Consulta de Guías Docentes



Academic Year/course: 2019/20

527 - Master's in Electronic Engineering


Syllabus Information

Academic Year:
2019/20
Subject:
67233 - Electronic Sensor Networks
Faculty / School:
110 - Escuela de Ingeniería y Arquitectura
Degree:
527 - Master's in Electronic Engineering
ECTS:
5.0
Year:
1
Semester:
First semester
Subject Type:
Optional
Module:
---

1. General information

1.1. Aims of the course

The aim of the course is to train the student in the fundamentals of the electronic design of sensor networks, as well as familiarize himself with the appropriate laboratory instruments and some practical applications

  1.      The networks of sensors, their applications, relation with the context awareness and Internet of Things
  2.      Wireless sensor network protocols
  3.      Electronic design of sensor nodes
  4.      Design of embedded intelligence in smart sensors

1.2. Context and importance of this course in the degree

This subject is part of the Master in Electronic Engineering. It is a subject of 5 ECTS credits equal to 125 total hours of student work.
Within the context of Smart Environments and Internet of Things, context awareness is key. In this respect, knowledge of the technologies used to implement embedded electronic devices as well as the fundamentals of application sensor networks in intelligent environments is of great importance.
This knowledge will enable the student to design and develop electronic devices that are integrated in smart environments and able to monitor the user or/and environment.

1.3. Recommendations to take this course

Taking into account the training acquired in the degrees that give access to the Master in Electronic Engineering, it is not necessary any previous previous knowledge to study this subject.

Specific previous technical knowledge is necessary in digital electronics, electronic systems with microprocessors and programming in C.

2. Learning goals

2.1. Competences

BASIC SKILLS:

CB6. Possess and understand knowledge that provides a basis or opportunity to be original in the development and / or application of ideas, often in a research context.
CB7. K now how to apply the acquired knowledge and their ability to solve problems in new or little known environments within broader (or multidisciplinary) contexts related to their area of ​​study.
CB10. Learning skills that allow them to continue studying in a way that will be largely self-directed or autonomous.

 GENERAL COMPETENCES:
CG1. Capacity for physical-mathematical modeling, calculation and simulation in technological and engineering centers, particularly in research, development and innovation tasks in areas related to Electronic Engineering and related multidisciplinary fields.
CG2. Ability to design and design products, processes and facilities in the field of Electronic Engineering.
CG4. Ability to approach with guarantees the accomplishment of a doctoral thesis in the field of Electronic Engineering.

 SPECIFIC COMPETENCES:
EC1. Ability to analyze and design advanced analog systems for signal processing, intelligent electronic instrumentation and sensing systems.
EC2. Ability to design and develop advanced digital systems based on programmable devices, configurable logic devices and integrated circuits, with mastery of hardware description tools.
EC5. Ability to specify, characterize and design complex electronic components and systems in telecommunication and medical applications.
EC6. Ability to interpret and apply the regulations for the design, manufacture, homologation and commercialization of electronic products, systems and services.

2.2. Learning goals

  • To know the fundamentals of application sensor networks in the smart environments and Internet of Things.
  • To know the main international standards and wireless protocols used in sensor networks.
  • To know the energetic implications associated with sensor networks.
  • To know the implications when designing artificial inteligence in smart sensors.
  • To continue to autonomously acquire new knowledge related to sensor networks.

2.3. Importance of learning goals

Within the realm of Smart Environments and Internet of Things, intelligent sensor networks are key. Its usefulness focuses not only on the ability to automate and adapt the environment, but also on improving aspects related to energy consumption and embedded artificial intelligence. In this respect, it is very important to know the technologies used, and the emerging ones, to implement electronic sensors.

The knowledge, skills and abilities acquired through this subject, together with those of the rest of the Master, should allow the student to develop the above competences, as well as to approach with guarantees the realization of a doctoral thesis in the field of sensor networks , Or adequately carry out professional work in that area.

