APRÈN. Portal de la producció docent del professorat de la UPC

Modern optimization problems often involve dealing with conflicting objectives, making them suitable for multi-objective optimization techniques. This research introduces MO-PUGAN, an innovative framework utilizing Generative Adversarial Networks (GANs) for multi-objective optimization in engineering design. Utilizing a training data update method, MO-PUGAN iteratively refines the GAN's training. Comprehensive experimentation reveals MO-PUGAN's ability to learn and mirror the distribution of optimal Pareto fronts, beginning with random populations and progressively enhancing it. In comparison to conventional optimization methods that navigate the design space, our framework focuses on learning the optimal distribution eventually. Results indicate that, while it holds promise, it has yet to surpass traditional techniques like Evolutionary Algorithms in performance. This work underscores the potential of melding machine learning with traditional optimization, offering fresh perspectives and methodologies in the design optimization domain.

Los problemas modernos de optimización a menudo implican lidiar con objetivos en conflicto, lo que los hace adecuados para técnicas de optimización multiobjetivo. Esta investigación introduce MO-PUGAN, un marco innovador que utiliza Redes Antagónicas Generativas (GANs por sus siglas en inglés) para la optimización multiobjetivo en diseño de ingeniería. Utilizando un método de Actualización de los datos de entrenamiento, MO-PUGAN refina iterativamente el entrenamiento del GAN. La experimentación exhaustiva revela la habilidad de MO-PUGAN para aprender y reflejar la distribución de frentes de Pareto óptimos, comenzando con poblaciones aleatorias y mejorando progresivamente. En comparación con los métodos convencionales de optimización que navegan por el espacio de diseño, nuestro marco se centra en aprender esta distribución óptima eventualmente. Los resultados indican que, aunque tiene potencial, aún no ha superado técnicas tradicionales como los algoritmos evolutivos en rendimiento. Este trabajo destaca el potencial de fusionar el aprendizaje automático con la optimización tradicional, ofreciendo nuevas perspectivas y metodologías en el dominio de la optimización de diseño.

This project combines the technologies of various projects SABRINA (SAR Bistatic Receiver for Interferometric Applications) of Remoting Sensing Lab at UPC, in order to design and implement a RF receiver capable of receiving signals from different satellites operating in different frequencies as the C-band and the X-band. In addition, the receiver has the property of being much more compact and lighter than its predecessors, as it has been designed to be loaded onto a UAV (Unmanned Aerial Vehicle).

Este proyecto combina las tecnologías de los diferentes proyectos SABRINA(SAR Bistatic Receiver for INterferometric Applications) del Remoting Sensing Lab de la UPC, con el objetivo de diseñar e implementar un cabezal de radiofrecuencia para un receptor capaz de recibir señal de diferentes satélites que operan en diferentes frecuencias tanto de la banda C como de la banda X. Además, este receptor tiene la propiedad de ser mucho mas compacto y ligero que sus predecesores, ya que ha estado pensad para ser embarcado en un UAV (vehículo aéreo no tripulado).

During the last few years, different navigation systems with varying degrees of accuracy have appeared, such as: LORAN (Long Range Navigation), Decca, GNSS (GLObal NAvigation Satellite System), the latter being the most widely used nowadays. GNSS, which includes GPS (Global Positioning System) and GLONASS (Global Navigation Satellite System) , consists of a constellation of satellites which are used for positioning and location anywhere on the globe. These systems were designed in order to position vehicles and aircraft for military purposes. With the widespread use of such systems for civilian use, GPS have extended their use, evolving and providing accuracy to a few meters. But the GPS might not be the best choice for higher accuracy applications. In our research field , we need to know very precisely the current position of a moving platform. Among the commercially available systems, none fits our specifications, therefore a system to improve positioning has been implemented. The systems used in this project are: the estimation technique TDOA (Time Difference of Arrival), which combined with the multilateration algorithm (MLAT) allows us to measure the phase difference of the chirp signal (frequency varies depending on the time) and transform to positions difference. We will also use some inertial sensors (accelerometer and gyroscope), which through the Extended Kalman Filter (EKF) and sensor fusion will be responsible for improving the accuracy of this estimate. In this thesis, we will consider two scenarios to test the EKF with different dynamic equations of motion. The first stage is the simulation of four transmiting transmit antennas (slaves) arranged in a square, distributed in a particular geographical area in which the vehicle (or master receiving antenna) must calculate its position within that area with EKF and inertial sensors support. The second stage will be a case in which we have three transmitting antennas placed in a triangle shape. In this case the receiving antenna will be located within the area of the triangle and it will be really moving in one dimension to further evaluate the results with EKF. In this context, the intention of this thesis has been to implement improvements in the positioning system, introducing elements that provide additional or redundant information and process it for this purpose.

