Revista En Corto Circuito12 (Marzo 2007)

Judas_Priest

E n C o r t o

C I R C U I T O LA REVISTA DE LA ESCUELA DE

ELECTRÓNICA Y TELECOMUNICACIONES MARZO 2007 No. 12

Simulación de modulaciones digitales en Matlab

Diseño y montaje de un sistema para ingreso y visualización de datos numéricos [sivdn] basado en el pic18F6520

Software de simulación de PCM Y DM

Identificador de voz

Campo eléctrico emitido por un fractal

Movilidad en Ipv4 vs movilidad en Ipv6

Geomarketing

Nueva directiva de la Rama IEEE-UTPL

En_Corto_Circuito© Marzo 2 007

2

ÍNDICE

Contenidos Página

Del editor al lector…………….. …………………………………… 3

Simulación de modulaciones digitales en Matlab……………… 4 Diego Barragán Guerrero

Modelamiento diseño y montaje de un sistema para ingreso y visualización de datos numéricos [sivdn] basado en el pic18F6520………………………………….. 10 Stalin Jiménez

Software de simulación de PCM y DM…………………………… 15 Israel Carrión

Identificador de voz…………………………………………………. 19 Marcelo Valdiviezo

Campo eléctrico emitido por una fractal…………………………. 23 Ing. Marco Morocho, Ricardo Agila, Jimmy Sánchez

Movilidad de IPv4 e IPv6…………………………………………… 26 Eduardo Montalván

Sistema de información geográfica orientada a geomarketing…………………………………………………….…. 29 Jorge Cordero Z.

Nueva directiva Rama IEEE-UTPL……………………………….. 31

Biografía……………………………………………………………….. 33 Carl Sagan, Isaac Asimov

Buen humor……………………………………………………………. 34

“Imitemos la originalidad” SIMÓN RODRÍGUEZ


3

DEL EDITOR AL LECTOR

Poco a poco, paso a paso, edición tras edición el objetivo de esta revista se va materializando: colaborar con el mundo con nuestras investigaciones. La Escuela de Electrónica y Telecomunicaciones ya no es solo una entidad que absorbe conocimiento e información, sino un grupo de estudiantes y docentes que entrega investigaciones, resultados y aportes a la comunidad electrónica del mundo. Apuntamos a que con cada edición se muestre más código fuente, de tal forma que aquel que lea estas páginas pueda emular el trabajo realizado y así aprender una nueva habilidad, quizá innovando el diseño o comentado sobre posibles mejoras. Aspiramos que en las próximas ediciones podamos presentar artículos sobre PICs con código fuente, más programas de Matlab-Simulink y LabView. Recuerden que las páginas de esta revista están siempre abiertas para sus investigaciones.

Diego Barragán Guerrero

[email protected]

En_Corto_Circuito© No. 11

Marzo 2 007

Director Ing. Jorge Luis Jaramillo

[email protected]

Editor Diego O. Barragán G. [email protected]

Revisión Técnica

Ing. Marco Morocho [email protected] Ing. Rafael Sánchez [email protected]

EN CORTO CIRCUITO es una publicación bimestral de la

Escuela de Electrónica y Telecomunicaciones de la

Universidad Técnica Particular de Loja

“Quedan abiertas las puertas de este modesto medio de comunicación para que todos quienes deseen desarrollar, investigar e innovar dentro del maravilloso campo de la Electrónica y las Telecomunicaciones, lo hagan.”

Rafael Sánchez Puertas


4

SIMULACIÓN DE MODULACIONES DIGITALES EN MATLAB

Diego Orlando Barragán Guerrero Universidad Técnica Particular de Loja

Escuela de Electrónica y Telecomunicaciones Loja - Ecuador

[email protected] RESUMEN El presente artículo tiene como fin simular algunos modelos de modulación digital en Matlab. Asimismo, programar una interfaz gráfica que genere bits aleatorios para su posterior modulación. INTRODUCCIÓN La industria de las comunicaciones electrónicas ha venido reemplazando poco a poco las técnicas convencionales analógicas de modulación, como son AM (modulación de amplitud), FM (modulación de frecuencia) y PM (modulación de fase) por sistemas digitales de comunicaciones. Esto, debido a las ventajas que presenta la modulación digital: mayor inmunidad al ruido, sencillez de procesamiento, alta seguridad de los datos y multicanalización. Algunas de las modulaciones digitales son: ASK (amplitude shift keying), OOK (On-Off keying), FSK (frequency shift keying), BPSK (binary phase shift keying), QPSK (quadrature phase shift keying), 8PSK (8 phase shift keying).

Fig. 1. Señal binaria modulada: ASK, FSK,

PSK.

El término comunicaciones digitales abarca un área extensa de técnicas de

comunicaciones, incluyendo transmisión digital y radio digital. La transmisión digital es la transmisión de pulsos digitales, entre dos o más puntos, de un sistema de comunicaciones. El radio digital es la transmisión de portadoras analógicas moduladas, en forma digital entre, dos o más puntos de un sistema de comunicación. Los sistemas de transmisión digital requieren medios guiados y los sistemas de radio digital requieren medios no guiados [1]. En los sistemas de radio digital las señales de modulación y demodulación son pulsos digitales.

Función askd(g,f) y ookd(g,f) En la modulación digital de amplitud (ASK), la amplitud de la portadora sinusoidal se conmuta entre dos valores en respuesta al código PCM. Por ejemplo, el valor 0 se puede transmitir como una amplitud de A volts, mientras que el estado 1 se transmite como una señal sinusoidal de amplitud de B volts. La señal ASK resultante consiste en impulsos modulados, llamados marcas, que representan el estado 1, y espacios que representan el estado 0. Este tipo de modulación se conoce también con el nombre de “modulación OOK (On-Off Keying), donde A=0 volts [2]. Las funciones askd y ookd permiten ingresar un vector binario g y la frecuencia f de la portadora. Estas funciones se muestran a continuación: function askd(g,f) %Modulation ASK %Example: %askd([1 0 1 1 0],2) if nargin > 2 error('Too many input arguments');


5

elseif nargin==1 f=1; end if f<1; error('Frequency must be bigger than 1'); end t=0:2*pi/99:2*pi; cp=[];sp=[]; mod=[];mod1=[];bit=[]; for n=1:length(g); if g(n)==0; die=ones(1,100); se=zeros(1,100); else g(n)==1; die=2*ones(1,100); se=ones(1,100); end c=sin(f*t); cp=[cp die]; mod=[mod c]; bit=[bit se]; end ask=cp.*mod; subplot(2,1,1);plot(bit,'LineWidth',1.5);grid on; title('Binary Signal'); axis([0 100*length(g) -2.5 2.5]); subplot(2,1,2);plot(ask,'LineWidth',1.5);grid on; title('ASK modulation'); axis([0 100*length(g) -2.5 2.5]); La siguiente figura muestra como trabaja esta función:

Fig. 2. Función askd.

La función ookd se muestra a continuación: function ookd(g,f) %Modulation OOK % Example:

% ookd([1 1 0 1 0],2) if nargin > 2 error('Too many input arguments'); elseif nargin==1 f=1; end if f<1; error('Frequency must be bigger than 1'); end t=0:2*pi/99:2*pi; cp=[];sp=[]; mod=[];mod1=[];bit=[]; for n=1:length(g); if g(n)==0; die=zeros(1,100); %Modulante se=zeros(1,100); %Señal else g(n)==1; die=ones(1,100); %Modulante se=ones(1,100); %Señal end c=sin(f*t); cp=[cp die]; mod=[mod c]; bit=[bit se]; end ook=cp.*mod; subplot(2,1,1);plot(bit,'LineWidth',1.5);grid on; title('Binary Signal'); axis([0 100*length(g) -2.5 2.5]); subplot(2,1,2);plot(ook,'LineWidth',1.5);grid on; title('OOK modulation'); axis([0 100*length(g) -2.5 2.5]); La siguiente figura muestra como trabaja esta función:

Fig. 3. Función ookd.


