Diseño de arreglos de antenas para entornos de 5G utilizando técnicas de simplificación en la red de alimentación

Design of antenna arrays for 5G environments using simplification techniques in the feeding network

ELIZVAN JUAREZ PACHECO (2023, [Tesis de doctorado])

En los últimos años, las redes de comunicaciones inalámbricas de quinta generación (5G) han tomado gran relevancia debido al crecimiento del número de usuarios móviles que se conectan a estas redes inalámbricas. Estas redes utilizan arreglos de antenas para generar haces de radiación directivos que pueden escanearse en una o múltiples direcciones en el espacio mediante el control de una red de alimentación. En una red de alimentación convencional cada elemento de antena se alimenta con un dispositivo amplificador y desfasador, lo que resulta en sistemas costosos y complejos de implementar. Por lo tanto, esta tesis de investigación propone nuevas técnicas de diseño que simplifican la red de alimentación al reducir el número de puertos de entrada y dispositivos desfasadores necesarios en el sistema de antenas. Las configuraciones propuestas consideran como requisitos de diseño el nivel de lóbulo lateral (SLL por sus siglas en inglés), rango de escaneo del haz principal y ancho de banda de operación adecuados para sistemas de 5G. Así, se introduce la técnica de bloques CORPS (Estructuras Periódicas de Radiación Coherente, en inglés) como una solución para simplificar la red de alimentación en arreglos lineales y planares. Esta técnica aprovecha la propiedad de interpolación de fase de las redes CORPS de una capa para generar los valores cofasales ideales necesarios para escanear el haz principal. Además, la aplicación de una excitación de amplitud de coseno alzado genera un haz de radiación con bajo SLL. Adicionalmente, se aplica la técnica de bloques CORPS en configuraciones con subarreglos para mejorar la reducción de desfasadores en comparación con la implementación individual de cada tecnología. Los resultados obtenidos mediante simulación electromagnética y mediciones experimentales validan los diferentes diseños propuestos. Todo esto contribuye al estado del arte al presentar diferentes diseños de arreglos de antenas que simplifican la red de alimentación manteniendo buenas características en el patrón de radiación en comparación con diseños tradicionales.

In recent years, fifth-generation wireless networks (5G) have become very relevant due to the exponential growth in the number of mobile users connecting to wireless networks. These networks employ antenna arrays to generate directional radiation beams that can be scanned in one or multiple directions in space by controlling a feeding network. In a conventional feeding network, each antenna element is fed with an amplifier and phase shifter device, which results in expensive and complex systems to implement. Therefore, this thesis proposes novel design techniques that simplify the feeding network by reducing the number of input ports and phase shifter devices required in the antenna system. The proposed configurations take into account requirements such as side lobe level (SLL), scanning range, and bandwidth appropriate for 5G systems. Thus, the CORPS (Coherent Radiation Periodic Structures) blocks technique is introduced as a solution to simplify the feeding network in linear and planar phased arrays. This technique takes advantage of the phase interpolation property of single-layer CORPS to generate the ideal cophasal values necessary for the main beam scanning. Furthermore, the application of a raised-cosine amplitude distribution generates a radiation beam with low SLL. Additionally, the CORPS blocks technique is applied in subarrays configurations to improve the phase shifters reduction compared to the individual implementation of each technology. The results obtained by electromagnetic simulation and experimental measurements validate the different proposed designs. This contributes to the state of the art by different designs of antenna arrays that simplify the feeding network while maintaining good radiation pattern characteristics when compared to traditional designs.

Arreglo de antenas, Red de alimentación, Quinta generación, Arreglo lineal, Arreglo planar Antenna array, Feeding network, Fifth Generation, Linear array, Planar array INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA CIENCIAS TECNOLÓGICAS TECNOLOGÍA DE LAS TELECOMUNICACIONES ANTENAS ANTENAS

Como las redes sociales contribuyen al conocimiento de la sistemática de plantas

RODRIGO STEFANO DUNO GERMAN CARNEVALI FERNANDEZ CONCHA (2022, [Artículo])

La ciencia y la sistemática, en particular, se han beneficiado enormemente de la tecnología. Pregúntele a cualquier amante de la naturaleza y de la fotografía, el cambio que significó la llegada de las cámaras digitales en sustitución de las cámaras convencionales. Hoy deseamos destacar otra novedad tecnológica, no menos tangible, y de enorme repercusión mundial; las redes sociales. En este breve texto presentaremos casos concretos de cómo las redes sociales pueden ser una herramienta fundamental para incrementar el conocimiento de la diversidad biológica.

