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Curso : 2020/2021

533 - Máster Universitario en Ingeniería de Telecomunicación

60945 - Redes de sensores electrónicos


Información del Plan Docente

Año académico:
2020/21
Asignatura:
60945 - Redes de sensores electrónicos
Centro académico:
110 - Escuela de Ingeniería y Arquitectura
Titulación:
533 - Máster Universitario en Ingeniería de Telecomunicación
Créditos:
5.0
Curso:
2
Periodo de impartición:
Primer semestre
Clase de asignatura:
Optativa
Materia:
---

1.Información Básica

1.1.Objetivos de la asignatura

La asignatura y sus resultados previstos responden a los siguientes planteamientos y objetivos:

Se trata de una asignatura optativa con número de plazas limitadas.

El objetivo de la asignatura es formar al alumno en los fundamentos del diseño electrónico de redes de sensores, así como familiarizarse con el instrumental apropiado de laboratorio y algunas aplicaciones prácticas

  1. Las redes de sensores, sus aplicaciones, relación con la inteligencia ambiental e Internet de las Cosas
  2. Estándares internacionales y protocolos de redes de sensores.
  3. Diseño electrónico de nodos de sensores 
  4. Diseño de inteligencia embebida en sensores inteligentes

1.2.Contexto y sentido de la asignatura en la titulación

Esta asignatura forma parte de la materia optativa Electrónica para ambientes inteligentes del Máster enIngeniería Electrónica, y se oferta igualmente en el Máster en ingeniería de Telecomunicación. Es una asignatura de 5 créditos ECTS que equivalen a 125 horas totales de trabajo del estudiante.
Dentro del ámbito de los ambientes inteligentes e Internet de las Cosas, la interacción con el entorno context awareness es clave. En este aspecto, es de gran importancia el conocimiento de las tecnologías utilizadas para implementar dispositivos electrónicos embebidos así como los fundamentos de las redes de sensores de aplicación en los ambientes inteligentes.
Estos conocimientos permitirán al estudiante el diseño y desarrollo de dispositivos electrónicos integrables en entornos inteligentes y capaces de monitorizar al usuario y al entorno.

1.3.Recomendaciones para cursar la asignatura

Teniendo en cuenta las titulaciones que dan acceso al máster, no es necesario ningún conocimiento previo adicional para cursar esta materia. Son necesarios conocimientos previos en sistemas electrónicos digitales y sistemas electrónicos con microprocesadores.

2.Competencias y resultados de aprendizaje

2.1.Competencias

Al superar la asignatura, el estudiante será más competente para...

COMPETENCIAS BÁSICAS:

CB6. Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en el desarrollo y/o aplicación de ideas, a menudo en un contexto de investigación.

CB7. Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio.

CB10. Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida auto dirigido o autónomo.

COMPETENCIAS GENERALES

CG1. Capacidad para proyectar, calcular y diseñar productos, procesos e instalaciones en todos los ámbitos de la ingeniería de telecomunicación.

CG12. Poseer habilidades para el aprendizaje continuado, autodirigido y autónomo.

COMPETENCIAS ESPECÍFICAS

CE12. Capacidad para utilizar dispositivos lógicos programables, así como para diseñar sistemas electrónicos avanzados, tanto analógicos como digitales. Capacidad para diseñar componentes de comunicaciones como por ejemplo encaminadores, conmutadores, concentradores, emisores y receptores en diferentes bandas.

CE14. Capacidad para desarrollar instrumentación electrónica, así como transductores, actuadores y sensores.

CE15. Capacidad para la integración de tecnologías y sistemas propios de la Ingeniería de Telecomunicación, con carácter generalista, y en contextos más amplios y multidisciplinares como por ejemplo en bioingeniería, conversión fotovoltaica, nanotecnología, telemedicina.

2.2.Resultados de aprendizaje

El estudiante, para superar esta asignatura, deberá demostrar los siguientes resultados...

  • Conocer los fundamentos de las redes de sensores de aplicación en los ambientes inteligentes.
  • Conocer los principales estándares internacionales y protocolos utilizados en redes de sensores inalámbricas.
  • Conocer las implicaciones energéticas asociadas a las redes de sensores.
  • Conocer las implicaciones en el diseño de inteligencia artificial en sensores inteligentes
  • Continuar adquiriendo de manera autónoma nuevos conocimientos técnicos relacionados con las redes de sensores.

