Procesado Estadístico de Señal
Código: 42845 Créditos ECTS: 6| Titulación | Tipo | Curso | Semestre |
|---|---|---|---|
| 4313797 Ingeniería de Telecomunicación | OB | 1 | 1 |
Contacto
- Nombre:
- Jose Antonio Lopez Salcedo
- Correo electrónico:
- jose.salcedo@uab.cat
Idiomas de los grupos
Puede consutarlo a través de este enlace. Para consultar el idioma necesitará introducir el CÓDIGO de la asignatura. Tenga en cuenta que la información es provisional hasta el 30 de noviembre del 2023.
Equipo docente
- Francesc Xavier Mestre Pons
Prerrequisitos
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 basados en múltiples sensores.
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
1. Multi-sensor 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
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.
Nota: se reservarán 15 minutos de una clase dentro del calendario establecido por el centro o por la titulación para que el alumnado rellene las encuestas de evaluación de la actuación del profesorado y de evaluación de la asignatura o módulo.
Actividades
| Título | Horas | ECTS | Resultados de aprendizaje |
|---|---|---|---|
| Tipo: Dirigidas | |||
| Clases de teoría | 37 | 1,48 | 1, 2, 3, 4, 6, 5, 9, 10, 8, 7 |
| Tipo: Supervisadas | |||
| Tutorías | 15 | 0,6 | 9, 10 |
| Tipo: Autónomas | |||
| Estudio | 88 | 3,52 | 1, 2, 3, 4, 6, 5, 8 |
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 notaTrabajos
Cálculo de la nota final de asignatura
Si AC> = 5, el/la estudiante tiene aprobada la evaluación continua y la nota final de la asignatura es la nota de evaluación continua.
Si AC < 5, el/la estudiante tiene suspendida la evaluación continua. En este caso, el/la 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. La nota del examen de recuperación sustituye a la nota que tuviera previamente el/la estudiante en los exámenes de evaluación continua, 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 los trabajos prácticos no se pueden recuperar.
Los/las estudiantes que no participen en los exámenes serán declarados/as "no evaluables" en la nota final del curso.
Esta asignatura no prevé el sistema de evaluación única.
Actividades de evaluación continuada
| Título | Peso | Horas | ECTS | Resultados de aprendizaje |
|---|---|---|---|---|
| Ejercicios prácticos | 34% | 6 | 0,24 | 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.
Software
MATLAB