APOCYNACEAE DROSERACEAE FACEBOOK NATURALISTA NOVEDADES TAXONOMICAS REDES SOCIALES BIOLOGÍA Y QUÍMICA CIENCIAS DE LA VIDA BIOLOGÍA VEGETAL (BOTÁNICA) ECOLOGÍA VEGETAL ECOLOGÍA VEGETAL

REAL TIME EMBBEDED RGB-D SLAM USING CNNS FOR DEPTH ESTIMATION AND FEATURE EXTRACTION

Marcos Renato Rocha Hernández (2023, [Tesis de maestría])

"A robust and efficient Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) system is essential for intelligent mobile robots to work in unknown environments. For visual SLAM algorithms, though the theoretical framework has been well established for most aspects, feature extraction and association is still empirically de signed in most cases, and can be vulnerable in complex environments. Also, most of the most robust SLAM algorithms rely on special devices like a stereo camera or depth sensors, which can be expensive and give more complexity to the system, that is why monocular depth estimation is an essential task in the computer vision community. This work shows that feature extraction and depth estimation using a monocular camera with deep convolutional neural networks (CNNs) can be incorporated into a modern SLAM framework. The proposed SLAM system utilizes two CNNs, one to detect keypoints in each im age frame, and to give not only keypoint descriptors, but also a global descriptor of the whole image and the second one to make depth estimations from a single image frame, all using only a monocular camera."

SLAM Inteligencia Artificial CNN Sistemas embebidos Redes neuronales Cámara monocular INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA CIENCIAS TECNOLÓGICAS TECNOLOGÍA DE LOS ORDENADORES INTELIGENCIA ARTIFICIAL INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Fabricación de nanopartículas de oro dentro de óxido de aluminio (γ-Al2O3) nanoestructurado con cavidades esféricas

Manufacturing of Gold Nanoparticles within Nanostructured Aluminum Oxide (γ-Al2O3) with Spherical Cavities

Mariela de Jesús Franco Gallegos (2023, [Tesis de maestría])

Los catalizadores basados en nanopartículas de oro han generado gran interés, gracias a su capacidad de ser selectivos en la promoción de reacciones específicas o en la producción de productos deseados, minimizando la formación de productos secundarios no deseados; sus propiedades electrónicas únicas; y su utilización bajo condiciones ambientales. Sin embargo, la desventaja principal de los catalizadores de oro es la sinterización de las nanopartículas debido a su baja temperatura de fusión, lo que provoca la pérdida de actividad catalítica y la desactivación del catalizador. Una de lassoluciones que ofrece el uso de la nanociencia y la nanotecnología es la utilización de soportes nanoestructurados que den mejor estabilidad a las nanopartículas y las protejan de la desactivación. En este trabajo se sintetizaron catalizadores basados en nanopartículas de oro soportados y encapsulados en alúmina macroporosa, por un método de impregnación húmeda asistida por ultrasonido; un método sencillo, rápido y ecológico. El desempeño catalítico de materiales sintetizados se analizó mediante espectroscopía UV-Visible in-situ en la reducción de 4-Nitrofenol a 4-Aminofenol. Así mismo, se presentan las caracterizaciones por TEM, SEM, FT-IR, espectroscopía UV-Visible, y XRD de catalizadores obtenidos. Se obtuvieron catalizadores altamente activos con alto rendimiento gracias al uso de un soporte nanoestructurado.

Catalysts -based on gold nanoparticles have recently gained interest due to their ability to selectively promote specific catalytic reactions or produce desired products, while minimizing the formation of unwanted byproducts, their unique electronic properties, and their utilization under ambient conditions. However, the main drawback of gold catalysts is the sintering of nanoparticles due to their low melting temperature, which leads to loss of catalytic activity and catalyst deactivation. One of the solutions offered by nanoscience and nanotechnology is the use of nanostructured supports that provide better stability to the nanoparticles and protect them from deactivation. In this work, gold nanoparticle-based catalysts supported and encapsulated in macroporous alumina were synthesized using a simple, fast, and eco-friendly method of ultrasound-assisted wet impregnation. The catalytic performance of synthetized materials was evaluated by in-situ UV-Visible spectroscopy in the reduction of 4-Nitrophenol to 4-Aminophenol. In addition, their characterization by TEM, SEM, FT-IR, UV Visible spectroscopy and XRD are presented. Highly active catalysts with high performance were obtained thanks to the use of a nanostructured supports.

nanopartículas de oro, alúmina macroporosa, impregnación, reducción 4-NF gold nanoparticles, macroporous alumina, impregnation, 4-NF reduction INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA CIENCIAS TECNOLÓGICAS TECNOLOGÍA DE MATERIALES PROPIEDADES DE LOS MATERIALES PROPIEDADES DE LOS MATERIALES

