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Datos de la Asignatura

Código y Denominación: S1. Tratamiento Avanzado de Señal en Comunicaciones

Título: Master y Doctorado en Tecnologías de la Información y Comunicaciones en Redes Móviles (Optativa)

Centro: Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales y de Telecomunicación

Créditos ECTS: 4.5

Web: http://www.gtas.dicom.unican.es/es/docencia/tasc

Departamento: Ingeniería de Comunicaciones (DICOM)

Área de Conocimiento: Teoría de la Señal y Comunicaciones

Profesor Responsable: Ignacio Santamaría Caballero

Otros Profesores: Javier Vía Rodríguez y Luis Antonio Vielva Martínez

 

Objetivos

Los objetivos establecidos para la asignatura son los siguientes:

  • Que el alumno conozca la utilidad de ciertos métodos algebraicos como la descomposición en valores singulares y su aplicación en sistemas de comunicaciones.
  • Que el alumno sepa aplicar el análisis en componentes principales a un conjunto de datos y extraer información relevante del mismo para su compresión, por ejemplo.
  • Que el alumno conozca los fundamentos de la codificación espacio-temporal por bloques en sistemas MIMO, los distintos tipos de códigos existentes, sus principales características y su empleo en los estándares recientes de comunicaciones inalámbricas.
  • Que el alumno tenga capacidad de simular un sistema de comunicaciones MIMO que emplee códigos espacio-temporales, analizando sus principales características: capacidad, probabilidad de error, etc.

 

Programa

La asignatura se divide en tres grandes bloques:

 

PARTE 1: HERRAMIENTAS ALGEBRAICAS

• Métodos algebraicos en tratamiento de señal

Vectores y matrices ortogonales. Normas. La descomposición en valores singulares (SVD). Proyectores. Factorización QR. Ortogonalización de Gram-Schmidt. Triangularización de Householder. Problemas de mínimos cuadrados. Problemas de autovalores. Algoritmos para el cálculo de autovalores. Cociente de Rayleigh, iteración inversa. El algoritmo QR.

 

PARTE 2: TÉCNICAS DE ANÁLISIS ESTADÍSTICO MULTIVARIADO

• Métodos basados en estadísticos de segundo orden

Análisis de Componentes Principales (principal component analysis o PCA). Mínimos Cuadrados Parciales (partial least squares o PLS). Regresión Lineal Múltiple (multiple linear regression o MLR). Análisis de Correlaciones Canónicas (canonical correlation analysis o CCA).

 

• Métodos basados en estadísticos de orden superior

Separación Ciega de Fuentes (Blind Source Separation o BSS). Mezclas instantáneas. Mezclas Convolutivas. Problemas determinados. Problemas indeterminados. Análisis de componentes independientes (independent component analysis o ICA).

 

PARTE 3: TÉCNICAS DE CODIFICACIÓN ESPACIO-TEMPORAL EN SISTEMAS MIMO

• Introducción a los sistemas MIMO (multiple-input multipleoutput)

Introducción a los sistemas MIMO. Características del canal MIMO. Capacidad ergódica y outage. Sistemas con y sin conocimiento del canal en el transmisor. El compromiso entre ganancia de multiplexado y ganancia de diversidad (multiplexing-diversity tradeoff). Diseño de códigos espacio-temporales: los criterios del rango y del determinante.

 

• Codificación espacio-temporal por bloques

Códigos espacio-temporales por bloques (space-time block codes o STBCs). Modelos de señal en transmisión y recepción. Detección óptima y detectores lineales. Códigos STBC ortogonales (OSTBC): características, propiedades y ejemplos. Códigos quasi-ortogonales (QSTBC). Detección de los códigos QSTBC. Códigos QSTBC de tasa 1 y diversidad total. Ejemplos. Códigos de tasa y diversidad totales: códigos ortogonales en traza (TSTBC) y perfectos (PSTBC). Características y ejemplos. Códigos STBC en canales con selectividad frecuencial: sistemas STBC-OFDM, SFBC y time-reversal. Características, propiedades y ejemplos.

Copyright 2014, por los autores de los cursos. Cite/attribute Resource. Caballero, I. S., Martínez, L. A. V., Rodríguez, J. V. (2010, March 09). Programa. Retrieved May 25, 2017, from OCW Universidad de Cantabria Web site: http://ocw.unican.es/ensenanzas-tecnicas/tratamiento-avanzado-de-senal-en-comunicaciones/programa. Esta obra se publica bajo una licencia Creative Commons 4.0. Creative Commons 4.0
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