Murilo Bellezoni Loiola

Currently, digital security mechanisms like Anomaly Detection Systems using Autoencoders (AE) show great potential for bypassing problems intrinsic to the data, such as data imbalance. Because AE use a non-trivial and nonstandardized separation threshold to classify the extracted reconstruction error, the definition of this threshold directly impacts the performance of the detection process. Thus, this work proposes the automatic definition of this threshold using some machine learning algorithms. For this, three algorithms were evaluated: the K-Nearst Neighbors, the K-Means and the Support Vector Machine.

Um dos sensores embarcados no satélite Sentinel-1 é o SAR que adquire imagens terrestres independentemente de iluminação solar e de condições climáticas que interfiram no processo, como por exemplo, a presença de nuvens. Este radar SAR possui quatro modos de aquisição diferentes, sendo que dentre eles o modo SM apresenta melhor resolução que o modo IW. No território brasileiro são disponibilizadas imagens SM somente de uma faixa de localização, enquanto no modo IW há uma maior variedade de aquisição de diversas regiões do país. Em geral, as imagens de SAR também apresentam um ruído característico conhecido como speckle devido à sobreposição de sinais de alvos diferentes, ou seja, pelo fenômeno de interferência eletromagnética. Dada esta escassez de imagens no modo SM e a presença inerente de ruído, o objetivo deste trabalho é gerar imagens SAR com características do modo SM, a partir de imagens adquiridas no modo IW e minimizar a presença de ruído speckle nas imagens geradas. Após pesquisas bibliográficas, optou-se por adaptar a arquitetura da rede Pix2Pix que é uma GAN, para imagens de dimensões maiores, ajustando seu desempenho para com as imagens SAR. Para isso, foram selecionadas pares de imagens SAR obtidos através do Sentinel-1 no modo SM e IW das mesmas regiões tanto em órbitas ascendentes como descendentes, respectivamente, organizando um novo dataset com características rurais e cuja polarização é VH. O problema de remoção de ruído speckle também é investigado, comparando tanto o desempenho da rede Pix2Pix treinada como um filtro de speckle para imagens originais com técnicas clássicas como os filtros Lee, Lee-Sigma e Refined-Lee, bem como com métodos de aprendizado profundo, no caso, com a rede despeckNet pré-treinada e também treinada com o conjunto de imagens organizado. A seguir, propõe-se a aplicação destes filtros para as imagens previamente geradas com características SM e também é proposta uma nova abordagem onde a rede Pix2Pix é treinada utilizando um dataset com média temporal de imagens SM , consideradas sem ruído speckle, fazendo com que em um único treino da rede Pix2Pix sejam reduzidas as duas etapas de geração e filtragem em apenas uma. Os resultados são todos apresentados em imagens e também utilizando parâmetros de qualidade clássicos tais como PSNR, SSIM, DG, EPI, ENL e UIQI. Através deles é possível observar que as imagens geradas pela Pix2Pix são compatíveis com as IW de entrada e apresentam características SM como desejado. Também nota-se que as modificações propostas na arquitetura da rede beneficiaram a qualidade das imagens. Sobre a remoção de ruído speckle apesar da rede despeckNet pré-treinada fornecer os melhores parâmetros de qualidade as imagens ficam muito escuras, com má visualização. Assim, descartando-as na análise as imagens geradas e filtradas pela Pix2Pix em duas etapas ou somente em uma em conjunto trazem métricas e imagens melhores. A conclusão é que a última abordagem proposta de gerar e remover speckle ao mesmo tempo usando a rede Pix2Pix traz bons resultados e minimiza os esforços computacionais aplicados ao treinar as redes, indicando que esta técnica é promissora.

6G networks are expected to use the terahertz (THz) frequency spectrum in some way. However, relatively little is known about the transmission channel in this part of the spectrum. In this paper, we propose a novel and accurate channel loss model that considers both molecular and water vapor continuum absorptions for THz networks based on the frequency range between 100 GHz and 600 GHz. The proposed channel model assumes that the atmospheric absorption is accurately accounted for by the molecular absorption coefficient and the water vapor continuum absorption coefficient. The new model is based on equations developed to accurately match the channel response given by a spectroscopic database. This makes the channel model robust and useful for evaluating the performance of THz networks. The model is validated against a spectroscopic database defined as a benchmark. The performance of the new channel loss model is evaluated against different models, including several error metrics. Numerical results show the new channel model is as accurate as the spectroscopic database by correctly reproducing the provided experimental dataset. Therefore, the proposed channel model is a reliable, robust and simple tool that can be successfully used to carry out performance evaluation of THz networks with accuracy.

Título: Estudo da variabilidade em testes na verificação de locutores com redes neurais profundas Autores: Victor Costa Beraldo and Murilo Bellezoni Loiola. Resumo: A verificação automática de locutores revela-se de grande importância para segurança na autenticação de pessoas. Concebida através Read More ...

Nas últimas décadas, diversas aplicações práticas de sinais caóticos em comunicação têm sido consideradas. Para tanto, é de fundamental importância conhecer e controlar as caracterı́sticas temporais e espectrais desses sinais. No presente texto, faz-se um estudo analı́tico da sequência de autocorrelação e da densidade espectral de potência de sinais caóticos em tempo discreto gerados pelo mapa de Bernoulli com r segmentos.