Palestrante: Rafael Diniz (doutorando)
Orientadores:Profa Mylène Farias
Título: Uma nova métrica para análise de qualidade de Nuvens de Pontos baseada em texturas de color e geometria
Resumo: Com os recentes avanços na área de captura, processamento e apresentação de imagens 3D, o formato de Nuvens de Pontos vem se mostrando como um dos formatos mais promissores. Esse formato possui as coordenadas 3D de cada ponto, informação de cor e eventualmente outros atributos, como vetor normal. Neste trabalho apresentamos uma métrica de referência completa para análise da qualidade de Nuvens de Pontos que utiliza dois novos descritores de textura de cor e geometria para avaliação da qualidade. Comparada com outras métricas disponíveis, nossa proposta apresenta melhor performance.
Horário: 14h30
Palestrante: Ítalo Barbosa Brasileiro (doutorando)
Orientadora:Prof André Drummond
Título: Embedding Jamming Attacks into Physical Layer Models in Optical Networks
Resumo:Optical networks are prone to physical layer attacks, in particular the insertion of high jamming power. We present a study of jamming attacks in elastic optical networks (EON) by embedding the jamming into the physical layer model, and we analyze its impact on the blocking probability and slots utilization. We evaluate the proposed model using a single link and a network topology and we show that for in-band-jamming, the slots utilization decreases with the increase of jamming power, and becomes null when the jamming power is higher than 3 dB, while for out-of-band jamming, the impact is maximal for a specific jamming power, 1.75 dB in our simulation. Considering multiple positions of attackers, we attained the highest blocking probability 32% for a specific jamming power 2 dB. We conclude that the impact of jamming depends on attacker positions as well as the jamming power.
Horário: 15h
Palestrante: Aldenio de Vilaça Burgos (mestrando)
Orientador:Prof Eduardo Alchieri
Título: Replicação de Máquinas de Estado Paralelas com Escalonamento Híbrido
Resumo:Neste trabalho, apresentamos os principais conceitos da replicação de máquinas de estado paralelas (PSMR), exploramos algumas técnicas mais recentes e promissoras, avaliamos seus pontos fortes e fracos e propomos uma nova técnica que surgiu da combinação de duas antecessoras.
Horário: 15h30
Palestrante: Rodrigo Feitosa Bezerra (mestrando)
Orientador:Prof Jacir Bordim
Título: Hidden Markov Model Spectrum Predictor forPoisson Distributed Traffic
Resumo:Static spectrum allocation policies allied with the increasing demand for higher data rates stimulated the pursuit of alternative spectrum allocation strategies. In this context,Opportunistic Spectrum Access (OSA) has been considered an alternative to allow licensed portions of the spectrum to be shared with unlicensed users. OSA requires unlicensed users to identify unused portions of the spectrum for opportunistic access that minimizes possible interference with the licensed users. Accurate mechanisms to avoid interference and improve the spectrum usage is highly desirable. This work investigates the performance of a traditional Hidden Markov Model (HMM) predictor where the licensed traffic follows a Poisson distribution. The results show that, under the evaluated settings, traditional HMM predictor can improve spectrum usage up to15%at the expense of a high rate(≈50%) of inaccurate forecasts of idle periods. Based on these results, this paper proposes two techniques to optimize prediction performance and reduce inaccurate forecasts rate. Using the proposed enhancements inaccurate forecasts rate was reduced to only6%. An additional benefit was observed when reducing collision with the licensed user, that is an improvement in the amount of slots effectively used by the unlicensed users from15% to 23%.