Projecte assignat
Títol: Gestió cognitiva de recursos de xarxes òptiques en comunicacions satel·litals per al suport d'operacions aeronàutiques
Director/a: PAGÈS CRUZ, ALBERT
Departament: TSC
Títol: Gestió cognitiva de recursos de xarxes òptiques en comunicacions satel·litals per al suport d'operacions aeronàutiques
Data inici oferta: 19-07-2026 Data finalització oferta: 19-03-2027
Estudis d'assignació del projecte:
DG ENG AERO/SIS TEL
| Tipus: Individual | |
| Lloc de realització: EETAC | |
| Paraules clau: | |
| Descripció del contingut i pla d'activitats: | |
| Les comunicacions satel·litals són el nucli de gran part de casos d'ús en operacions aeronàutiques, des de les comunicacions entre estacions base, passant per a les comunicacions terra-aire, per acabar en el seu ús per a estimacions meteorològiques o atmosfèriques. L'ús de tecnologies òptiques, ja sigui cablejades (fibra) o en espai lliure, resulta primordial per tal de proporcionar un gran ample de banda i baixa latència de comunicació, així com alta directivitat en radiació. Per tal de garantir el bon funcionament dels casos d'ús suportats, és primordial mantenir un bon estat de salut de la infraestructura òptica. Degut al gran nombre d'elements de les infraestructures, així com la quantitat d'informació de monitoratge generada, les tècniques tradicionals de control i manteniment de qualitat de servei s'enfronten amb limitacions: no és suficient en visualitzar la informació i estat dels diversos components, sinó que també fa falta entendre quin és l'estat extrem a extrem, així com preveure estats futurs, classificant quin és el seu impacte en els canals de comunicacions. En aquest sentit, la gestió cognitiva de xarxes, suportada mitjançant l'ús de tècniques de Machine Learning (ML), resulta d'especial interès.
L'objectiu d'aquest TFG és múltiple: primer, es persegueix estudiar quin és el disseny d'una potencial xarxa de fibra òptica per a la comunicació entre estacions base/de control de comunicacions satel·litals; segon, es busca caracteritzar la informació de monitoratge (per exemple, potència òptica, atenuació, etc...) associada tant a canals de fibra òptica com òptica en espai lliure, ja sigui mitjançant la cerca d'informació en datasets preexistents o mitjançant la generació sintètica, per tal de disposar de datasets representatius sobre el estat d'operació normal i anòmal de les infraestructures òptiques; i tercer, es busca desenvolupar mitjançant tècniques de ML un agent capaç de classificar i/o predir estats anòmals en la xarxa de comunicacions a través de la informació de monitoratge, permetent la re-configuració preventiva dels recursos òptics amb l'objectiu de mantenir una qualitat de servei òptima. |
|
| Orientació a l'estudiant: | |
| Per a la realització d'aquest TFG, l'estudiant hauria de tenir el següent perfil i coneixements:
- Xarxes Òptiques: Fonaments de transmissió per fibra, commutació òptica i assignació de recursos - Comunicacions satel·litals: principals casos d'ús, elements constituents. - Coneixement bàsic de Machine Learning - Nivell de programació bàsic. - Capacitat per utilitzar eines de càlcul i interès per aprendre programari de simulació o planificació de xarxes. El projecte permet una modalitat de treball flexible i remota, ja que se centra en el disseny, dimensionament i simulació, sense requerir muntatge de hardware. Tot hi això, per a una bona execució del TFG, es recomana la presencialitat de l'alumne en forma de reunions periòdiques per tal de facilitar el desenvolupament de les solucions, com les discussions amb el director. |
|
| Requereix activitats hardware: No | |
| Requereix activitats software: Sí Sistema operatiu: Disc (Gb): | |
| Horari d'atenció a estudiants per a l'assignació de projecte: |
|