2020/2021
Procesado Estadístico de Señal
Código: 42845
Créditos ECTS: 6
Titulación |
Tipo |
Curso |
Semestre |
4313797 Ingeniería de Telecomunicación / Telecommunication Engineering |
OB |
1 |
1 |
La metodología docente y la evaluación propuestas en la guía pueden experimentar alguna modificación en función de las restricciones a la presencialidad que impongan las autoridades sanitarias.
Uso de idiomas
- Lengua vehicular mayoritaria:
- inglés (eng)
Equipo docente
- Francesc Xavier Mestre Pons
Prerequisitos
Los estudiantes que han sido admitidos de forma indirecta al máster (i.e., los que han de asistir a cursos de formación complementaria) se recomienda que hayan superado el curso de "Tratamiento digital de la señal" (TDS) que se ofrece dentro del Grado de Ingeniería en Sistemas de Telecomunicación.
Objetivos y contextualización
El objetivo de este curso es introducir técnicas avanzadas de procesado de señales estadísticas con aplicaciones en sistemas de telecomunicación.
Competencias
- Capacidad de razonamiento crítico y pensamiento sistemático, como medios para tener la oportunidad de ser originales en la generación, desarrollo y/o aplicación de ideas en un contexto de investigación o profesional.
- Capacidad para aplicar la teoría de los métodos de información, modulación adaptativa y codificación de canal, así como técnicas avanzadas de procesamiento de señal digital en telecomunicaciones y sistemas audiovisuales.
- Capacidad para diseñar sistemas de radionavegación y de posicionamiento, así como los sistemas radar
- Capacidad para la integración de tecnologías y sistemas propios de la Ingeniería de Telecomunicación, con carácter generalista, y en contextos más amplios y multidisciplinares como por ejemplo en bioingeniería, conversión fotovoltaica, nanotecnología, telemedicina.
- Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en el desarrollo y/o aplicaciones de ideas, a menudo en un contexto de investigación
- Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo
- Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio
- Que los estudiantes sepan comunicar sus conclusiones y los conocimientos y razones últimas que las sustentan a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades
Resultados de aprendizaje
- Analizar las implicaciones, a nivel de sistema, de la utilización de técnicas de procesado de señal estadístico.
- Aplicar métodos matemáticos avanzados en la resolución de problemas relacionados con el procesado de señal estadístico.
- Capacidad de razonamiento crítico y pensamiento sistemático, como medios para tener la oportunidad de ser originales en la generación, desarrollo y/o aplicación de ideas en un contexto de investigación o profesional.
- Caracterizar de manera estadística las señales y procesos aleatorios propios de los sistemas de telecomunicación.
- Desarrollar técnicas de filtrado estadístico orientadas a la sincronización, ecualización y detección en receptores de comunicaciones
- Desarrollar y evaluar técnicas de detección de señal con aplicaciones en sistemas de posicionamiento y sistemas radar.
- Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en el desarrollo y/o aplicaciones de ideas, a menudo en un contexto de investigación
- Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo
- Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio
- Que los estudiantes sepan comunicar sus conclusiones y los conocimientos y razones últimas que las sustentan a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades
Contenido
0. Fundamentals of statistical signal processing
- Statistical reasoning.
- Random processes and probability distributions.
- Linear models.
- Estimation procedures and performance metrics.
1. Array signal model
- Baseband signal model and analytic signal.
- Far field wave front model. Narrowband approximation.
- Direction of arrival. Spatial covariance matrix.
2. Spatial filtering
- Space-time filtering and beamforming.
- Design of spatial reference beamformers.
- Capon beamformer. Direction of arrival estimation.
- Design of time reference beamformers.
- Adaptive filtering: LMS and RLS.
3. Source detection and tracking
- Detection theory (error probabilities, ROC).
- Detection criteria for completely known statistics (Neyman-Pearson).
- Detection criteria in the presence of unknown parameters (GLRT).
- Parameter tracking: Kalman filter
4. Multiple-input multiple-output (MIMO) processing: spatial diversity and multiplexing
- Array processing in multipath fading channels.
- Spatial diversity at the transmitter and at the receiver.
- Space-time coding.
Metodología
La docencia será ofrecida de forma virtual.
Actividades de autoaprendizaje para estudiantes:
- Estudio de los contenidos teóricos y prácticos de este curso.
- Preparación de ejercicios y otras tareas.
- Preparación de las pruebas de evaluación.
Evaluación
Cálculo de la nota de evaluación continuada
Las notas de las diferentes pruebas de evaluación se promedian para obtener la nota de la evaluación continua según:
Nota evaluación continua (AC) = 0,33 x notaExamen1 + 0,33 x notaExamen2 + 0,34 x notaCasoEstudio
Cálculo de la nota final de asignatura
Si AC> = 5, el estudiante tiene aprobada la evaluación continua y la nota final de la asignatura es la nota de evaluación continua.
Si AC < 5, el estudiante tiene suspendida la evaluación continua. En este caso, el estudiante tiene una segunda oportunidad mediante la opción de hacer un examen de recuperación que se llevará a cabo dentro del período de exámenes previsto para la titulación en enero / febrero. El examen de recuperación se divide en dos partes, cada una de ellas correspondientes al temario de la examen1 y el examen2 de la asignatura. El estudiante puede decidir hacer la parte que considere oportuna de este examen en función de la nota que desee recuperar. La nota del examen de recuperación sustituye a la nota que tuviera previamente el estudiante al examen1 o al examen2, fuera cual fuera esta nota, y se calculará la nota final de la asignatura siguiendo la misma fórmula que para la nota de evaluación continua.
Hay que tener en cuenta, sin embargo, que el caso de estudio no se puede recuperar.
Los estudiantes que no participen en los exámenes serán declarados "no evaluables" en la nota final del curso.
Actividades de evaluación
Título |
Peso |
Horas |
ECTS |
Resultados de aprendizaje |
Caso de estudio |
34% |
2
|
0,08 |
1, 2, 5, 9, 10
|
Examen 1 |
33% |
2
|
0,08 |
1, 2, 4, 8, 7
|
Examen 2 |
33% |
2
|
0,08 |
1, 2, 3, 4, 6, 5, 9, 10, 8
|
Bibliografía
- S. Kay, Fundamentals of statistical signal processing. Estimation theory, vol. I, Prentice-Hall, 1993.
- S. Kay, Fundamentals of statistical signal processing. Detection theory, vol. II, Prentice-Hall, 1998.
- Don H. Johnson, Dan E. Dudgeon, Array signal processing, concepts and techniques, Prentice Hall, 1993.
- S. Haykin, Array signal processing, Prentice Hall, Englewood Cliffs, 1985.
- H. L. Van Trees, Optimum array processing, part IV: Detection, estimation and modulation theory, New York,
Wiley 2002.
- E. Larsson, P. Stoica, Space-time block coding for wireless communications, Cambridge University Press, UK,
2003.