2.3.Importancia de los resultados de aprendizaje

Dentro del ámbito de los entornos inteligentes e Internet de las Cosas, las redes de sensores inteligentes son claves. Su utilidad se centra no solo en la capacidad de automatización y de adaptación del entorno, sino también en la mejora de aspectos relacionados con el consumo energético. En este aspecto es de gran importancia el conocimiento de las tecnologías utilizadas, y las emergentes, para implementar dispositivos electrónicos sensores y actuadores.
Los conocimientos, aptitudes y habilidades adquiridos a través de esta asignatura, junto con los del resto del Máster, deben permitir al estudiante desarrollar las competencias anteriormente expuestas, así como abordar con garantías la realización de una tesis doctoral en el ámbito de las redes de sensores, o desempeñar adecuadamente una labor profesional en el mencionado ámbito.

3.Evaluación

3.1.Tipo de pruebas y su valor sobre la nota final y criterios de evaluación para cada prueba

El estudiante deberá demostrar que ha alcanzado los resultados de aprendizaje previstos mediante las siguientes actividades de evaluacion

E1 Asistencia y evaluación de las prácticas
Se utilizarán las prácticas para iniciar y orientar al alumno en la realización del trabajo práctico. Se evaluará el trabajo realizado en las sesiones de laboratorio dentro del trabajo práctico. Además la asistencia se considera obligatoria por ser parte fundamental del aprendizaje. Los estudiantes tendrán que entregar los informes correspondientes a cada uno de los bloques prácticos.
Esta actividad se calificará de 0 a 10 puntos y supondrá el 40% de la calificación del estudiante en la asignatura.

E2 Proyecto de asignatura
Se propondrá una actividad de trabajo práctico en grupo para aplicar los diferentes conceptos y contenidos vistos en las clases teóricas. Este método de aprendizaje supone una aproximación a la actividad profesional y a un estilo de aprendizaje más autónomo, más eficiente y que permite al alumno la adquisición de aquellas competencias profesionales que serán más útiles en su práctica profesional.
El trabajo se realizará en grupos de alumnos. Se propondrá una especificación inicial del trabajo. Esta especificación se proporciona en un documento junto con un índice de capítulos que el grupo ha de completar. En la fase inicial, el grupo ha de decidir cómo realizarlo y el reparto de tareas. Esto se incluirá en el documento de trabajo y ha de ser aprobado por el profesor para continuar la realización. La entrega
final incluirá;

  • Presentación del prototipo.
  • Exposición oral del trabajo realizado.
  • Cuaderno de trabajo con una descripción completa del trabajo realizado, reparto de tareas, cálculos realizados, diario de trabajo y cuanta documentación se considere necesaria para documentar el trabajo.

Esta actividad se calificará de 0 a 10 puntos y supondrá el 30% de la calificación del estudiante en la asignatura.

E3 Artículo de investigación

Relacionado con los contenidos teóricos del curso, el estudiante deberá redactar en formato artículo un estudio de alguno de los temas (a acordar con el profesor). Deberá además leer los trabajos del resto de compañeros y realizar una presentación de su trabajo en clase. Esta actividad se calificará de 0 a 10 puntos y supondrá el 30% de la calificación del estudiante en la asignatura.

Calificación global:
La asignatura se evalúa en la modalidad de evaluación global con las actividades anteriormente señaladas.

4.Metodología, actividades de aprendizaje, programa y recursos

4.1.Presentación metodológica general

El proceso de aprendizaje que se ha diseñado para esta asignatura se basa en lo siguiente:

  • En las clases de teoría se expondrán las bases teóricas de las redes de sensores y del diseño electrónico de los nodos así como su aplicación a los entonos inteligentes e Internet de las Cosas.
  • Se realizarán prácticas de laboratorio, en grupos reducidos se desarrollarán problemas y diseños representativos y se harán montajes con redes de sensores.
  • En el desarrollo del proyecto el estudiante será responsable de desarrollar el trabajo actuando el profesor como tutor del mismo.
  • El profesor definirá diferentes áreas de investigación para que los estudiantes realicen los artículos de investigación específicos así como las presentaciones asociadas.

4.2.Actividades de aprendizaje

El programa que se ofrece al estudiante para ayudarle a lograr los resultados previstos comprende las siguientes actividades...

