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Clasificación de patrones para el seguimiento de flujos de dispositivos móviles
| dc.contributor | Rey Micolau, Francesc |
| dc.contributor.author | Ródenas Herrera, Aitor |
| dc.contributor.other | Universitat Politècnica de Catalunya. Departament de Teoria del Senyal i Comunicacions |
| dc.date.accessioned | 2011-09-23T10:43:26Z |
| dc.date.available | 2011-09-23T10:43:26Z |
| dc.date.issued | 2009-07-29 |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/2099.1/12923 |
| dc.description | Poco a poco, el mercado de las telecomunicaciones móviles se va introduciendo en áreas que hasta ahora le eran ajenas, con la finalidad de resolver demandas concretas. Las comunicaciones entre los usuarios con terminales móviles han aumentado exponencialmente durante los últimos años ya que el sector de las telecomunicaciones está en alza. Gracias a la infraestructura móvil actual, cada vez que se hace uso del terminal y se conecta a la red celular, queda almacenada la posición en un registro de localización, y por lo tanto la trayectoria seguida por cada usuario móvil. El presente proyecto nace de la necesidad de modelar el comportamiento global de los usuarios móviles de la red vial, en relación a las trazas de movilidad de los registros de localización. Estudiaremos patrones de comportamiento concretos, como usuarios móviles que viajan juntos (JM), que comparten el mismo origen-destino en sus trayectorias (OD), o repeticiones periódicas de los patrones anteriores (TR). Mediante el lenguaje de programación MatLab, se generarán todos los algoritmos necesarios con la finalidad de clasificar los patrones de interés y realizar el seguimiento del flujo de los dispositivos móviles. Programaremos funciones para simular trazas de movilidad, con el objetivo de testear y evaluar el buen funcionamiento de los posteriores algoritmos de clasificación de los usuarios (Generadores de Trazas), así como un subsistema de pre-procesado del flujo de información (Funciones de Pre-procesado), para adecuar los datos disponibles a la casuística del problema o patrón a estudiar. Finalmente, para realizar la agrupación, definiremos los Algoritmos de Clasificación no-supervisada basados en técnicas de clustering, con la finalidad de agrupar en clusters a los usuarios móviles con el mismo modelo de comportamiento. Es necesario hacer notar que el mayor beneficio que este proyecto pueda reportar, es que los resultados pueden ser observados de forma global para conocer pautas de comportamiento o tendencias aplicables, obteniendo así conclusiones decisivas respecto a la movilidad de las personas por parte de los planificadores de tráfico o las operadores móviles, y servir de punto de partida para llegar a soluciones que incorporen otro tipo de factores como criterios de evaluación, para tomar correctas decisiones. El hecho de que puedan ser abordados mediante la misma metodología diferentes patrones o modelos de comportamiento, le confieren un gran potencial práctico |
| dc.language.iso | spa |
| dc.publisher | Universitat Politècnica de Catalunya |
| dc.subject | Àrees temàtiques de la UPC::Enginyeria de la telecomunicació::Radiocomunicació i exploració electromagnètica::Comunicacions mòbils |
| dc.subject.lcsh | Mobile communication systems |
| dc.subject.lcsh | Cellular telephone systems |
| dc.title | Clasificación de patrones para el seguimiento de flujos de dispositivos móviles |
| dc.type | Master thesis (pre-Bologna period) |
| dc.subject.lemac | Comunicacions mòbils, Sistemes de |
| dc.rights.access | Restricted access - author's decision |
| dc.audience.educationlevel | Estudis de primer/segon cicle |
| dc.audience.mediator | Escola d'Enginyeria de Telecomunicació i Aeroespacial de Castelldefels |
| dc.audience.degree | ENGINYERIA TÈCNICA DE TELECOMUNICACIÓ, ESPECIALITAT EN SISTEMES DE TELECOMUNICACIÓ (Pla 2000) |