2. Maestría

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Diseño de antena fractal en bandas de frecuencia para el espacio profundo aplicado a una constelación de nanosatélites exploradores
(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2021-12-17) Díaz Vargas, Ricardo Erick; Yarlequé Medina, Manuel Augusto
El presente trabajo consiste en el diseño de una antena para uso en misiones espaciales, que hagan uso de nano-satélites. La finalidad de este experimento es proponer un enlace de comunicación entre unidades CubeSat usadas en una configuración de enjambre. En el capítulo 1 se exponen los conceptos relacionados a las misiones de exploración espacial y los programas espaciales a realizarse en los próximos años. También, se presentan las bandas definidas para comunicación en el espacio profundo. En el capítulo 2 se definen los conceptos relacionados a los nano-satélites CubeSat y cómo estos han logrado que las misiones espaciales sean accesibles. También se describen configuraciones para la comunicación en una constelación de CubeSats. En el capítulo 3 se muestran los conceptos relacionados a los patrones fractales y antenas microstrip. Además, se diseña una antena con patrón fractal sintonizada para las bandas de comunicación en el espacio profundo. En el capítulo 4 se describen los procesos de simulación, los parámetros de umbral para definir el ancho de banda de la antena y su patrón de radiación. Finalmente se presentan los parámetros de la antena para cada banda de comunicación en el espacio profundo. Hipótesis: De acuerdo a las restricciones geométricas de los nano-satélites, es posible utilizar una antena para enlazar una constelación de nano-satélites en las bandas de comunicación en el espacio profundo. Objetivo: Diseñar y evaluar una antena con frecuencias de trabajo en los canales de comunicación dedicadas a la exploración del espacio profundo.
Application on semantic segmentation with few labels in the detection of water bodies from PERUSAT-1 satellite's images
(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2020-07-02) Gonzalez Villarreal, Jessenia Margareth Marina; Beltrán Castañón, César Armando
Remote sensing is widely used to monitor earth surfaces with the main objective of extracting information from it. Such is the case of water surface, which is one of the most affected extensions when flood events occur, and its monitoring helps in the analysis of detecting such affected areas, considering that adequately defining water surfaces is one of the biggest problems that Peruvian authorities are concerned with. In this regard, semi automatic mapping methods improve this monitoring, but this process remains a time-consuming task and into the subjectivity of the experts. In this work, we present a new approach for segmenting water surfaces from satellite images based on the application of convolutional neural networks. First, we explore the application of a U-Net model and then a transfer knowledge-based model. Our results show that both approaches are comparable when trained using an 680-labelled satellite image dataset; however, as the number of training samples is reduced, the performance of the transfer knowledge-based model, which combines high and very high image resolution characteristics, is improved

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