A lo largo de los últimos años han ido apareciendo diversos sistemas de radionavegación con distintos grados de precisión, entre otros: LORAN (Long Range Navigation), Decca, GNSS (Global Navigation Satellite System), siendo este último el más utilizado en la actualidad. El sistema GNSS, que engloba los sistemas GPS (Global Positioning System) y GLONASS (GLObal NAvigation Satellite System), está conformado por una constelación de satélites, que se utilizan para determinar el posicionamiento y localización en cualquier parte del globo terrestre. Estos sistemas fueron ideados con la finalidad de posicionar vehículos y aeronaves en un ámbito militar. Con la generalización de dichos sistemas para usos civiles, los sistemas GPS han extendido su uso, evolucionando y aportando una precisión de hasta unos pocos metros. Pero el GPS podría no ser la mejor opción para aplicaciones de mayor precisión. En nuestro ámbito de investigación, se requiere conocer de forma muy precisa la posición en cada momento de una plataforma en movimiento. Entre los sistemas disponibles a nivel comercial, ninguno se ajusta a nuestras especificaciones, por lo que se ha implementado un sistema a medida para mejorar el posicionamiento. Los sistemas utilizados en este proyecto son: la técnica de estimación TDOA (Time Difference Of Arrival), que combinada con el algoritmo de multilateralización (MLAT) nos permite medir la diferencia de fase de la señal chirp (que varía su frecuencia en función del tiempo) y convertirla a diferencias de posición. También usaremos unos sensores inerciales (acelerómetro y giroscopio), que a través del Filtro Extendido de Kalman (EKF) y la fusión de sensores se encargarán de mejorar la precisión de esta estimación. En esta tesis, evaluaremos dos escenarios para probar el EKF con diferentes ecuaciónes dinámicas de movimiento. El primer escenario es la simulación de cuatro antenas transmisoras (slaves) dispuestas en forma de cuadrado, distribuidas en un área geográfica concreta, en la cual se halla el vehiculo (antena receptora o master), que debe calcular su posicion dentro de esa area con la ayuda del EKF y los sensores inerciales. El segundo escenario será un caso práctico en el cual disponemos de tres antenas transmisoras colocadas en forma de triángulo. En este caso, la antena receptora se situará dentro del área del triángulo y se irá moviendo milimétricamente en una única dimensión para posteriormente evaluar los resultados con el EKF. En este contexto, la intención de esta tesis ha sido implementar mejoras en el sistema de posicionamiento, introduciendo elementos que proporcionan información adicional o redundante y procesarla con este fin.

[ANGLÈS] The aim of this thesis is to do an in-depth analysis of state-of-the-art denoising methods for Polarimetric SAR data and to propose a new algorithm taking advantage on their strong points. The filters under analysis are the Iterative Bilateral Filter for Polarimetric SAR Data and the Non Local Means Filter for (Pol)(In)SAR Data. Along with them, we will also study two older methods as a reference: the Refined Lee and the Boxcar filters. Afterwards, a patch-based algorithm that computes similarities both in the spatial and in the radiometric domain (using a Riemannian metric), selects the best input parameters automatically and iterates until it converges in the best result is proposed. Finally, a cross-evaluation of the studied methods and the proposed one is performed.