6

Función bpskd(g,f) En la modulación BPSK la fase de la portadora conmuta de acuerdo al estado de la señal binaria. En este tipo de modulación el desfase es de 180º si se transmite un 0 y de 0o si se transmite un 1. La función bpskd se muestra a continuación: function bpskd(g,f) %Modulation BPSK %Example: %bpskd([1 0 1 1 0],2) if nargin > 2 error('Too many input arguments'); elseif nargin==1 f=1; end if f<1; error('Frequency must be bigger than 1'); end t=0:2*pi/99:2*pi; cp=[];sp=[]; mod=[];mod1=[];bit=[]; for n=1:length(g); if g(n)==0; die=-ones(1,100); %Modulante se=zeros(1,100); %Señal else g(n)==1; die=ones(1,100); %Modulante se=ones(1,100); %Señal end c=sin(f*t); cp=[cp die]; mod=[mod c]; bit=[bit se]; end bpsk=cp.*mod; subplot(2,1,1);plot(bit,'LineWidth',1.5);grid on; title('Binary Signal'); axis([0 100*length(g) -2.5 2.5]); subplot(2,1,2);plot(bpsk,'LineWidth',1.5);grid on; title('ASK modulation'); axis([0 100*length(g) -2.5 2.5]);

La siguiente figura muestra como trabaja esta función:

Fig. 4. Función bpskd.

Función fskd(g,f0,f1)

En la modulación FSK la frecuencia de la portadora cambia de acuerdo al valor de la modulante. Esto es, para un 0 se tendrá una frecuencia f0 y para un 1 se tendrá una frecuencia f1. La función que simula la modulación fsk se muestra a continuación: function fskd(g,f0,f1) %FSK modulation %Example:(f0 and f1 must be integers) %fskd([1 0 1 1 0],1,2) if nargin > 3 error('Too many input arguments') elseif nargin==1 f0=1;f1=2; end val0=ceil(f0)-f0; val1=ceil(f1)-f1; if val0 ~=0 || val1 ~=0; error('Frequency must be an integer'); end if f0<1 | f1<1; error('Frequency must be bigger than 1'); end t=0:2*pi/99:2*pi; cp=[];sp=[]; mod=[];mod1=[];bit=[]; for n=1:length(g); if g(n)==0; die=ones(1,100); c=sin(f0*t); se=zeros(1,100); else g(n)==1; die=ones(1,100);


7

c=sin(f1*t); se=ones(1,100); end cp=[cp die]; mod=[mod c]; bit=[bit se]; end ask=cp.*mod; subplot(2,1,1);plot(bit,'LineWidth',1.5);grid on; title('Binary Signal'); axis([0 100*length(g) -2.5 2.5]); subplot(2,1,2);plot(ask,'LineWidth',1.5);grid on; title('FSK modulation'); axis([0 100*length(g) -2.5 2.5]); La siguiente figura muestra como trabaja esta función:

Fig. 5. Función fskd.

Función qpskd(g,f)

Para la modulación QPSK, se tiene un símbolo (fase) por cada dos bits. La siguiente función simula esta modulación. function qpskd(g,f) %Modulation QPSK %Example: g is a binay vector; f is the carrier frequency. %qpskd([1 0 1 1 0 0],2) if nargin > 2 error('Too many input arguments'); elseif nargin==1 f=1; end if f<1; error('Frequency must be bigger than 1'); end

%*-*-*-*-*-* l=length(g); r=l/2; re=ceil(r); val=re-r; if val~=0; error('Please insert a vector divisible for 2'); end %*-*-*-*-*-* t=0:2*pi/99:2*pi; cp=[];sp=[]; mod=[];mod1=[];bit=[]; for n=1:2:length(g); if g(n)==0 & g(n+1)==1; die=sqrt(2)/2*ones(1,100); die1=-sqrt(2)/2*ones(1,100); se=[zeros(1,50) ones(1,50)]; elseif g(n)==0 & g(n+1)==0; die=-sqrt(2)/2*ones(1,100); die1=-sqrt(2)/2*ones(1,100); se=[zeros(1,50) zeros(1,50)]; elseif g(n)==1 & g(n+1)==0; die=-sqrt(2)/2*ones(1,100); die1=sqrt(2)/2*ones(1,100); se=[ones(1,50) zeros(1,50)]; elseif g(n)==1 & g(n+1)==1; die=sqrt(2)/2*ones(1,100); die1=sqrt(2)/2*ones(1,100); se=[ones(1,50) ones(1,50)]; end c=cos(f*t); s=sin(f*t); cp=[cp die]; %Amplitude cosino sp=[sp die1]; %Amplitude sino mod=[mod c]; %cosino carrier (Q) mod1=[mod1 s]; %sino carrier (I) bit=[bit se]; end bpsk=cp.*mod+sp.*mod1; subplot(2,1,1);plot(bit,'LineWidth',1.5);grid on; title('Binary Signal') axis([0 50*length(g) -1.5 1.5]); subplot(2,1,2);plot(bpsk,'LineWidth',1.5);grid on; title('QPSK modulation') axis([0 50*length(g) -1.5 1.5]);



8

Fig. 6. Función qpskd.

Función epsk(g,f)

De igual forma que la modulación QPSK, la modulación 8PSK lleva la información en la fase de la onda. En este caso se tiene un símbolo (fase) por cada tres bits. La siguiente función presenta esta modulación: function epsk(g,f) %Modulation 8PSK %Example: g is a binay vector; f is the carrier frequency. %epsk([1 0 1 1 1 0],2) if nargin > 2 error('Too many input arguments'); elseif nargin==1 f=1; end if f<1; error('Frequency must be bigger than 1'); end %*-*-*-*-*-* l=length(g); r=l/3; re=ceil(r); val=re-r; if val~=0; error('Please insert a vector divisible for 3'); end %*-*-*-*-*-* t=0:2*pi/149:2*pi; cp=[];sp=[]; mod=[];mod1=[];bit=[]; for n=1:3:length(g); if g(n)==0 & g(n+1)==1 & g(n+2)==1 die=cos(pi/8)*ones(1,150); die1=sin(pi/8)*ones(1,150); se=[zeros(1,50) ones(1,50) ones(1,50)];

elseif g(n)==0 & g(n+1)==1 & g(n+2)==0 die=cos(3*pi/8)*ones(1,150); die1=sin(3*pi/8)*ones(1,150); se=[zeros(1,50) ones(1,50) zeros(1,50)]; elseif g(n)==0 & g(n+1)==0 & g(n+2)==0 die=cos(5*pi/8)*ones(1,150); die1=sin(5*pi/8)*ones(1,150); se=[zeros(1,50) zeros(1,50) zeros(1,50)]; elseif g(n)==0 & g(n+1)==0 & g(n+2)==1 die=cos(7*pi/8)*ones(1,150); die1=sin(7*pi/8)*ones(1,150); se=[zeros(1,50) zeros(1,50) ones(1,50)]; elseif g(n)==1 & g(n+1)==0 & g(n+2)==1 die=cos(-7*pi/8)*ones(1,150); die1=sin(-7*pi/8)*ones(1,150); se=[ones(1,50) zeros(1,50) ones(1,50)]; elseif g(n)==1 & g(n+1)==0 & g(n+2)==0 die=cos(-5*pi/8)*ones(1,150); die1=sin(-5*pi/8)*ones(1,150); se=[ones(1,50) zeros(1,50) zeros(1,50)]; elseif g(n)==1 & g(n+1)==1 & g(n+2)==0 die=cos(-3*pi/8)*ones(1,150); die1=sin(-3*pi/8)*ones(1,150); se=[ones(1,50) ones(1,50) zeros(1,50)]; elseif g(n)==1 & g(n+1)==1 & g(n+2)==1 die=cos(-pi/8)*ones(1,150); die1=sin(-pi/8)*ones(1,150); se=[ones(1,50) ones(1,50) ones(1,50)]; end c=cos(f*t); s=sin(f*t); cp=[cp die]; %Amplitude cosino sp=[sp -die1]; %Amplitude sino mod=[mod c]; %cosino carrier (Q) mod1=[mod1 s]; %sino carrier (I) bit=[bit se]; end opsk=cp.*mod+sp.*mod1; subplot(2,1,1);plot(bit,'LineWidth',1.5);grid on; title('Binary Signal') axis([0 50*length(g) -1.5 1.5]); subplot(2,1,2);plot(opsk,'LineWidth',1.5);grid on; title('8PSK modulation') axis([0 50*length(g) -1.5 1.5]);


9


Fig. 7. Función epsk.

INTERFAZ GRÁFICA La herramienta GUIDE de Matlab permite crear una simpática interfaz gráfica para cambiar de modulación con un par de clics. El entorno de esta interfaz se muestra en la siguiente figura:

Fig. 8. Entorno de la interfaz gráfica para

simular modulaciones digitales.

