• General

    Tratamiento Avanzado de Señal en Comunicaciones (2010)

    • Programa

      programa

      Datos identificativos de la Asignatura

      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.