores que existen en la actualidad, simplificándolos y ayudando a mejorar la calidad de vida de estas personas’.



María Fátima García Luque, finalista del Premio INDRA al Mejor PFC/TFM en Tecnologías Accesibles con el proyecto titulado ‘Aplicación M2ejora: Material Multimedia para el Estudio Mejorado con Características de Accesibilidad’, dirigido por José Antonio Portilla, del Departamento de Teoría de la Señal y Comunicaciones.

‘El proyecto consiste en una plataforma educativa virtual y accesible que incluye todas las asignaturas en las que el alumno esté matriculado y en las que podrá formarse a través de una serie de clases adaptadas mediante soporte visual y auditivo; así mismo la plataforma incluirá un contacto directo con el profesor sin necesidad de asistentes externos de correo, y toda clase de datos de interés, desde el expediente académico a noticias sobre jornadas y créditos de libre elección’.




Carlos Moreno León, finalista del Premio CISCO al Mejor PFC/TFM en Aplicaciones del Internet of Everything (IoE), con el proyecto ‘Toolkit for Rapid Prototyping and Validation of Distributed Algorithms in Wireless Sensor and Actuator Networks’, dirigido por Santiago Zazo Bello.

'En el proyecto se encaran algunos aspectos de un problema muy general dentro del procesado de señal. Este problema se puede resumir en que no es posible utilizar las técnicas tradicionales para tratar y procesar cantidades desmesuradas de datos provenientes de redes con inmensas cantidades de nodos.
El crecimiento de la industria del silicio en los últimos años ha traído billones de microprocesadores que de forma latente nos rodean: dispositivos de comunicación personal, televisiones, coches y equipos de cualquier tipo son capaces de sensar información del entorno, procesarla y comunicarse con otros dispositivos. Este escenario da lugar a redes y entornos inteligentes que adquieren grandes cantidades de datos, 'El Internet de las Cosas' se encarga de extraer el significado de estos datos y dar funcionalidad a aplicaciones en las cuales millares de dispositivos se comunican y aprenden como sensar y controlar el entorno. El trabajo fin de carrera contribuye al estado del arte en el campo del 'Internet de las Cosas', abarca la construcción completa de un sistema inteligente, autónomo y capaz de operar como una Red Inalámbrica de Sensores y Actuadores,WSAN. El trabajo trata el procesado de señal distribuido como la herramienta para implementar la inteligencia en WSANs. La importancia del paradigma distribuido es clave porque cuando las redes escalan a una inmensa cantidad de nodos, el acceso al centro de fusión/cálculo de datos (necesario bajo el paradigma centralizado tradicional) se convierte en el embudo del sistema, inhabilitando por completo cualquier tipo de procesado.
En el proyecto se desarrolla un ‘test-bed’ real para el prototipado y validación de algoritmos distribuidos basados en consenso, aplicados en el campo de las Redes Inalámbricas de Sensores. La plataforma está basada en motas ‘Redwire Econotag’ que ejecutan el novedoso sistema operativo orientado al Internet de las Cosas ‘Contiki OS’. La principal ventaja de este demostrador es que permite al diseñador del algoritmo teórico empotrar los cálculos sin tener que preocuparse de los distintos problemas que surgen trabajando con Redes Inalámbricas de Sensores. También distintos demostradores reales, como por ejemplo una aplicación de estimación de temperatura robusta a nodos ‘hackeados’. Otra parte importante del proyecto es el diseño y construcción de una flota de robots que se utiliza para demostrar alguna aplicación de localización y seguimiento de objetivos’.


Nerea del Rey Maestre, finalista del Premio HISDESAT al Mejor PFC/TFM en Servicios Satelitales, con el proyecto titulado ‘Análisis de Detectores CFAR en Entornos Marítimos y Propuesta de Detectores Robustos Basados en Redes Neuronales’, dirigido por M. Pilar Jarabo, del Departamento de Teoría de la Señal y las Comunicaciones.

‘Este Proyecto Fin de Carrera aborda el problema de la detección radar de blancos de parámetros desconocidos en entornos marítimos, realizando un estudio de detectores convencionales basados en técnicas de umbral adaptativo (CFAR, Constant False Alarm Rate) comparándolos con soluciones basadas en redes neuronales. Para evaluar las prestaciones de cada uno de los esquemas considerados, se ha simulado un escenario radar teórico que se aproxima a un escenario real. Para ello se ha situado un radar hipotético en el sur de la Península Ibérica y se han generado dos trayectorias que corresponden con dos barcos que navegan en direcciones opuestas. Las conclusiones extraídas determinan que las soluciones basadas en redes neuronales presentan mejores capacidades detectoras, tanto cuantitativamente como visualmente, que los detectores convencionales para los casos de estudio planteados’.

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