Esta interfaz permite generar un vector de bits aleatorios cada vez que se presiona el botón Random, y modular la secuencia de bits. Permite, asimismo, que el usuario ingrese los valores binarios para su posterior modulación.

Esta sencilla interfaz así como las funciones descritas se encuentran publicadas en la página del autor en www.mathworks.com, User Community, File Exchange. REFERENCIAS [1]Sistemas de comunicaciones electrónicas, Tomasi, Wayne, pág 454-481 [2]Principios de las comunicaciones, Briceño, José, pág. 371-402


10

DISEÑO Y MONTAJE DE UN SISTEMA PARA INGRESO Y VISUALIZACIÓN DE DATOS NUMÉRICOS [SIVDN]

BASADO EN EL PIC18F6520

Stalin Jiménez Miranda Universidad Técnica Particular de Loja

Electrónica y Telecomunicaciones [email protected]

Las palabras diseño y montaje dentro del campo de la ingeniería, siempre surgen como parte importante en el proceso de dar solución a un problema, sea cual sea su índole, sin embargo, en el avance de estas líneas aquellas mismas palabras no serán tomadas como etapas necesarias en la solución de una problemática, pero si como puntos medulares para divertirnos con el conocimiento, pues es así como se ha ido edificando todo un cúmulo de ciencia que hoy por hoy nos rodea a cada paso. Entrando de lleno en lo que respecta al artículo, de ante mano es preciso mencionar que con este Sistema para Ingreso y Visualización de Datos Numéricos [SIVDN], no pretendo solucionar absolutamente nada, únicamente mi intención es brindarle unas algunas ideas para “juguetear”, con componentes que los electrónicos [permítaseme considerarme uno de ellos] tenemos a mano. Siendo más preciso, al hablar de un sistema estamos haciendo referencia a un conjunto de partes que ordenadamente relacionadas entre sí, contribuyen a un fin determinado, interpretando el título del artículo podemos extraer tres de características sobre el sistema: a) debe contar con una etapa destinada a la recepción de datos, b) es indispensable disponer de otra fase para visualización de datos, c) se hace necesario que tanto el ingreso como la visualización interactúen entre sí, por lo tanto, existe algún bloque de acoplamiento. Una vez aclarado el panorama, podemos empezar a cincelar las ideas, lo más parecido que he visto al SIVDN, es una calculadora de bolsillo, la misma que cuenta con un teclado, una pantalla y un CI de acoplamiento, en efecto la “calcu” y nuestro SIVDN están estructurados de las mismas

partes, consecuentemente el paso siguiente es analizar y construir cada componente por separado. La pregunta de rigor en esta línea de texto tiene que ver con los componentes, ¿qué es más conveniente: comprarlos o construirlos? Al respecto yo prefiero construirlos [en la medida de lo posible], pues generalmente ahorro un 50% o más de valor que pago por comprarlos ya hechos, a ello se suma la satisfacción de saber que he fabricado algo con mis propias manos.

Hablando técnicamente, un teclado es

una configuración adecuada de conductores a manera de array, los mismos que cortocircuitados brindan una determinada posición, pudiendo relacionarla a esta ubicación con un número, una letra o cualquier otro tipo de dato, en la Fig. 1 se resume cómo está dispuesto un teclado.

Fig. 1. Circuito de un teclado matricial.

Un matemático es a una ecuación,

como un electrónico es a un circuito, es decir ambos saben cómo leer en sus respectivos idiomas, sin embargo para aquellas personas que aún no lo entienden, la Fig. 1 nos está explicando todo y si pudiese hablar diría lo siguiente: “Hola, soy el teclado, constrúyeme con 8 conductores y 16 pulsadores para ingresar 16 datos”, simplemente acatando las indicaciones que el “señor teclado” nos


11

marca, podemos llegar a un producto como el de la Fig. 2, al cual le he quitado una columna, personalmente considero que para ser un teclado casero es de buena calidad [puede corroborarlo haciendo un zoom a la imagen], por tres razones: a) el teclado es estéticamente aceptable, b) es económico debido al empleo de componentes tales como pulsadores, baquelita, etc., y c) funciona correctamente.

Fig. 2. Teclado matricial de 4 x 3.

Las cosas versátiles son aquellas que poseen mayor acogida, y dentro de la electrónica esto es prácticamente un dogma, pues no tendría sentido construir un hardware de carácter cerrado, es decir que cumpla una y solo una función, lo que pretendo dar a entender, es que nuestro teclado no nos servirá únicamente para implementar el SIVDN, pues se lo podría emplear en un sistema de seguridad, en la ya mencionada “calcu”, quizás como un mouse para computador o en todo aquello que se nos ocurra. Habiendo hecho las aclaraciones respectivas sobre un hardware de carácter abierto, debemos continuar con la construcción de la etapa visualizadora, para ello vamos a hacer uso de los ultrafamosos displays de 7 segmentos, siendo estos un simple arreglo de leds en forma de 8, que polarizados adecuadamente nos permiten observar números decimales, hexadecimales y una que otra letra del alfabeto castellano. En la Fig. 3 es fácil distinguir las letras asignadas a cada segmento, y además la codificación para obtener los números decimales en el display.

a b c d e f g 1 0 1 1 0 0 0 0 2 1 1 0 1 1 0 1 3 1 1 1 1 0 0 1 4 0 1 1 0 0 1 1 5 1 0 1 1 0 1 1 6 1 0 1 1 1 1 1 7 1 1 1 0 0 0 0 8 1 1 1 1 1 1 1 9 1 1 1 1 0 1 1 0 1 1 1 1 1 1 0

Fig. 3. Display de 7 segmentos y su codificación.

Cabe aclarar que la codificación presentada es para un display con cátodo común, si fuese de ánodo común se intercambiarían ceros y unos, recalcando lo anteriormente dicho, es ideal que un hardware sea versátil, por lo tanto para la construcción del visualizador trataremos de integrar los componentes necesarios, a fin de reducir el cableado en trabajos futuros, cuando hablo de componentes necesarios me refiero sobretodo a resistores para limitar la corriente en el display, y transistores para control de cátodos, una vez puntualizados estos detalles, únicamente nos queda soldar los componentes de acuerdo al circuito presentado en la Fig. 4.


12

R = 470 ohmsR'= 1000 ohmsQ1= 2N3904 ó BC548Display cátodo común

R'

R

Q1

abcdefg.

Gnd

Fig. 4. Circuito para manejo de display.

Una vez realizado el trabajo de

soldadura, el producto final tendrá una apariencia similar a la presentada en la Fig. 5, para ser preciso es el circuito de la Fig. 4 pero repetido 3 veces, y lo pude construir tan pequeño gracias a que encontré un módulo con tres displays, de los cuales en el SIVDN utilizaré únicamente uno de ellos.

Fig. 5 Módulo para manejo de displays.

Como paso último debemos integrar las partes construidos, para lo cual voy a utilizar el microcontrolador [ Cμ ] PIC18F6520, perteneciente a la familia de PICs 18FXX, fabricados por la casa Microchip. El motivo para escoger este Cμ es la disponibilidad de información y equipos en el laboratorio de la Escuela de Electrónica y Telecomunicaciones [EET].

Por sobre todo lo mencionado en líneas anteriores, lo que más rescato son las características de los equipos, técnicamente conocidos como “C Stamp™ microcontroller module” y desarrollados por la firma comercial A-WIT Technologies Inc., el mérito radica en la facilidad que ofrece al usuario para descargar el soft en el Cμ , y aún más en el lenguaje que ofrece para desarrollar el soft, hago hincapié en esta última parte debido a que no es indispensable conocer las instrucciones que maneja a bajo nivel el Cμ , ya que la programación es realizada en lenguaje C-Stamp muy similar al C convencional.

Fig. 6. C Stamp™ microcontroller module.


13

En la Fig. 6 es posible apreciarlo en todas sus dimensiones al equipo, el mismo que a grandes rasgos dispone de un puerto serial para descargar el programa, 8 leds para visualización de estados lógicos, una fuente de energía, un protoboard para montar hardware externo al módulo, y por supuesto el

Cμ con sus 48 pines a la derecha de la imagen. En cuanto al soft que ejecuta el Cμ , lo codifiqué en el siguiente orden: a) inicia

con un while para evaluar el estado lógico de los pines a los cuales se ha anclado las filas y columnas del teclado, b) de acuerdo al estado detectado el Cμ enviará los unos y ceros necesarios para comandar el display, c) en caso de presionar 2 teclas a la vez por más de 3 segundos el Cμ interpretará esta acción como un OFF, y consecuentemente finalizará el while con lo que terminará el programa.

