Tratamiento Avanzado de Señal en Comunicaciones (2010)

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• General

  Tratamiento Avanzado de Señal en Comunicaciones (2010)

• Tratamiento Avanzado de Señal en Comunicaciones (2010)
  
  

  Tratamiento Avanzado de Señal en Comunicaciones (2010)

  Tratamiento Avanzado de Señal en Comunicaciones (2010) Profesores Ignacio Santamaría Caballero Luis Antonio Vielva Martínez Javier Vía Rodríguez 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 Asignatura Regresión 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
• Programa

  

  Datos identificativos 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

  Programa de la asignatura

  
  

  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.

• Bibliografía

  

  • L. N. Trefethen, D. Bau: Numerical linear algebra. SIAM, 1997.
  • G. H. Golub, C. F. Van Loan: Matrix computations. 2nd Ed. John Hopkins University Press, 1996.
  • D. J. Higham, N. J. Higham: Matlab guide. SIAM, 2000.
  • K. I. Diamantaras, S. Y, Kung: Principal component neural networks. John Wiley & Sons, 1996.
  • A. Hyvärinen, J. Karhunen, E. Oja: Independent component analysis. John Wiley & Sons, 2001.
  • R. A. Johnson, D. W. Wichern: Applied multivariate statistical analysis. Prentice‐Hall, Upper Saddle River (5th. Ed. ), 2002.
  • A. J. Izenman: Modern multivariate statistical techniques. Springer, 2008.
  • E. G. Larsson, P. Stoica: Space‐time block coding for wireless communications. Cambridge University Press, UK, 2003.
  • S. Barbarossa: Multiantenna wireless communication systems. Artech House, Norwood, MA, 2005.
  • D. Tse, P. Viswanath: Fundamentals of wireless communications. Cambridge University Press, UK, 2005.
  • A. B. Gershman, N. D. Sidiropoulos (Eds.): Space‐time processing for MIMO communications. John Wiley, 2005.
  • A. Paulraj, R. Nabar, D. Gore: Introduction to space‐time wireless communications. Cambridge University Press, UK, 2003.
  • E. Biglieri, R. Calderbank, A. Constantinides, A. Paulraj, H. V. Poor (Eds.): MIMO wireless communications. Cambridge University Press, UK, 2007.
  • H. Jafarkhani: Space‐time coding theory and practice. Cambridge University Press, UK, 2005.
• Material de Clase

  

  • MC-F-001. Métodos estadísticos y algebraicos
  • MC-F-002. Técnicas de Análisis Estadístico Multivariado basadas en Estadísticos de Segundo Orden
  • MC-F-003. Técnicas de Análisis Estadístico Multivariado basadas en Estadísticos de Orden Superior
  • MC-F-004. Introducción Sistemas MIMO
  • MC-F-005. Codificación ST por bloques (STBC)
  • MC-F-006. Codificación espacio-temporal en canales selectivos en frecuencia
• Ejercicios, proyectos y casos

  

  • EP-F-001. Trabajos Parte I-1
  • EP-F-002. Trabajos Parte I-2
  • EP-F-003. Trabajos Parte II-1
  • EP-F-004. Trabajos Parte II-2
  • EP-F-005. Trabajos Parte III-1
  • EP-F-006. Trabajos Parte III-2
  • EP-F-007. Datos_ICA.mat
• Guía de Aprendizaje

  

  • Puede descargar aquí la Guía de Aprendizaje en formato pdf
• Sobre el Profesor

  

  Ignacio Santamaría Caballero   Catedrático de Universidad Universidad Politécnica de Madrid   Más información

  Luis Antonio Vielva Martínez   Profesor Titular de Universidad Dpto. de Ingeniería de Comunicaciones   Más información

  Javier Vía Rodríguez   Profesor Ayudante Doctor Dpto. de Ingeniería de Comunicaciones   Más información

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