3. Assessment (1st and 2nd call)

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

E1 Assistance and evaluation of practices
Practices will be used to initiate and orient the student in the accomplishment of the practical work. The work done in the laboratory sessions will be evaluated within the practical work. In addition, attendance is considered mandatory because it is a fundamental part of learning. The students will have to submit the corresponding reports to each of the practical blocks.
This activity will be scored from 0 to 10 points and will represent 30% of the student's grade in the subject.

E2 Project of subject
A practical group work activity will be proposed to apply the different concepts and contents seen in the theoretical classes. This learning method is an approximation to the professional activity and a style of learning more autonomous, more efficient and that allows the student to acquire those professional skills that will be more useful in their professional practice.
The work will be done in groups of students. An initial job specification will be proposed. This specification is provided in a document along with an index of chapters that the group must complete. In the initial phase, the group has to decide how to do it and the distribution of tasks. This will be included in the working document and has to be approved by the teacher to continue the realization. Final delivery will include;

  •     Presentation of the prototype.
  •     Oral presentation of the work done.
  •     Workbook with a complete description of the work done, distribution of tasks, calculations made, work diary and any documentation considered necessary to document the work.

This activity will be graded from 0 to 10 points and will represent 40% of the student's grade in the subject.

E3 Research and presentation article
Related to the theoretical contents of the course, the student must write an article that presents the innovation of his work. You should also make a presentation of your work in class.
This activity will be graded from 0 to 10 points and will represent 30% of the student's grade in the subject.

Overall rating: The subject is evaluated in the global assessment modality with the above activities.

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 basis of sensor networks in Internet of Things applications will be presented.
  • Laboratory sessions, in which small groups of students will solve representative problems, designs and practical assemblies with sensor networks.
  • A project where the student will be responsible for developing the work and the teacher will supervise it. 
  • The teacher will define different areas of research for students to carry out their research essay and their presentations.

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

4.2. Learning tasks

The course includes the following learning tasks: 

Classroom activities (1.96 ECTS: 49 hours):

  • A01 Lectures (10 hours). The fundamental contents of the course will be presented and a set of representative problems will be made. This activity will take place in the classroom. The materials will be available on the virtual platform.
  • A03 Laboratory sessions (20 hours). Lab sessions are structured in 9 tasks. The detail of the tasks will be available on the virtual platform.
  • A06 Tutorials (15 hours). Supervision of the project.
  • A08 Assessment tests (4 hours). It includes the work and research essay presentation.

Autonomous work (3.04 ECTS: 76 hours)

  • A06 Project (50 hours). Activity related to the lab sessions and it will be done in pairs. 
  • A07 Study (26 hours). This activity includes personal study aimed at monitoring the learning process, preparing lab sessions, research essay preparation and tutorials.

4.3. Syllabus

The course will address the following topics:

Theory

  1. Introduction to sensor networks. Applications.
  2. Communication protocols in sensor networks (Bluetooth, ZigBee, WiFi, etc.). Synchronization. Interoperability. Internet connectivity.
  3. Wireless nodes design, energy considerations.
  4. Embedded intelligence and performance metrics.

 Laboratory sessions

  1. Microcontroller:
    • Task 1: Understanding the environment - Basic I/O, Timing, UART and ADC
    • Task 2: Interrupts, PWM and RTCC (Real Time Clock Calendar)
    • Task 3: Reat time operating system. FreeRTOS
  2. WIFI:
    • Task 4: WiFi networking, Exchange TCP data
    • Task 5: HTTP send and receive data
    • Task 6: Internet connectivity
  3. Bluetooth:
    • Task 7: Data exchange using Bluetooth Low energy
  4. ZigBee:
    • Task 8: Zigbee Networking
    • Task 9: Zigbee + WIFI

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.

The detailed calendar of the various activities to be developed will be established once the University and the Center have approved the academic calendar (which can be consulted on the website of the center):

- Period of classes: first semester (autumn).
- Classes of theory and problems-cases: each week there are scheduled theory classes and / or problem-cases in the classroom.
- Practical laboratory sessions: the student will perform practical laboratory sessions and deliver work associated with them.
- Presentation of works and research essay: will be informed in class of the dates and conditions of delivery.

