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  • Tratamiento Avanzado de Señal en Comunicaciones (2010)

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    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

    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.

  • 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

  • Guía de Aprendizaje

  • Sobre el Profesor

    Ignacio

    Ignacio Santamaría Caballero
     

    Catedrático de Universidad

    Universidad Politécnica de Madrid

     

    Más información

     
    Luis Vielva

    Luis Antonio Vielva Martínez

     

    Profesor Titular de Universidad

    Dpto. de Ingeniería de Comunicaciones

     

    Más información

     
    Vía

    Javier Vía Rodríguez

     

    Profesor Ayudante Doctor

    Dpto. de Ingeniería de Comunicaciones

     

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