Contribución al desarrollo de técnicas avanzadas para la evaluación de prestaciones en la internet de las cosas

Resum

Resumen de la tesis: Las nuevas tendencias tecnológicas apuntan hacia la agregación de tecnologías simplificando su uso y control, una mayor integración con el usuario, así como un aumento exponencial del número de dispositivos conectados. Todo se engloba bajo el concepto de la Internet de las Cosas (Internet of Things, IoT) en torno a un gran abanico de aplicaciones como la Industria 4.0 o las Smart Cities, donde el vínculo con el usuario es más estrecho. La tendencia actual pretende dotar estos dispositivos de capacidades cognitivas permitiendo el aprendizaje y la actuación entre el mundo físico y el social con la mínima interacción del ser humano. Tradicionalmente se ha utilizado la Calidad de Servicio (Quality of Service, QoS) como métrica de evaluación objetiva. La presente tesis doctoral propone un modelo holístico capaz de ofrecer una medición de los servicios prestados en IoT a partir de métricas basadas en los dominios coste-beneficio. El dominio beneficio está compuesto por tres componentes, que son la Calidad de los Datos (Quality of Data, QoD), la Calidad de la Información (Quality of Information, QoI) y la Calidad de Experiencia del usuario (Quality of user Experience, QoE). El dominio coste queda constituido únicamente por el componente Coste de Calidad (Quality Cost, QC). Estas componentes de calidad son capaces de medir, a través del uso de diferentes métricas, el rendimiento de un servicio en diferentes capas de la arquitectura, siendo esenciales en dispositivos con recursos limitados para su optimización. En este contexto, las tecnologías de redes de área amplia de bajo consumo (Low-Power Wide Area Network, LPWAN) como Long-Range (LoRa) y Long-Range Wide Area Network (LoRaWAN) permiten comunicaciones a grandes distancias con mínimo consumo de recursos. A su vez, es una tecnología muy versátil ya que puede ser embebida en dispositivos estáticos o móviles como los Vehículos Aéreos No Tripulados (Unmanned Aerial Vehicles, UAVs). Por este motivo, se usará LoRa/LoRaWAN y los UAV como caso de estudio. Por último, las técnicas de Inteligencia Artificial (Artificial Intelligence, AI) se han convertido en una herramienta extremadamente útil en diferentes entornos, incluido el de la evaluación de prestaciones, y sobre todo, por su capacidad predictiva. Por este motivo, serán también tema de estudio en esta tesis doctoral. http://repositorio.bib.upct.es/dspace/