Actividades tutorizadas(1.96 ECTS, 49 horas):
A01 Clase magistral (10 horas): En esta actividad se expondrán los contenidos fundamentales de la materia y se realizarán un conjunto de problemas representativos. Esta actividad se realizará en el aula de forma presencial. Los materiales que se expondrán en las clases magistrales estarán a disposición de los alumnos a través del Anillo Digital Docente.
A03 Prácticas de laboratorio (20 horas): Las prácticas están estructuradas en 9 tareas. Los enunciados de las prácticas estarán a disposición de los alumnos a en el Anillo Digital Docente.
A06 Tutela de trabajos (15 horas): Tutela personalizada profesor-estudiante para los trabajos
docentes.
A08 Pruebas de evaluación (4 horas): La actividad de evaluación comprende la presentación del trabajo y artículo de investigación.
Actividades autónomas (3.04 ECTS, 76 horas)
A06 Trabajos docentes (50 horas): En esta actividad se realizarán los trabajos relacionados con las prácticas. Los trabajos se realizarán en grupos de dos personas.
A07 Estudio (26 horas): Esta actividad comprende tanto el estudio personal encaminado a lograr el seguimiento adecuado de la asignatura, preparar las sesiones de laboratorio, las tareas del trabajo de investigación y las tutorías.

 

4.3.Programa

Programa teórico:

  1. Presentación de la asignatura y evaluación
  2. Introducción sobre la IoT
    1. Aplicaciones e implicaciones
    2. Arquitectura y componentes de la IoT
  3. Cómo realizar un estado del arte crítico
  4. Introducción sobre redes de sensores
    1. Capas ISO-OSI. Capa física. Capa MAC
    2. Topología de red. Sincronización. Enrutamiento. Seguridad
    3. Protocolos estándares en las redes de sensores. PAN (BLE)-LAN (ZigBee, WIFI, 6LowPAN)-LPWAN (Lora, SigFox, NBIOT)
    4. Gestión de los datos. Codificación-Interoperabilidad.
  5. Diseño electrónico de un nodo sensor inteligente
    1. Almacenamiento y gestión energética.
    2. Arquitectura hardware y selección de componentes.
    3. Arquitectura firmware. Sistemas operativos en tiempo real.
  6. Diseño de la inteligencia de un nodo sensor inteligente
    1. Arquitectura firmware. Capas del procesado de datos en sistema embebido.
    2. Metodología de diseño de la inteligencia. Diseño de la experimentación, toma de datos y desarrollo de la algoritmia.
    3. Implementación y evaluación de la algoritmia.

Programa práctico:

Prácticas:

  1. Comunicación, gestión y representación de datos de sensores con Python.
  2. ESP32 como plataforma de prototipado rápido de sensores. TIMER. I/Os. UART. ADC. Interrupciones. Buses serie (I2C y SPI). Lectura de datos de sensores
  3. Comunicaciones WIFI desde microcontrolador. Stack IP y subida de datos a la nube.
  4. Comunicaciones BLE y Bluetooth.
  5. Comunicaciones Lora y LoraWAN.
  6. Comunicaciones ZigBee.

 

4.4.Planificación de las actividades de aprendizaje y calendario de fechas clave

Las clases magistrales y de problemas y las sesiones de prácticas en el laboratorio se imparten según horario establecido por el centro (horarios disponibles en su página web). El resto de actividades se planificará en función del número de alumnos y se dará a conocer con la suficiente antelación.

El calendario detallado de las diversas actividades a desarrollar se establecerá una vez que la Universidad y el Centro hayan aprobado el calendario académico (el cual podrá ser consultado en la página web del centro). A título orientativo:

  • Período de clases: primer cuatrimestre (otoño).
  • Clases de teoría y problemas-casos: cada semana hay programadas clases de teoría y/o problemas-casos en el aula.
  • Sesiones prácticas de laboratorio: el estudiante realizará sesiones prácticas de laboratorio y entregará trabajos asociados a las mismas.
  • Entrega de trabajos: se informará adecuadamente en clase de las fechas y condiciones de entrega.