The public-private confluence of interests between urban and real estate marketing. The case of the Mitikah Ciudad Viva project

ANA PAULA MONTES RUIZ (2021, [Artículo, Artículo])

The shift from a managerial to an entrepreneurial approach establishes a new form of urban governance based on a broader coalition of forces in which public-private partnerships have taken place. The Xoco-Mitikah urban conflict shows that the confluence of interests between the real estate and urban tourism industry embraces the common goal of designing an urban experience that makes the competitive advantages of Southern Mexico City profitable for both. Mitikah’s real estate marketing analysis showed that, through the promotion highlights of the South, the conflictive socio-territorial relationships that emerge along with the construction of real estate megaprojects are emotionally and affectively mediated.

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Detección de eventos violentos en publicaciones de redes sociales

Detection of violent events in social media publications

Esteban Ponce León (2023, [Tesis de maestría])

En los últimos años, ha habido un interés creciente en el monitoreo de redes sociales para recopilar información y, en algunos casos, para examinar la ocurrencia de delitos. Sin embargo, gran parte de las investigaciones hasta ahora solo se han centrado en ciudades de EE. UU. o extranjeras, y por ende, en publicaciones y conjuntos de datos en inglés El objetivo principal de esta tesis es diseñar un método que permita la identificación de publicaciones de eventos violentos en español y en Twitter, utilizando información multimodal y técnicas de aumento de datos que mejoren el rendimiento de los modelos. Para esto, el trabajo de investigación se dividió en dos fases experimentales. La primera orientada a identificar publicaciones a partir de solo texto, explorando diferentes técnicas de aumento de datos para texto y modelos de aprendizaje máquina y profundo. En la segunda fase, se extendió el método propuesto para abordar la identificación en un contexto multimodal, es decir, considerando tanto los textos de los tweets como las imágenes compartidas que los acompañan. En este caso el método propuesto consideró utilizar descripciones textuales de las imágenes y abordar la problemática desde el dominio textual, además se hicieron 2 tipos de aumento de datos para cada tipo de información. La evaluación de los métodos se hizo utilizando las colecciones de la tarea de evaluación DA-VINCIS 2022 y 2023. Los resultados demostraron una mejora en el rendimiento de los modelos al considerar el uso de información multimodal y el uso de aumento de datos.

In recent years, there has been a growing interest in monitoring social networks to gather information and, in some cases, to examine the occurrence of crime. However, much of the research so far has only focused on US or foreign cities, and thus on English-language publications and data sets. The main objective of this thesis is to design a method that allows the identification of publications of violent events in Spanish and on Twitter, using multimodal information and data augmentation techniques that improve the performance of the models. For this, the research work was divided into two experimental phases. The first aimed at identifying publications from only text, exploring different data augmentation techniques for text and machine and deep learning models. In the second phase, the proposed method was extended to address identification in a multimodal context, that is, considering both the texts of the tweets and the shared images that accompany them. In this case, the proposed method considered using textual descriptions of the images and addressing the problem from the textual domain, in addition, 2 types of data augmentation were made for each type of information. The evaluation of the methods was done using the collections of the DA-VINCIS 2022 and 2023 evaluation task. The results demonstrated an improvement in the performance of the models when considering the use of multimodal information and the use of data augmentation.

Detección de Violencia, Redes Sociales, Aumento de Datos, Procesamiento del Lenguaje Natural, BERT, BETO, Descripción de Imágenes Violence Detection, Social Networks, Data Augmentation, Natural Language Processing, BERT, BETO, Image Captioning INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA CIENCIAS TECNOLÓGICAS TECNOLOGÍA DE LOS ORDENADORES MODELOS CAUSALES MODELOS CAUSALES

Predicción de la evapotranspiración de referencia mediante redes neuronales artificiales

JUAN MANUEL GONZALEZ CAMACHO ROCIO CERVANTES-OSORNIO WALDO OJEDA BUSTAMANTE IRINEO LORENZO LOPEZ CRUZ (2008, [Artículo])

La evapotranspiración de referencia (ETo) es una variable climática esencial para el cálculo de los requerimientos hídricos de los cultivos. Su previsión a corto plazo es importante para programar la distribución de volúmenes de agua en las zonas de riego. En este trabajo se presenta la aplicación de un modelo de Red Neuronal Artificial (RNA) tipo feedforward backpropagation para predecir la ETo a partir de datos diarios de temperatura del aire, radiación solar, humedad relativa y velocidad del viento. La arquitectura adoptada del modelo de RNA contiene cuatro neuronas en la capa intermedia, una neurona en la capa de salida y funciones de activación tangente hiperbólica en ambas capas. Este modelo fue aplicado a un conjunto de datos climáticos con cinco años de observaciones de la red agroclimática “Valle del Fuerte” del distrito de riego 075, localizada en el norte de Sinaloa, México. El algoritmo de entrenamiento supervisado de Levenberg-Marquardt permitió obtener un buen desempeño de la red en términos del error cuadrático medio y del coeficiente de determinación R2 para estimar la ETo en los diferentes escenarios considerados. Las predicciones de las RNA fueron comparadas con las predicciones de modelos de regresión lineal múltiple y lineal por partes; los resultados muestran que ambos modelos presentan niveles de ajuste muy similares a los datos experimentales.

