RT info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
T1 Supervisión de fallos con OTDR en redes ópticas pasivas mediante técnicas de aprendizaje automático
A1 Urraca Torices, Rubén
A2 Universidad de Valladolid. Escuela Técnica Superior de Ingenieros de Telecomunicación
K1 PON (Red Óptica Pasiva)
K1 Python
K1 Red neuronal
AB En este Trabajo Fin de Grado (TFG), se ha llevado a cabo un estudio de investigacióncentrado en la monitorización de fallos en redes de acceso ópticas pasivas (Passive OpticalNetworks, PON) y su validación utilizando reflectometría óptica en el dominio del tiempo(OTDR, Optical Time Domain Reflectometer).Para ello se ha hecho uso del OTDR cuyo modelo es PROLITE-50, proporcionado por lacompañía PROMAX, así como su software, que permite analizar las trazas tomadas condicho instrumento.Con el objetivo de desarrollar un sistema de Inteligencia Artificial (IA), se creó una basede datos apropiada que contenía los datos de las medidas obtenidas anteriormente, la cualutilizará la IA para su análisis, definiendo así nuestro modelo de red neuronal basado entécnicas de Machine Learning (ML).Por último, se llevó a cabo el diseño y programación de un sistema de IA basado en redesneuronales y que hará uso de la base de datos creada, que nos dará los resultados deseadospara nuestro análisis; es decir, que detecte correctamente el fallo en una de las ramas deuna red PON, dando como resultado una identificación acertada de la localización del falloocurrido.
YR 2025
FD 2025
LK https://uvadoc.uva.es/handle/10324/79655
UL https://uvadoc.uva.es/handle/10324/79655
LA spa
NO Departamento de Teoría de la Señal y Comunicaciones e Ingeniería Telemática
DS UVaDOC
RD 26-nov-2025