4.5.Bibliografía y recursos recomendados

Estarán disponibles en http://moodle2.unizar.es:

  • Transparencias de la asignatura: son considerados los apuntes de la asignatura.
  • Guiones de prácticas.
  • Materiales docentes complementarios: conjunto de materiales de utilidad para la asignatura: catálogos de fabricantes, hojas de características de componentes, manuales de instrumentación de laboratorio, etc.
  • Publicaciones científicas relacionadas con las redes de sensores


Curso : 2020/2021

533 - Master's Degree in Telecommunications Engineering

60945 - Electronic sensor networks


Información del Plan Docente

Academic Year:
2020/21
Subject:
60945 - Electronic sensor networks
Faculty / School:
110 -
Degree:
533 - Master's Degree in Telecommunications Engineering
ECTS:
5.0
Year:
2
Semester:
First semester
Subject Type:
Optional
Module:
---

1.General information

1.1.Aims of the course

1.2.Context and importance of this course in the degree

1.3.Recommendations to take this course

2.Learning goals

2.1.Competences

2.2.Learning goals

2.3.Importance of learning goals

3.Assessment (1st and 2nd call)

3.1.Assessment tasks (description of tasks, marking system and assessment criteria)

4.Methodology, learning tasks, syllabus and resources

4.1.Methodological overview

The methodology followed in this course is oriented towards achievement of the learning objectives. A wide range of teaching and learning tasks are implemented, such as

  • Lectures, where the theoretical contents of sensor networks in ambient intelligence applications will be presented.
  • Laboratory sessions with small groups of students, where they will carry out representative problems, designs and practical assemblies with sensor networks.
  • Projects under the teacher's supervision.

Students are expected to participate actively in the class throughout the semester.

Classroom materials will be available via Moodle. These include a repository of the lecture notes used in class, task instructions, the course syllabus, as well as other course-specific learning materials.

4.2.Learning tasks

The course includes the following learning tasks:

Tutored activities (1.96 ECTS: 49 hours):

  • A01 Lectures (10 hours). In this activity the main contents of the course will be explained and illustrated with a set of representative problems. The materials used in the lectures will be available through the virtual platform Moodle.
  • A03 Laboratory sessions (20 hours). Sessions are structured in 9 tasks (instructions will be available in advance). 
  • A06 Project supervision (15 hours). Supervision of projects.
  • A08 Assessment (4 hours). The test and the project.

Autonomous work (3.04 ECTS: 76 hours)

  • A06 Project (50 hours). The project, done in pairs, is related to the laboratory sessions. 
  • A07 Autonomous work and study (26 hours). Study aimed at achieving adequate monitoring of the course, conducting tasks, exam preparation and tutorials.

4.3.Syllabus

Theoretical program:

  • Presentation of the subject and evaluation
  • Introduction to IoT
    • Applications and implications
    • IoT architecture and components
  • How to make a critical state of the art
  • Introduction to sensor networks
    • ISO-OSI layers. Physical layer. MAC layer
    • Network topology. Synchronization. Routing Security
    • Standard protocols in sensor networks. PAN (BLE) -LAN (ZigBee, WIFI, 6LowPAN) -LPWAN (Lora, SigFox, NBIOT)
    • Data management. Coding-Interoperability.
  • Electronic design of an intelligent sensor node
    • Storage and energy management.
    • Hardware architecture and component selection.
    • Firmware architecture. Real-time operating systems.
  • Intelligence design of a smart sensor node
    • Firmware architecture. Layers of data processing in embedded system.
    • Intelligence design methodology. Design of the experimentation, data collection and development of the algorithm.
    • Implementation and evaluation of the algorithm.

Practical program:

  • Communication, management and representation of sensor data with Python.
  • ESP32 as a platform for rapid prototyping of sensors. TIMER. I / Os. UART. ADC. Interruptions. Serial buses (I2C and SPI). Sensor data reading
  • WIFI communications from microcontroller. IP stack and data upload to the cloud.
  • BLE and Bluetooth communications.
  • Lora and LoraWAN Communications.
  • ZigBee Communications.

 

4.4.Course planning and calendar

Further information concerning the timetable, classroom, office hours, assessment dates and other details regarding this course, will be provided on the first day of class or please refer to the EINA website.

 

4.5.Bibliography and recommended resources

They will be available at http://moodle2.unizar.es:

  • Course slides
  • Task instructions.
  • Supplementary teaching materials: catalogs of manufacturers, component data sheets, manuals laboratory instrumentation, etc.