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Detección y localización de UAVs mediante SDRs y algoritmos de inteligencia artificial

RiuNet: Repositorio Institucional de la Universidad Politécnica de Valencia

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Detección y localización de UAVs mediante SDRs y algoritmos de inteligencia artificial

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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


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