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dc.contributor.advisor | Monserrat del Río, José Francisco | es_ES |
dc.contributor.advisor | Barbi, Martina | es_ES |
dc.contributor.author | Cantero López, Miguel | es_ES |
dc.date.accessioned | 2021-10-11T15:46:36Z | |
dc.date.available | 2021-10-11T15:46:36Z | |
dc.date.created | 2021-07-23 | es_ES |
dc.date.issued | 2021-10-11 | es_ES |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10251/174473 | |
dc.description.abstract | [ES] En este trabajo académico se lleva a cabo el desarrollo de un sistema de detección y localización de Vehículos Aéreos no Tripulados (UAVs) a tiempo real para casos de uso de seguridad. Para la detección se cuenta con equipos de Radio Definida por Software (SDRs) combinados con algoritmos de Inteligencia Artificial (IA) y el software de código abierto de tratamiento de Radio Frecuencia (RF) llamado GNU Radio. El algoritmo de inteligencia artificial es el encargado de dotar de un criterio sólido al sistema a la hora de clasificar las amenazas como provenientes de un dron o no. Para la localización, tras realizar un estudio de las diferentes opciones, se ha realizado con IA, permitiendo una mayor fiabilidad y adaptabilidad al entorno, lo que confluye en unos resultados mejores a los logrados con otros métodos. Por otro lado, se ha desarrollado un entorno gráfico mediante Python para la visualización a tiempo real de los avisos por amenaza junto con la posición instantánea, siendo una solución sencilla e intuitiva para el usuario. | es_ES |
dc.description.abstract | [EN] In this academic work, the development of a detection and location system in real time for Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) is carried out for security use cases. For detection, there are Software Defined Radio (SDRs) equipment combined with Artificial Intelligence (AI) algorithms and the open source Radio Frequency (RF) treatment software called GNU Radio. The artificial intelligence algorithm is in charge of providing the system with solid criteria when classifying threats as coming from a drone or not. For the location, after a study of the different options, it has been decided to implement it with AI, allowing greater reliability and adaptability to the environment, which leads to better results than those achieved with other methods. On the other hand, a graphical environment has been developed using Python for the real-time display of threat alerts along with the instantaneous position, being a simple and intuitive solution for the user. | en_EN |
dc.format.extent | 82 | es_ES |
dc.language | Español | es_ES |
dc.publisher | Universitat Politècnica de València | es_ES |
dc.rights | Reserva de todos los derechos | es_ES |
dc.subject | UAV | es_ES |
dc.subject | Dron | es_ES |
dc.subject | Localización | es_ES |
dc.subject | Inteligencia Artificial | es_ES |
dc.subject | Python | es_ES |
dc.subject | Localiaztion | en_EN |
dc.subject | Artificial Intelligence | en_EN |
dc.subject.classification | TEORIA DE LA SEÑAL Y COMUNICACIONES | es_ES |
dc.subject.other | Máster Universitario en Ingeniería de Telecomunicación-Màster Universitari en Enginyeria de Telecomunicació | es_ES |
dc.title | Detección y localización de UAVs mediante SDRs y algoritmos de inteligencia artificial | es_ES |
dc.type | Tesis de máster | es_ES |
dc.rights.accessRights | Cerrado | es_ES |
dc.contributor.affiliation | Universitat Politècnica de València. Departamento de Comunicaciones - Departament de Comunicacions | es_ES |
dc.contributor.affiliation | Universitat Politècnica de València. Escuela Técnica Superior de Ingenieros de Telecomunicación - Escola Tècnica Superior d'Enginyers de Telecomunicació | es_ES |
dc.description.bibliographicCitation | Cantero López, M. (2021). Detección y localización de UAVs mediante SDRs y algoritmos de inteligencia artificial. Universitat Politècnica de València. http://hdl.handle.net/10251/174473 | es_ES |
dc.description.accrualMethod | TFGM | es_ES |
dc.relation.pasarela | TFGM\145071 | es_ES |