Fig. 7. SIVDN armado en el C Stamp™ microcontroller module.

A lo largo del artículo he sido muy

claro en cuanto a un hardware de tipo abierto, y en honor a esa característica me es necesario señalar nuevamente que tanto el teclado, como la pequeña tarjeta para manejo de display no únicamente son utilizables a través del PIC18F6520, lo pueden ser con otro tipo de Cμ de mayores o menores prestaciones, es más, antes de tomar en serio la utilización del PIC, probé el SIVDN en un PC a través del puerto paralelo con un soft desarrollado bajo LABVIEW.

Para todo tipo de montaje, siempre es

necesario contar con un estimativo de cuánto se va a gastar, en vista de eso finalizo detallando un cuadro con los componentes y precios en dólares de c/u, como no podía ser de otra manera en la Fig. 7 se lo puede observar al SIVDN totalmente armado,

mientras que en la Fig. 8 esta funcionando según lo previsto.

Ha sido un placer haber compartido

nuevamente estas líneas con ustedes, como de costumbre las sugerencias, correcciones, interrogantes sobre los circuitos o programas utilizados en este artículo, agradecería me las remitan al correo. Hasta la siguiente edición.

Componentes Can Pre Uni. Pre To.Resis 470 Ω 8 0.05 0.4 Resis 1KΩ 3 0.05 0.15 Baquela perfo. 1 0.75 0.75 Display 1 0.8 0.8 Pulsador 12 0.15 1.8 Transis 3904 3 0.1 0.3 Precio total 4.2

Cuadro 1. Precios de componentes para el SIVDN.


14

Bibliografía Manuales de entrenamiento para el

manejo de “C Stamp™ microcontroller module”.

Stalin Jiménez Miranda [email protected]

Colaborador del GESE en calidad de Gestión Productiva direccionada al manejo de “Microcontroladores C-Stamp” bajo la tutela del docente investigador Ing. Carlos Carrión.

Fig. 8. SIVDN armado y funcionando bajo el

[ Cμ ] PIC18F6520.


15

SOFTWARE DE SIMULACIÓN DE PCM Y DM

Israel Darío Carrión Granda Grupo de Electricidad y Sistemas Electrónicos

Universidad Técnica Particular de Loja 1101608, Loja, Ecuador [email protected]

RESUMEN

El presente artículo muestra el diseño de un programa que sirve para la simulación de dos tipos de modulación digital básicos como lo son la PCM (Modulación por Codificación de Pulso) y la DM (Modulación Delta). El software consta de una parte real y una parte didáctica, mientras que en la parte real existe la posibilidad de transmitir voz en tiempo real, en el modo didáctico se observa como cambia una señal al pasar por las diferentes etapas de modulación y demodulación para tener en recepción una fiel reproducción de la señal original de entrada.

ABSTRACT

The present article shows the design of a program that permit simulate two types of basic digital modulation like PCM (Pulse Code Modulation) and DM (Delta Modulation). The software has a real part and a didactical part; while in the real mode we have the possibility to transmit voice in real time, in the didactical mode we’ll observe the form how the signals pass the different stages of modulation and demodulation to have in reception a good reproduction of the original signal in the input.

INTRODUCCIÓN

Las comunicaciones digitales en el mundo actual han ido cobrando cada vez más importancia, por lo que su estudio dentro de un nivel universitario se podría decir que es obligatorio. Tomando en cuenta lo abstracto de algunos temas dentro de la materia concerniente a modulaciones y transmisión digital se ha creado este programa para que nos permita visualizar de mejor manera la

forma en que se comportan los sistemas digitales de transmisión y recepción de datos.

DISEÑO DEL SOFTWARE DE SIMULACIÓN

El software de simulación, es una útil herramienta para las personas interesadas en tener conocimientos básicos acerca de comunicaciones digitales. El software básicamente se compone de 2 etapas: la configuración y la ejecución del programa. Configuración: El software esta diseñado de tal manera que para realizar una práctica el interesado deberá especificar en primer lugar la manera en que se va a llevar a cabo la misma, de tal forma que deberá elegir si lo hará en tiempo real o de forma demostrativa. Tomando en cuenta que al referirme a tiempo real indico el hecho de hacer transmisión de voz entre dos computadores utilizando protocolo UDP. Y al referirme al modo demostrativo agrego que se va a realizar un trabajo didáctico durante el cual el interesado en la práctica tendrá la oportunidad de visualizar el comportamiento de los dos sistemas de comunicación a los que hacemos referencia de una forma detallada para distinguir y comprender las diferentes etapas inmersas en cada uno de ellos. Dentro de la configuración como se puede observar en la figura 1 existe la posibilidad de escoger el trabajo que vamos a realizar (Transmisor o Receptor), ya sea en tiempo real o en el modo demostrativo. Debemos tomar en cuenta que para realizar el trabajo de transmisor dentro de cualquiera de los dos modos se debe indicar también la dirección IP del computador hacia el cual vamos a transmitir. Excepto en el caso de


16

trabajar en el modo demostrativo pero sin conexión. Dentro de la parte de configuración de forma demostrativa observamos que existe el item denominado Entrada. Este nos permite seleccionar la señal de entrada con la que vamos a trabajar. Para lo cual existen dos posibilidades; la primera es el desarrollar la práctica con una señal de voz previamente grabada o de muestra y la segunda será el

grabar en ese momento la señal de voz con la que se va a atrabajar. Debemos tomar en cuenta que cuando se selecciona el modo de trabajo en tiempo real los controles de configuración del modo demostrativo estarán inhabilitados, y lo mismo sucede cuando selecciono este segundo modo con los controles de configuración de tiempo real.

Fig. 1. Ventana de configuración inicial.

Ejecución: La etapa de ejecución consta de las diferentes operaciones seleccionadas al momento de la configuración. Como es el caso de trabajar en tiempo real o en modo demostrativo, puesto que cada uno de estos es una operación diferente, dentro del programa se presentarán diferentes pantallas de acuerdo a las selecciones que se realicen al configurarlo. En el esquema podemos ver las diferentes vías por las que nos podemos dirigir dentro del programa al hacer variar uno de los parámetros de entrada de la configuración.

Dentro de cada una de las vías encontraremos un programa diferente que realizará una función específica, en algunos casos estos programas tendrán mas de una ventana que mostrar, lo que se podrá seleccionar con un control que se encuentra al lado izquierdo y que tiene la siguiente forma.

En este caso el selector presenta la opción de muestreo ideal dentro del programa que realiza el muestreo de la señal de voz.


17

Figura 2: Esquema organizacional del software.

PRUEBAS Y RESULTADOS

Para desarrollar el software se realizaron varias pruebas entre las cuales estuvieron: el primer intento de transmisión de voz entre 2 computadores utilizando cable serial, el cual fue un intento fallido puesto que la velocidad de transmisión del cable serial es limitada y no dio buenos resultados para esta aplicación en específico. Por lo que se decidió utilizar un cable cruzado UTP que sigue el estándar T568A para realizar la comunicación utilizando UDP tomando en cuenta que este es un protocolo no orientado a conexión por lo que no hace corrección de errores, lo que permite transmitir la voz sin mayor raterdo. En un principio no dio buenos resultados puesto que dentro de LabVIEW por el hecho de llevar una ejecución en forma de flujo no se podía realizar 2 eventos a la vez, (llenar un buffer y reproducir las primeras muestras del mismo) lo que nos permitiría, aunque teniendo un retraso en la comunicación, tener buena calidad de audio. A este problema se le dio solución mediante la investigación de técnicas de optimización dentro de la programación de LabVIEW con la finalidad de que un proceso no ocupe mucho tiempo de procesador y permita realizar el resto de procesamiento con mayor rapidez, obteniendo buenos resultados con este procedimiento. La mayoría de los ensayos para lograr este software fueron fructuosos, puesto que el objetivo final, el cual es la simulación en el computador de un sistema real, fue un éxito.

