| Tesis Doctorales de la Universidad de Alcalá |
| APPLICATION OF SIGNAL PROCESSING METHODS TO THE ROVER ENVIRONMENTAL MONITORING STATION DATA FOR THE ANALYSIS OF ENVIRONMENTAL PROCESSES ON MARS | | Autor/a | Zurita Zurita, Sofía | | Departamento | Física y Matemáticas | | Director/a | Rodríguez Manfredi, José Antonio | | Codirector/a | Escribano Aparicio, Francisco Javier | | Fecha de defensa | 03-02-2023 | | Calificación | Sobresaliente | | Programa | Investigación Espacial y Astrobiología (RD 99/2011) | | Mención internacional | No | | Resumen | La presente tesis analiza los datos de dos de los sensores de la estación meteorológica REMS, localizada Mars Science Laboratory (MSL), activa en Marte desde agosto de 2012: el sensor de presión (PS) y los sensores de temperatura del aire (ATS). La información contenida en los datos de estos sensores es muy valiosa y reveladora para comprender mejor los procesos meteorológicos que tienen lugar diariamente en Marte. Es necesario conocer en profundidad el funcionamiento de ambos sensores y el flujo de procesamiento de datos que se sigue para transformar los datos digitales recibidos de Marte en información tangible y legible. El objetivo principal de esta tesis es utilizar métodos de procesado de señal que nos ayuden a extraer información útil contenida en los datos de estos sensores, que no son visible a simple vista. Se desea extraer información relacionada con procesos ambientales de Marte, contribuyendo así a una mejor comprensión del planeta rojo. Con todos estos conocimientos adquiridos, se ha realizado una investigación exhaustiva de los métodos de procesamiento de señales para encontrar los mejores que se ajusten a nuestros datos y nos ayuden a encontrar la información relacionada con procesos ambientales. Usando los datos del PS y del ATS, han utilizado wavelets para quitar ruido en los datos del ATS y el algoritmo de Análisis de Espectro Singular (SSA) para encontrar indicadores relacionados con los procesos ambientales en Marte.
Se han encontrado precursores de tormentas de polvo en los datos del PS y posibles nubes de hielo en los datos ATS, ambos utilizando el algoritmo SSA. |
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