Evapotranspiración Requerimientos de riego Variables climáticas Distritos de riego Regresión no lineal Redes neuronales artificiales CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA

Comparación de modelos para estimar la presión real de vapor de agua

ROCIO CERVANTES OSORNIO RAMON ARTEAGA RAMIREZ MARIO ALBERTO VAZQUEZ PEÑA WALDO OJEDA BUSTAMANTE Abel Quevedo Nolasco (2013, [Artículo])

La presión real de vapor de agua es una variable básica para estimar la evapotranspiración de los cultivos, uno de los componentes del ciclo hidrológico. Sin embargo, es difícil y cara de medir de forma directa, por lo que, en la práctica, se recurre a estimaciones basadas en la temperatura y relaciones sicrométricas. El objetivo del presente trabajo fue realizar una comparación de diferentes métodos convencionales para el cálculo de la presión real de vapor y compararlos con las estimaciones realizadas con dos tipos de redes neuronales artificiales: feedforward backpropagation y radial basis function. Se usaron datos meteorológicos de cuatro estaciones del Distrito 075, localizadas en el Valle del Fuerte, al norte de Sinaloa, México. Los resultados indican que la red neuronal artificial tipo radial basis function (escenario E4) mostró ser el mejor método en la estimación de la presión actual de vapor de agua.

Humedad atmosférica Déficit de presión de vapor Distritos de riego Redes neuronales artificiales CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA

Red neuronal artificial base radial en la estimación de la evapotranspiración de referencia

ROCIO CERVANTES OSORNIO RAMON ARTEAGA RAMIREZ MARIO ALBERTO VAZQUEZ PEÑA WALDO OJEDA BUSTAMANTE (2012, [Artículo])

En la agricultura resulta importante conocer con cierto grado de anticipación algunas variables climáticas tal como la evapotranspiración de referencia, variable primordial en la planeación y distribución del recurso agua en los distritos de riego. En el presente trabajo se utilizaron métodos convencionales y modelos de redes neuronales artificiales, específicamente feedforward backpropagation, con las mismas variables de entradas que sus homólogos modelos empíricos, para estimación de la evapotranspiración de referencia, esto se realizó para la estación Santa Rosa 1 III AC, ubicada en el Distrito 075, Valle del Fuerte, Los Mochis, Sinaloa. Los resultados obtenidos mostraron que las redes neuronales artificiales representan una alternativa de modelo confiable en la estimación de la evapotranspiración de referencia.

Planificación del riego Distritos de riego Evapotranspiración Redes neuronales artificiales INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA

Tránsito de avenidas en cauces mediante redes neuronales artificiales

FRANCISCO JAVIER APARICIO MIJARES JUAN PABLO MOLINA AGUILAR (2006, [Artículo])

Los métodos hidrológicos comúnmente utilizados para el tránsito de avenidas presentan limitantes

en el análisis de problemas complejos como, por ejemplo, los casos de trenes de avenidas, la presencia de flujos laterales o las uniones de ríos, principalmente en los casos en que no se cuenta con medición hidrométrica de toda la red hidrológica. Las características de las redes neuronales artificiales las convierten en una posibilidad para su aplicación al tránsito de avenidas, pues presentan diversas ventajas respecto a los métodos hidrológicos tradicionales. La aplicación de redes neuronales artificiales a distintos casos muestra que, contando con información y seleccionando la topología adecuada, es posible obtener resultados con una precisión similar a los métodos hidráulicos e hidrológicos con datos habitualmente disponibles en registros hidrométricos, que son escasos para la aplicación de dichos métodos. La aplicación de redes neuronales artificiales de arquitecturas simples en el caso de avenidas reales aisladas y trenes de avenidas en la región hidrológica 30, así como en registros anuales en la confluencia de los ríos Manso y Cajones, que forman el río Tesechoacán, muestra claramente las bondades de su utilización.

Tránsito de avenidas Métodos hidrológicos Redes neuronales artificiales CIENCIAS FÍSICO MATEMÁTICAS Y CIENCIAS DE LA TIERRA