CONCLUSIONES Y

RECOMENDACIONES

Una de las conclusiones mas importantes dentro de lo que fue el desarrollo del software es que para tomar decisiónes específicamente sobre hardware primero se debe tomar en cuenta todas las limitaciones que se puede tener como, velocidad de procesamiento, velocidad de muestreo y en algunos casos velocidad de transmisión, puesto que por tomar una decisión apresurada se puede perder tiempo y dinero. Lo que se podría evitar siendo un poco más cuidadosos. Dentro de la programación en LabVIEW existen algunas recomendaciones que se debe tomar en cuenta para mejorar la velocidad de trabajo de un programa. Entre los que tenemos: * Utilizar el menor número de loops posibles. Si

Configuración

Tiempo real Modo Demostrativo

TX RX

PCM DM PCM DM

TX RX

PCM DM PCM DM


18

No

* Utilizar propiedades de nodo en lugar de variables locales. Si

No

* Utilizar secuencias de procesamiento y configuración para adquisición y escritura de datos en lugar de VIs con entrada de configuración Si

No

REFERENCIAS

• http://prof.usb.ve/tperez • www.electronicafacil.net • LabVIEW Basic Course II. • LabVIEW Advanced.


19

IDENTIFICADOR DE VOZ

Marcelo Valdiviezo C., Marco Jiménez Escuela de Electrónica y Telecomunicaciones

Universidad Técnica Particular de Loja Loja - Ecuador

Resumen— El objetivo principal que llevó a la elaboración de este proyecto es poner en práctica los conocimientos adquiridos en la materia de Procesamiento de Señales Discretas, así como proporcionar una herramienta con un gran campo de aplicaciones como pueden ser los sistemas de seguridad. La aplicación esta formada por pantallas de fácil manejo que permiten al usuario intuir las funciones de cada botón ya sea para la etapa de grabación o de reconocimiento de la voz, además nos permite visualizar en una gráfica el nivel de acierto con cada una de las voces que se encuentran en la base de datos. El programa nos devuelve un solo dato de salida, que corresponde al nombre de la persona que ingreso su voz para ser reconocida.

Sonido: El sonido es un fenómeno físico que percibimos al producirse una perturbación en el medio en cual estamos. El sonido son ondas que se transmiten. De manera tal que si alguien aplaude, ese aplauso desplaza aire que hace vibrar a las sensibles membranas de nuestros oídos, esa vibración es decodificada por el cerebro como sonido.

Sonido Analógico: El movimiento del aire hace vibrar la membrana del micrófono, esta produce pequeñas diferencias eléctricas que son trasladadas a una cinta de cassette, estas diferencias eléctricas son proporcionales al movimiento de la membrana del micrófono, o sea a mayor vibración, mayor diferencia eléctrica será trasladada a la cinta creando en ésta una copia que es analogía de las ondas que llegan al micrófono. Luego el cabezal de reproducción del grabador se encargará también de convertir esas variaciones en señales que, amplificadas a través de unas bocinas llegarán a nuestros oídos.

Sonido Digital: Nos indica la presencia de procesos numéricos para la concreción de hechos, los sistemas de audio digital se valen

de circuitos para guardar el registro de la música, lo que hacen estos circuitos es grabar una larga cadena de números con un dispositivo llamado conversor analógico digital A/D que se encarga de monitorear constantemente la evolución de la onda y asignarle a cada momento un valor numérico, luego ese valor numérico es decodificado por un conversor llamado digital analógico (D/A).

Identificación por la voz: método que permite identificar a una persona a partir de la imagen espectrográfica de las palabras pronunciadas.

Transformada Discreta de Fourier: la transformada de Fourier discreta, designada con frecuencia por la abreviatura DFT (del inglés discrete Fourier transform), y a la que en ocasiones se denomina transformada de Fourier finita, es una transformada de Fourier ampliamente empleada en tratamiento de señales y en campos afines para analizar las frecuencias presentes en una señal muestreada, resolver ecuaciones diferenciales parciales y realizar otras operaciones, como convoluciones. Correlación: Es una operación matemática que permite cuantificar el grado de similitud entre dos señales, aunque aparentemente no haya evidencias de coincidencia temporal entre ellas. Su aspecto recuerda la forma de la convolución: formalmente la diferencia entre ambas operaciones está en el signo (reflexión temporal) de unos de los operandos. Sin embargo, las propiedades y aplicaciones de las operaciones de correlación y convolución son distintas.

Hay correlación entre dos variables cuando éstas cambian de tal modo que los valores que toma una de ellas son, hasta cierto punto, predecibles a partir de los que toma la otra.


20

I. INTRODUCCIÓN

Reconocimiento Automático de voz es una parte de la Inteligencia Artificial que tiene como objetivo permitir la comunicación hablada entre seres humanos y computadoras electrónicas. El problema que se plantea en un sistema de reconocimiento a través de la voz es el de hacer cooperar un conjunto de informaciones que proceden de diversas fuentes de conocimiento (acústica, fonética, fonológica, léxica, sintáctica, semántica y pragmática), en presencia de imprecisiones, incertidumbres y errores inevitables para llegar a obtener una interpretación aceptable del mensaje acústico recibido.

En la Internet se pueden encontrar sistemas comerciales que han estado disponibles desde 1990. Pero a pesar del aparente éxito de estas tecnologías, muy pocas personas utilizan el sistema del reconocimiento del habla en sus computadoras. Parece ser que muchos de los usuarios utilizan el ratón y el teclado para guardar o redactar documentos, porque les resulta más cómodo y rápido a pesar del hecho de que todos podemos hablar a más velocidad de la que tecleamos. Sin embargo, mediante el uso de ambos, el teclado y el reconocimiento del habla, nuestro trabajo será mucho más efectivo.

Para el desarrollo de esta herramienta nos

valemos del software Matlab para el análisis y el tratamiento de señales.

Luego de ingresar voces a una base de

datos, el programa permitirá la identificación de una ultima voz que será comparada mediante el programa con cada una de las voces previamente ingresadas para poder discernir a que persona corresponde.

II. EL PROGRAMA IDENTIFICADOR DE

VOZ

La aplicación IDENTIFICADOR DE VOZ 1.0. ha sido programada bajo el entorno

Matlab utilizando la versión 7.0.1. Para la programación de las ventanas del programa se ha utilizado la aplicación guide la cual facilita el diseño de ventanas menús desenrrollables, etc. En lo que al algoritmo se refiere la variable de entrada del sistema es una matriz que corresponde a una señal de audio digital.

Luego de que obtenemos la matriz mediante la función soundfft que hemos creado, realizamos el proceso matemático que consiste en la lectura de la matriz correspondiente al archivo de sonido mediante la función wavread para luego aplicar la función fft que nos devuelve la transformada discreta de fourier de una matriz con n (n = 100000) puntos.

El problema que se presenta es que

obtenemos como resultado una matriz compleja, para lo que multiplicamos por la conjugada de la misma que nos devuelve un arreglo de valores puramente reales aplicando la función abs, con lo cual podemos muestrear la señal para mediante una sumatoria comparar cada una de las muestras que la conforman.

El proceso anterior se lo realiza tanto para

la señal de audio ingresada como para las señales de la base de datos, cabe destacar que para obtener un mayor porcentaje de acierto en el reconocimiento nos valimos también de un código de comparación basado en la correlación, que consiste en calcular un porcentaje de error de la correlación entre la señal de entrada con cada una de las señales de la base de datos. Luego de esto calculamos un promedio entre los dos algoritmos de comparación para discernir cual es el mayor porcentaje de acierto.

* %error= [1-correlación (VozIn , Voces Base

de Datos)]*100 *Cálculo del porcentaje de error de las correlaciones


21

III. FUNCIONAMIENTO DEL

PROGRAMA IDENTIFICADOR DE VOZ

1.0

Dado que la versión de Matlab 7.1 utilizada para el desarrollo de este programa no nos permite compilar el programa, debido al contenido de scripts, en primer lugar será necesario que los ficheros pertenecientes a esta aplicación se encuentren en el directorio actual de trabajo, para ello se emplea la opción Path Browser del menú, que es el programa que ayuda a definir la lista de directorios donde Matlab debe buscar los ficheros, tanto del sistema como de usuario.

Fig. 1. Pantalla principal de la aplicación

Identificador de Voz 1.0. Una vez definido el directorio actual, para ejecutar la aplicación y abrir la pantalla principal, el usuario tecleará en la pantalla de comandos Matlab la palabra PRINCIPAL, lo cual provocará la aparición de la pantalla principal del programa cuyo aspecto es el mostrado en la figura 1. Dentro de la ventana del programa encontramos dos botones debidamente identificados, al presionar el botón “ Ingresar Voz” debemos ingresar una voz mediante el micrófono del PC. Hasta que nos aparezca el mensaje de que la voz ha sido ingresada como aparece en la figura 2.

Fig. 2. Pantalla de ingreso de la Voz.

