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Tratamiento Avanzado de Señal en Comunicaciones (2010)
Tratamiento Avanzado de Señal en Comunicaciones (2010)
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Tratamiento Avanzado de Señal en Comunicaciones (2010) Profesores Departamento de Ingeniería de Comunicaciones |
En este curso el alumno se familiarizará con algunas de las técnicas de procesado de señal empleadas en los actuales sistemas de comunicaciones. Por un lado, se profundiza en las técnicas de procesado algebraico y se presentan las técnicas de análisis estadístico multivariable más comunes, las cuales incluyen el análisis en componentes principales (PCA), análisis de correlaciones canónicas (CCA), y el análisis de componentes independientes (ICA). Por otro lado se presentan una serie de problemas de comunicaciones en los que dichas herramientas encuentran aplicación directa. Así, se introducen los problemas de detección multiusuario, la estimación e igualación de canal, o la codificación espacio-temporal por bloques
Palabras Clave de la AsignaturaRegresión Lineal, Análisis de Componentes Principales, Multiple-Input Multiple-Output, Correlaciones Canónicas, Regresión Lineal Múltiple, Análisis de Correlaciones Canónicas, Autovalores y Autovectores, Análisis Estadístico Multivariado, Valores Singulares, Álgebra, Análisis de Componentes Independientes, Codificación Espacio-Temporal por Bloqués, Correlación, Multivariate Analysis, Mínimos Cuadrados Parciales |
Datos identificativos de la Asignatura
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Los objetivos establecidos para la asignatura son los siguientes:
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.
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Ignacio Santamaría Caballero
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Luis Antonio Vielva Martínez
Profesor Titular de UniversidadDpto. de Ingeniería de Comunicaciones
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Javier Vía Rodríguez
Profesor Ayudante DoctorDpto. de Ingeniería de Comunicaciones
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