4.5. Bibliography and recommended resources

http://biblos.unizar.es/br/br_citas.php?codigo=67233&year=2019


Curso Académico: 2019/20

527 - Máster Universitario en Ingeniería Electrónica


Información del Plan Docente

Año académico:
2019/20
Asignatura:
67233 - Redes de sensores electrónicos
Centro académico:
110 - Escuela de Ingeniería y Arquitectura
Titulación:
527 - Máster Universitario en Ingeniería Electrónica
Créditos:
5.0
Curso:
1
Periodo de impartición:
Primer semestre
Clase de asignatura:
Optativa
Materia:
---

1. Información Básica

1.1. Objetivos de la asignatura

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. Protocolos de redes de sensores inalámbricas.
  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 en Ingeniería Electrónica. Es una asignatura de 5 créditos ECTS que equivalen a 125 horas totales de trabajo del estudiante.

Dentro del ámbito de los entornos 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 la formación adquirida en las titulaciones que dan acceso al Máster en Ingeniería Electrónica no es necesario ningún conocimiento previo adicional para cursar esta materia. Son necesarios conocimientos previos en sistemas electrónicos digitales, sistemas electrónicos con microprocesadores y programación en C.

2. Competencias y resultados de aprendizaje

2.1. Competencias

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 el modelado físico-matemático, cálculo y simulación en centros tecnológicos y de ingeniería, particularmente en tareas de investigación, desarrollo e innovación en ámbitos relacionados con la Ingeniería Electrónica y campos multidisciplinares afines.

CG2. Capacidad para proyectar y diseñar productos, procesos e instalaciones en el ámbito de la Ingeniería Electrónica.

CG4. Capacidad para abordar con garantías la realización de una tesis doctoral en el ámbito de la Ingeniería Electrónica.

 

COMPETENCIAS ESPECÍFICAS:

CE1. Capacidad de analizar y diseñar sistemas analógicos avanzados para el procesado de señal, instrumentación electrónica inteligente y sistemas de sensado.

CE2. Capacidad de concebir y desarrollar sistemas digitales avanzados basados en dispositivos programables, dispositivos lógicos configurables y circuitos integrados, con dominio de las herramientas de descripción de hardware.

CE5. Capacidad de especificar, caracterizar y diseñar componentes y sistemas electrónicos complejos en aplicaciones de telecomunicación y médicas.

CE6. Capacidad de interpretar y aplicar las normativas para el diseño, fabricación, homologación y comercialización de productos, sistemas y servicios electrónicos.

2.2. Resultados de aprendizaje

  • Conocer los fundamentos de las redes de sensores de aplicación en los entornos inteligentes e Internet de las Cosas.
  • 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 e inteligencia embebida. 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

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 y presentación

Relacionado con los contenidos teóricos del curso, el estudiante deberá redactar en formato artículo que presente la innovación de su trabajo. Además deberá 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 enseñanza se desarrollará en tres niveles principales: clases de teoría, laboratorio y desarrollo de proyecto, con creciente participación del estudiante.

  • 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

Actividades presenciales (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 no presenciales (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 no más 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 seiones de laboratorio, las tareas del trabajo de investigación y las tutorías.

4.3. Programa

Programa teórico:

  1. Introducción a las redes de sensores. Aplicaciones.
  2. Protocolos de comunicación en las redes de sensores (Bluetooth, ZigBee, WiFi, etc.). Conectividad con Internet. Sincronización.Diseño de nodos sensores, consideraciones energéticas.
  3. Inteligencia embebida y métricas de funcionamiento

Programa práctico:

  1. Embedded processor:
    • Task 1: Understanding the environment - Basic I/O, Timing, UART and ADC
    • Task 2: Interrupts, PWM and RTCC (Real Time Clock Calendar)
    • Task 3: Reat time operating system. FreeRTOS
  2. WIFI:
    • Task 4: WiFi networking, Exchange TCP data
    • Task 5: HTTP send and receive data
    • Task 6: Interoperability with Internet
  3. Bluetooth:
    • Task 7: Data exchange using Bluetooth Low energy
  4. ZigBee:
    • Task 8: Zigbee Networking
    • Task 9: Zigbee + WIFI

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

http://biblos.unizar.es/br/br_citas.php?codigo=67233&year=2019