Finalmente se presiona el botón

“Reconocer” lo cual nos presentará el nombre correspondiente a la persona que ingreso su voz (figura 3), si esta se encuentra previamente configurada en la base de datos.

Fig. 3. Pantalla que presenta el resultado del

número ingresado. El menú del programa esta formado por

las pestañas de Inicio, Opciones y Ayuda. 1. Inicio

1.1 Ingresar Voz: Cumple la función que el botón del mismo nombre.

1.2 Reconocer: Cumple la función del botón del mismo nombre.

1.3 Datos: Nos permite graficar el nivel de acierto de la voz ingresada respecto a las voces de la base de datos (figura 4).


22

Fig. 4. Pantalla Datos.

1.4 Salir: Nos da la opción de abandonar

la aplicación (figura 5).

Fig. 5. Pantalla Salir.

2. Opciones

2.1 Grabar: Nos presenta la pantalla grabar en donde podemos cambiar las voces de la base de datos e ingresar el nombre a quien pertenecen (Figura 6).

Fig. 6. Pantalla Grabar.

IV. CONCLUSIONES

Se ha creado una herramienta sencilla,

versátil y de fácil utilización con la cual el alumno puede despertar interés en el estudio y la programación.

Cabe resaltar que el programa tiene un

alto nivel de acierto pero en ambientes en que no existan ruidos que puedan interferir con la señal ingresada, también depende de la calidad del micrófono, pero se ha tratado de obtener resultados aceptables basados en los conocimientos adquiridos en clase.

V. APLICACIONES. El campo de aplicaciones es muy amplio dentro de los sistemas de comunicación con un ordenador mediante el reconocimiento de voz como pueden ser el dictado automático, control por comandos, los nuevos sistemas de telefonía por comandos, y sistemas diseñados para discapacitados.

REFERENCIAS

HTTP://WWW.MIDILANDIA.COM/MIDILAND/ARTICULOS/ART_SONIDODIGITAL.HTM HTTP://ES.ENCARTA.MSN.COM/ENCYCLOPEDIA_761566921/IDENTIFICACI%C3%B3N_POR_LA_VOZ.HTML HTTP://ES.WIKIPEDIA.ORG/WIKI/RECONOCIMIENTO_DEL

_HABLA


23

CAMPO ELÉCTRICO EMITIDO POR UN FRACTAL

Profesor: Ing. Marco Morocho, Jimmy Sánchez, Ricardo Agila Universidad Técnica Particular de Loja

Escuela de Electrónica y Telecomunicaciones [email protected], [email protected], [email protected]

Resumen.- La finalidad del presente programa es facilitar el cálculo del campo eléctrico E producido por una sección fractal. El programa resulta sencillo debido a que solo necesita la distancia desde el centro del fractal hasta al punto en el que se desea calcular E. Para el desarrollo de dicho programa se utiliza Mathcad. Palabras Claves. Fractal.- Un fractal es un objeto geométrico cuya estructura básica se repite en diferentes escalas. Copo de Nieve de Koch o la Isla Triada de Koch.- Se forma a partir de un triángulo equilátero al cual se dividen sus lados en tres partes iguales, de forma tal que en los tercios medios se coloca otro triángulo semejante al primero. Campo eléctrico E.- Región del espacio donde se ponen de manifiesto los fenómenos eléctricos.

2. PROBLEMÁTICA

Debido a que para realizar el cálculo del campo eléctrico en un fractal es necesario ir fragmentación por fragmentación, con referencia al lugar en donde se desea calcular dicho campo, lo cual resulta un trabajo muy largo y con facilidad a la equivocación, nos vimos en la necesidad de recurrir a la elaboración de un programa que se lo elaboró en “Mathcad 2001 Professional”. Este programa nos permite obtener con facilidad el campo eléctrico de porciones de fractal, recortado el trabajo en el cálculo.

3. CÁLCULO

Los parámetros que se utilizan son: • La distancia desde el punto en que se

desea calcular E (punto A) hasta el punto medio de la figura (B).

• El ángulo formado por la perpendicular de la figura (segmento a) con la línea (AB) que une al punto medio de la figura con el punto en el que se desea calcular E.

• La inclinación de la figura con respecto al eje cartesiano X. (Véase figura 1.)

Fig. 1. Inclinación de la figura con respecto

al eje x.

L - Longitud cada fracción del fractal ι - Inclinación de la figura β1- Angulo formado por BA y la perpendicular trazada desde B σ - Densidad lineal de carga d - Distancia de B a A Se ha dividido las secciones del fractal para una mayor facilidad de cálculo en 3 iteraciones como lo muestra la figura 2. ITERACION Nº 1

ITERACION Nº2


24

ITERACIÓN 3

Fig. 2. Varias iteraciones.

La sumatoria de cada sección dará como resultado el campo eléctrico total emitido por el Fractal. • La relación de aumento del campo

eléctrico de la iteración 2 con respecto a la iteración 1 es 110.52 %.

• Relación de aumento del campo eléctrico de la iteración 3 con respecto a la iteración 2 es 483.73 %.

• Relación de aumento del campo eléctrico de la iteración 3 con respecto a la iteración 1 es 532.836 %.

Para una mayor comprensión del lector a continuación se deduce, a partir de nuestro segmento 1, la siguiente figura.

Fig. 3. Segmento del fractal.

SEGMENTO 1ι 0:= β1 0:= L 1:=

σ 1:=d 0.00001:=

ρ d cos β1( )⋅:= h d sin β1( )⋅:=

d1 ρ2 3L

2h+⎛⎜

⎝⎞⎟⎠

2

+:= d2 ρ2 L

2h+⎛⎜

⎝⎞⎟⎠

2

+:=

aρ

cos ιπ

2−⎛⎜

⎝⎞⎟⎠

sin ιπ

2−⎛⎜

⎝⎞⎟⎠

⎛⎜⎜⎜⎜⎝

⎞⎟⎟⎟⎟⎠

:= azcos ι( )sin ι( )

⎛⎜⎝

⎞⎠

:=

α1 asin3 L⋅ 2 h⋅+

2 d1⋅⎛⎜⎝

⎞⎟⎠

:= α2 asinL 2 h⋅+

2 d2⋅⎛⎜⎝

⎞⎟⎠

:=

E19 10

9⋅ σ

ρsin α2( ) sin α1( )−( )− aρ⋅ cos α2( ) cos α1( )−( ) az⋅+⎡⎣ ⎤⎦⋅:=

E11.2 10

10×

1.6− 105

×

⎛⎜⎜⎝

⎞⎟⎟⎠

=

Proceso similar a seguir para las siguientes 3 secciones. Para obtener el ET se suman los cuatro campos calculados anteriormente: ET = E1 + E2 + E3 + E4

4. CONCLUSIONES Concluido el presente proyecto se llega a las siguientes conclusiones:


25

• En una sección fractal el número de fragmentaciones que presente va ayudar a que se incremente el campo eléctrico.

• El campo eléctrico aumenta según las irregularidades que presente la sección fractal.

• A mayor número de iteraciones se incrementa la intensidad del campo.

5. REFERENCIAS

• “Introducción al concepto Fractal”, Chile

http://www.geocities.com/capecanaveral/cockpit/5889/intro.html

• Wikipedia, “Fractal” http://www.oni.escuelas.edu.ar/2002/buenos_aires/infinito/fractal.htm#Características


26

MOVILIDAD EN IPv4 VS MOVILIDAD EN IPv6

Eduardo Montalván Celi Universidad Técnica Particular de Loja

Escuela de Electrónica y Telecomunicaciones Departamento de Telecomunicaciones

[email protected]

RESUMEN

El presente artículo tiene como finalidad introducir al lector a un conocimiento básico acerca de la movilidad en IPv4 y IPv6. Se presenta a continuación el funcionamiento general, principales características, diferencias y algunas ventajas.

