RESUMEN
La presente tesis aborda la elaboración de algoritmos de detección distribuida en
sistemas monosensor. Tradicionalmente, la detección distribuida se ha aplicado a
la fusión de decisiones tomadas por sensores espacialmente dispersos. No
obstante, puede ser de utilidad en la implementación de detectores que tratan de
explotar diferentes tipos de información sobre las diferencias existentes entre las
dos hipótesis sobre las que decidir. El objetivo es sustituir un único detector
complejo, cuando no inabordable, por una combinación de detectores más
sencillos, implementables a partir de la teoría de detección óptima.
Frente a la posibilidad de un enfoque general, se ha preferido focalizar la tesis en
dos aplicaciones de especial interés para el grupo de investigación, en cuyo seno se
ha desarrollado esta tesis: detección de incendios forestales a partir de señales
infrarrojas y detección de ecos en ruido de fondo granular, en ensayos no
destructivos por ultrasonidos.
En cuanto a la detección de incendios forestales se ha propuesto un esquema de
detección que fusiona dos tipos de detectores que hemos denominado detector de
persistencia y detector de crecimiento. La idea subyacente es tratar de explotar la
misma información que utiliza el propio vigilante humano, al que se trata de
reemplazar. El detector de persistencia se basa a su vez en la fusión de decisiones
correspondientes a pequeños intervalos de observación consecutivos. En cada
intervalo se implementa un detector de filtro adaptado en subespacio que trata de
explotar el comportamiento de persistencia en tiempo a corto plazo de un fuego,
frente a otros efectos de carácter impulsivo que también pueden producir
incrementos de temperatura esporádicos en la celda bajo vigilancia (coches,
personas, sol,…). Por su parte el detector de crecimiento trata de explotar mediante
un filtro adaptado a un crecimiento de tipo lineal, el esperado crecimiento en
temperatura que, a medio y largo plazo, debe producir un fuego descontrolado, en
comparación con fuegos controlados que podrían disparar indebidamente el
sistema. El esquema diseñado permite ajustar la probabilidad de falsa alarma,
consiguiendo buenas prestaciones de probabilidad de detección, como hemos
demostrado con señales simuladas y reales.
En relación con la detección de ecos ultrasónicos en ruido de fondo granular
hemos desarrollado un esquema que combina la filosofía subyacente en las
denominadas técnicas “split-spectrum”, con la detección distribuida. Las técnicas
“split-spectrum” explotan la diversidad frecuencial implícitamente, comparando las
respuestas a diferentes frecuencias de un eco de señal, frente a las respuestas del
ruido granular. Las primeras deben ser mucho más estables y las segundas mucho
más irregulares. El esquema propuesto consiste en colocar un detector
“sintonizado” a cada banda frecuencial y fusionar posteriormente todas las
detecciones. La sintonía en cada detector se realiza mediante un filtro adaptado a
un subespacio “paso-banda”. Hemos desarrollado todo el análisis requerido para
ajustar la probabilidad de falsa alarma deseada, garantizando la maximización de la
probabilidad de detección. Los experimentos con señales simuladas se han
completado con experiencias de laboratorio en piezas de aluminio. Asimismo se
han aplicado las técnicas propuestas en la determinación de los perfiles de
interfaces entre capas correspondientes a la bóveda de la Basílica de la Virgen de
los Desamparados de Valencia, como apoyo en su restauración.