[CASTELLÀ] El objetivo de éste proyecto es hacer un estudio en profundidad de dos métodos de reducción del ruido en imágenes SAR polarimétricas, así cómo proponer un nuevo algoritmo que se aproveche de sus puntos fuertes. Los filtros que se analizarán son, por un lado el Iterative Bilateral Filter for Polarimetric SAR Data y por el otro el Non Local Means Filter for (Pol)(In)SAR Data. Juntamente con ellos, también se estudiarán los filtros Refined Lee y Boxcar. A continuación, se propondrá un algoritmo que sea patch-based, que calcule las similitudes tanto en el dominio radiométrico cómo en el dominio espacial, que seleccione automáticamente los mejores parámetros de entrada y que itere hasta convergir en el mejor resultado posible. Por último, se realiza una evaluación cruzada de los métodos estudiados, juntamente con el nuevo algoritmo propuesto.

[ANGLÈS] Study and development of the main image focus algorithms for a Synthetic Aperture Radar (SAR). First starts studying the basic focus techniques and then are implemented autofocus methods to correct the errors in the deviation of the platform where the radar is embarked to obtain better resolution in the final image. Have been used the ARBRES system data to verify the proper operation of the developed algorithms and has also been developed a target simulator capable of simulating SAR scenes as well as errors on the trajectory of the platform.

[CASTELLÀ] Estudio y desarrollo de los principales algoritmos de focalización de imágenes para un Radar de Apertura Sintética (SAR). Primero se inicia el estudio de las técnicas básicas de focalización y luego se implementan métodos de autofoco para corregir los errores en la desviación de la plataforma donde se embarca el radar para obtener así una mejor resolución de la imagen final. Se han utilizado los datos del sistema ARBRES para verificar el buen funcionamiento de los algoritmos desarrollados y también se ha desarrollado un simulador de blancos capaz de simular escenas SAR así como simular errores en la trayectoria de la plataforma.

[ANGLÈS] The design and implement a Synchronous Acquisition System to lock with the PRF of received signals for Bistatic SAR. The general objective is to develop a Signal Processing device to estimate the synchronism of received signals to digitalize and record with trigger dependence, the reflected inputs optimizing the acquisition. Moreover, the study and analysis of the Bistatic SAR systems with SABRINA in order to program, configure and test the synchrony. The project has been realized at Remote Sensing Laboratory of UPC in collaboration with the Bistatic Research Group.

[CASTELLÀ] Este trabajo comprende el diseño y la implementación de un sistema de adquisición síncrona para sincronizar con la PRF de las señales recibidas para un receptor SAR biestático. El principal objetivo es el desarrollo de un sistema de processado de señal para estimar la sincronía de las señales recibidas y digitalizar las señales reflejadas optimizando al máximo la adquisición mediante un trigger. El proyecto ha sido realización el el Laboratorio de Sensores Remotos de la UPC en colaboración con el Grupo de Investigación Biestatic.

English: Development of interferometric techniques by amplitude criteria in order to obtain the linear subsidence, taking into account the azimut position phase component in the estimation process, which is very relevant in interferograms with large Doppler difference.

Castellano: Desarrollo de técnicas interferométricas por criterios de amplitud para la estimación de la deformación lineal del terreno a partir de imágenes de reflectividad con diferencias de Doppler grandes, mediante la utilización de la componente de fase relativa a la posición azimut.

English: Study of the uses of orbital polarimetric data for the survey of terrain subsidence through SAR Differential interferometry (DInSAR).

Castellano: Estudio del uso de datos polarimetricos orbitales para la monitorizació de la subsidencia del terreno mediante Interferometría Diferencial SAR (DInSAR)

English: In this thesis the design of a RF Positioning System is presented. The system is intended to be used as a motion compensation system of a UAV. The main aim of the project is the usage of anchor nodes that cannot synchronize between them other than in phase. The phase synchronization is assumed to be separate and successful. In future practical applications, the conclusions of this study will be taken to practice as an additional tool of the UAV.

Castellano: En esta tesis se presenta el diseño de un sistema RF de posicionamiento. El sistema está planeado para ser usado como compensador de movimiento de un UAV. El objetivo principal del proyecto es la implementación de estaciones base que no pueden sincronizarse entre sí excepto en fase. La sincronización de fase se asume como un proceso aparte y exitoso. En futuras aplicaciones, las conclusiones de este estudio serán llevadas a la práctica como una heramienta adicional del UAV.