INTRODUCCIÓN La movilidad es la capacidad para que un dispositivo pueda desplazarse físicamente mientras está conectado a la red, teniendo acceso a servicios o a información desde cualquier lugar y en cualquier momento, conservando siempre la misma dirección IP. La movilidad en IPv6 (MIPv6) está definida en:

RCF 3775: Mobility Support in IPv6

FUNCIONAMIENTO GENERAL Con el auge del servicio celular, usuarios de redes inalámbricas han expresado su deseo de tener conexión permanentemente. Un gran problema en la comunicación inalámbrica, es la necesidad para “roam” entre redes diferentes. Bajo el estándar IP, un nodo se puede mover de una subred a otra, este podría obtener una nueva dirección IP para mantener la conectividad. Sin embargo, los protocolos de Internet fueron diseñados antes de que la movilidad fuera una opción, así, si un nodo se desplaza podrían obtener nuevas direcciones IP para mantener conectividad. Desafortunadamente, TCP no puede mantener una conexión cambiando direcciones IP y por lo tanto las conexiones se pierden cambiando la dirección IP. Para

resolver el problema se ha diseñado IP móvil. IP móvil mantiene dos direcciones IP, una que representa la localización original (home address) del nodo y una que representa la localización física actual del dispositivo (CoA) en la topología. IP móvil ha sido puesto en ejecución bajo IPv4 e IPv6, sus especificaciones son muy similares. La implementación de la movilidad en IPv6 ha sido diseñada desde el inicio y a la par con del desarrollo del protocolo IPv6. En cambio en IPv4 el tema de la movilidad se reduce a un parche por lo que en v6 se tiene un mejor soporte e integración. CARACTERÍSTICAS DE MOVILIDAD

DE IPv4 La idea principal tras IP móvil, es que dos direcciones IP serán mantenidas cuando un nodo se mueve. La dirección local (home address HA) representa homebase (localización original) del dispositivo. Una care-of address (CoA) se adquiere y se mantiene siempre que el dispositivo se mueva a una red extranjera (foreing network FN). Esta nueva dirección representa la localización física actual del nodo en la topología total de la red mientras que la HA se preserva para mantener abiertas conexiones de TCP y eliminar la necesidad de otros dispositivos de aprender la nueva localización del nodo móvil. IP móvil para IPv4 trabaja así: mientras permanece en su Home Network (HN), el nodo móvil aprende del Home Agent (HA), un dispositivo especializado que permite la movilidad. Una vez realizado el movimiento a un nuevo dominio, el móvil del nodo aprende de un Foreing Agent (FA) y registra su llegada con este agente. El


27

Foreing Agent, le proporciona al nodo una nueva dirección IP local, el care-of address (CoA). Esta dirección se transmite al Home Agent que mantiene el estado sobre la nueva localización del nodo móvil.

Fig. 1. Registro en IPv4.

El nodo móvil continúa usando su Home Address al comunicarse con otros dispositivos, y estos dispositivos continúan enviando los paquetes a la Home Address. Cuando los paquetes destinados al nodo móvil alcanzan la Home Network, el Home Agent intercepta los paquetes y hace un túnel hacia la Foreing Network. Esto crea un enrutamiento en triángulo.

Fig. 2. Túnel en IPv4.

Una desventaja es que se requieren un conjunto de direcciones por cada FA, pero todos sabemos que en IPv4 un gran problema es la escasez de direcciones. El enrutamiento en triángulo es ineficiente. Varias mejoras para funcionamiento se han diseñado y desplegado con IP móvil para aliviar la ineficacia del enrutamiento en triángulo informando a otros dispositivos la nueva localización del nodo móvil. Sin

embargo, esto requiere que los correspondientes dispositivos soporten IP móvil también. CARACTERÍSTICAS DE MOVILIDAD

DE IPv6 IPv6 proporciona varias características adicionales para mejorar y simplificar la movilidad. Similar al formato IP móvil bajo IPv4, se mantienen dos direcciones, y un agente local (Home Agent) se utiliza para mantener la localización actual del nodo móvil, no obstante los agentes extranjeros (Foreing Agent) no se requieren. A través de descubrimiento de la vecindad y de la auto configuración de las direcciones IP, un nodo móvil puede obtener una care-of address (CoA).

Fig.3. En IPv6 no se requiere FA.

El nodo móvil todavía informa a un Home Agent su localización actual, pero el enrutamiento en triángulo, o el túnel IP no son requeridos. Con el uso de cabeceras que informan la localización y una ruta para alcanzar su localización, el Home Agent, o el nodo móvil, pueden informar a cualquier dispositivo correspondiente la nueva localización del nodo móvil. Además, puesto que las características de movilidad son inherentes a IPv6, no es necesario hacer mejoras a una red IPv6, como lo es en un escenario IPv4.

DIFERENCIAS ENTRE IPv4 e IPv6 La implementación de movilidad sobre IPv4 es similar a la implementación sobre IPv6. Pero también posee algunas


28

diferencias, que marcan desventajas en la implementación de IPv6 sobre IPv4. Una desventaja en IPv4 es que se requieren un conjunto de direcciones por cada FA. En IPv6 no hay necesidad de routers (Foreing Agent). El soporte de movilidad es intrínseco en la implementación de IPv6, no así en IPv4 que requiere una serie de parches externos.

REFERENCIAS

• EL PAPEL DE IPV6 EN EL SOPORTE A LA MOVILIDAD. Alberto Cevallos

• IP MOBILITY: AN INVESTIGATIVE COMPARISON BETWEEN IPv4 and IPv6, Alan Halachmi, [email protected], Eric Smiley, [email protected]

• MOVILIDAD EN IPV6, CODAREC


29

El geomarketing es una disciplina de gran potencialidad que aporta información para la toma de decisiones de negocio apoyadas en la variable espacial. Nacida de la confluencia del marketing y la geografía permite analizar la situación de un negocio mediante la localización exacta de los clientes, puntos de venta, sucursales, competencia, etc.; localizándolos sobre un mapa digital ó impreso a través de símbolos y colores personalizados. Elementos de un sistema de geomarketing

[1]

Empresas que utilizan geomarketing Indudablemente, las empresas que operan en mercados geográficos extensos, son las grandes usuarias de este tipo de soluciones, tales como entidades financieras, empresas comerciales, cadenas de distribución, redes de agencias, etc. A nivel nacional la empresa donde se esta aplicando esta tecnología conjuntamente con la Universidad Técnica Particular de Loja [2] es MARCIMEX S.A. cuya matriz se encuentra en la ciudad de Cuenca.

El proyecto es Sistema de Información Geográfica orientado al Geomarketing caso de estudio: Marcimex S.A. para el apoyo a la toma de decisiones en base sus requerimientos. Como producto final se tiene una herramienta Web rápida, eficaz, eficiente y fácil de manipular que permite llevar un control automatizado y visualizar sobre un mapa digital la información relacionada a clientes, agencias, competencia, etc., incrementando de este modo la productividad y promoviendo una apreciación real de la distribución espacial de la información solicitada. Entre la principal información requerida se señala: - Información de clientes con ciertas

características por ejemplo: clientes mayoreo, con cartera vencida más de 30, 60,…, n días, por marca de producto comprado, por vendedor, clientes recurrentes, etc.

- Localización de agencias, carpas, bodegas.

- Identificación de la competencia.

Herramienta Web: Marcimex S.A.


30

Beneficios Entre sus principales beneficios, podemos destacar: - Optimización de la inversión en acciones

de marketing. - Un mayor conocimiento de mercados y la

habilidad de focalizar esfuerzos en determinados segmentos del mercado.

- Identificar puntos de ventas, oficinas, sucursales, distribuidores, competencia, etc.

- Localizar oficinas más cercanas, análisis de rutas optimas y alternativas.

- Determinar el área de influencia para precisar la población a la cual se esta cubriendo.

- Responder a preguntas como: ¿es óptima la localización actual de mi negocio? ¿Dónde se podría ubicar una nueva sucursal? ¿Dónde dirigir una campaña publicitaria?

- Análisis del potencial del mercado – domicilios por rango de ingresos.

Requisitos

La Universidad Técnica Particular de Loja a través del un grupo multidisciplinario de profesionales que integran el equipo de Sistemas de Información Geográfica dispone de los recursos necesarios que permite implementar de forma óptima este tipo de proyectos. Los mismos que se enuncian a continuación: - Base de datos, sociodemográficas,

socioeconómicas y comerciales del comportamiento espacial de la población identificando zonas de alta competencia, de influencia, de alta capacidad adquisitiva, etc.

- Estudios de mercado. - Cartografía actualizada, con las

codificaciones oficiales y la estructura lógica, indispensables para poder asociar con las base de datos sociodemográficas.

- Software, normalización y georeferenciación, que permiten dar el mismo formato a toda la información disponible asignando coordenadas para su

correcta representación sobre la cartografía.

- Hardware, equipos computaciones de última tecnología, sistemas de posicionamiento global (GPS) con lo que es posible ubicar geográficamente el lugar deseado con gran exactitud.

Referencias

[1] ESRI España, Marketing Geográfico [citado en marzo 2007] Disponible en: http://www.esri-es.com/index.asp?pagina=119 [2] UTPL. Sitio Web del equipo de Sistemas de Información Geográfica [citado en marzo 2007] Disponible en: http://www.utpl.edu.ec/sig/


31

Hace unos pocos días se llevó a cabo la elección de la nueva directiva de la Rama IEEE de la UTPL. En esta ocasión, la oportunidad de estar al frente de IEEE recayó en nuestros compañeros Maximiliano Mendoza, David Benítez, Astrid Barrazueta y Francisco Sandoval y como docente director al Ing. Carlos Carrión. Estamos seguros que su labor será de mucho beneficio para nuestra rama.

Asimismo, quienes hacemos esta revista queremos felicitar al presidente saliente Luis Moreno y a la Ing. Susana Arias por su brillante y excelente labor al frente de la rama IEEE de la UTPL. A continuación te mostramos información sobre IEEE, sus publicaciones, beneficios para los miembros y el plan de trabajo del equipo entrante.

DIRECTIVA RAMA IEEE UTPL 2007

Presidente: Maximiliano Mendoza

Vicepresidente: David BenÍtez Secretaria: Astrid Barrazueta Tesorero: Francisco Sandoval

IEEE

El Instituto de Ingenieros Eléctricos y Electrónicos es una sociedad técnico-profesional internacional, que se dedica al desarrollo de la teoría y de la práctica de la ingeniería en los campos de la electricidad, comunicación, electrónica y computación. • IEEE es la sociedad técnica más grande

del mundo. • En la actualidad somos más de 360.000

miembros en 174 países. • La conforman profesionales,

investigadores y estudiantes. • IEEE organiza más de 350 conferencias y

congresos por año. • También cuenta con el 30% de la

literatura mundial en electro-tecnología.

VENTAJAS DE SER MIEMBRO

• Relacionarse con empresarios. • Interactuar con futuros líderes. • Conectarse en las actividades locales de la

rama, la sección y otros. • Utilizar la información del IEEE para

estar actualizado en su área de interés. • Participar de todos los eventos

organizados por las diferentes ramas IEEE con un precio mas bajo.

• Participar de Congresos y Ferias nacionales e internacionales (acceso y descuentos).

• Ganar premios y becas de estudios. • Acceder al sitio Web de IEEE para

descargar recursos técnicos online.


32

• Ser un voluntario e incrementar el potencial de liderazgo.

PUBLICACIONES DE IEEE

Dentro de las publicaciones mensuales para los miembros tenemos la revista Spectrum (artículos sobre los últimos avances tecnológicos) y el diario Institute (noticias sobre IEEE a nivel mundial y otros temas de mucha importancia). Además, IEEE cuenta con alrededor de 30 sociedades como: Comunicaciones, Robótica y Automatización, Ingeniería de Potencia, Computación, Tecnología de la Información, Tecnología Vehicular, Antenas y Propagación entre otros, los cuales hay como acceder mediante un pequeño pago anual.

PARA NUEVOS MIEMBROS

• Recibirán la revista Spectrum y el diario Institute.

• También podrán inscribirse gratuitamente por este año a las sociedades de Comunicación (COMSOC) y de Ingeniería de Potencia (PES) y recibirán mensualmente las revistas correspondientes a cada sociedad.

PLAN DE TRABAJO

Nuestro visión es consolidarnos como una de las mejores Ramas del país y del mundo, para esto vamos a coordinar algunas actividades. • Emprender con una campaña de

publicidad de nuestra rama IEEE UTPL. De esta manera motivamos para que nuevos profesionales en formación formen parte de nuestra rama.

• Difundir a todos los estudiantes acerca de los diferentes congresos y seminarios que se realicen en los diferentes lugares dentro y fuera del país.

• Adquisición de kits con componentes electrónicos los cuales vamos a poner a la

venta con precios muy cómodos y razonables.

• Promover la realización de ferias de ciencia y tecnología fuera y dentro de la universidad. Para esto el 1 de Junio se llevara a cabo la Feria de Física, a fin de que los profesionales en formación muestren al público todos los proyectos que han venido realizando dentro de su carrera.

• Planear actividades para integrar a los miembros y con ello conseguir fondos para la rama. Dentro de estas actividades tenemos: bailes de integración y otras actividades, que las realizaremos en los meses de mayo y julio

• Colaborar con la organización de la Conferencia sobre Día de Telecomunicaciones, el cual se lo va a realizar en las aulas virtuales.

• Promover concursos de Proyectos para que los profesionales en formación expongan sus proyectos. A inicios del siguiente ciclo tenemos planeado la realización del Concurso AVANZANDO 2007, todo esto con el fin de incentivar la investigación.

• Promocionar nuestra rama ubicando un stand en algunos eventos importantes, como en la Asamblea General de ISTEC en la UTPL (Junio), en la RNR en Quito (Agosto), y en la RRR en Lima (Septiembre).

• Coordinar con las otras ramas IEEE del país para organizar a fin de año un congreso muy importante como es el CEITEE (Congreso Ecuatoriano de Informática, Telecomunicaciones, Electrónica y Electricidad)

• Realizar cursos vacacionales sobre Matlab, PICs y Visual Basic, a fin de que los profesionales en formación aprovechen su tiempo libre y puedan aprender sobre algunos temas muy importantes.


33

BIOGRAFÍA

CARL SAGAN, ISAAC ASIMOV

Carl Sagan (1934-1996), astrónomo estadounidense y pionero de la exobiología. Nació en Nueva York y estudió en la Universidad de Chicago, donde se doctoró en astrofísica. La investigación de Sagan se dirigió hacia la evidencia de vida en el espacio exterior. También estudió los orígenes de los organismos con los genetistas Hermann J. Muller y Joshua Lederberg. Tanto Lederberg como Sagan contribuyeron a la constitución de la exobiología, la búsqueda de vida extraterrestre, como disciplina científica.

Tras ejercer como profesor ayudante de

astronomía en la Universidad de Harvard y como astrofísico en el Observatorio Astrofísico Smithsoniano (1962-1968), Sagan fue director del Laboratorio para Estudios Planetarios de la Universidad de Cornell. Trabajó en muchos proyectos de exploración espacial. Además de sus numerosas publicaciones científicas, escribió diversos libros de divulgación científica: Los dragones del edén (1977), El cerebro de Broca (1979), Cosmos (1980) —basado en la serie de televisión del mismo título, que produjo él— y El cometa (1985). También escribió una novela, Contacto (1985).

Isaac Asimov (1920-1992), prolífico

escritor estadounidense, famoso por sus novelas de ciencia ficción y por sus libros divulgativos sobre todas las ramas de la ciencia. Asimov nació en Petrovichi, Rusia. Su familia emigró a Estados Unidos cuando tenía tres años y se estableció en el barrio de Brooklyn, de Nueva York. Sus trabajos en las revistas de ciencia

ficción le llevaron a profesionalizarse como escritor literario y científico. Ingresó en la Universidad de Columbia a los 15 años y a los 18 vendió su primer relato a la revista Amazing Stories.

Después de participar en la II Guerra

Mundial, Asimov se doctoró en Bioquímica en 1948 y de 1949 a 1958 enseñó bioquímica en la universidad de medicina de Boston. Su primera novela de ciencia ficción, Piedra en el cielo, se publicó en 1950 y su primer libro científico, un texto sobre bioquímica escrito con dos colegas, en 1953. A partir de 1958 se dedicó por completo a escribir. Firmó más de 500 libros para lectores jóvenes y adultos que, además de la ciencia ficción y la divulgación científica, abarcan cuentos de misterio, humor, historia y varios volúmenes sobre la Biblia y Shakespeare. Entre sus obras de ciencia ficción más conocidas se encuentran Yo, Robot (1950); La trilogía de la Fundación (1951-1953), de la cual escribió una continuación treinta años después, El límite de la Fundación (1982); El sol desnudo (1957) y Los propios dioses (1972). Entre sus obras científicas destacan Enciclopedia biográfica de la ciencia y la tecnología (1964; revisada en 1982) y Nueva guía a la ciencia (1984), una versión más reciente de su elogiada Guía científica del hombre (1960). En 1979 se publicó su autobiografía en dos volúmenes, Recuerdos todavía verdes.

Fuente: Biblioteca de Consulta

Microsoft ® Encarta

BUEN HUMOR

34

Revista En Corto Circuito12 (Marzo 2007)

Business

Transcript of Revista En Corto Circuito12 (Marzo 2007)