Última actualización: 30/04/2019


Curso Académico: 2019/2020

Simulación y optimización de sistemas de comunicaciones
(18229)
Titulación: Máster Universitario en Técnicas Avanzadas en Comunicaciones (278)
Escuela de Ingeniería y Ciencias Básicas


Coordinador/a: MORALES CESPEDES, MAXIMO

Departamento asignado a la asignatura: Departamento de Teoría de la Señal y Comunicaciones

Tipo: Optativa
Créditos: 6.0 ECTS

Curso:
Cuatrimestre:




Materias que se recomienda haber superado
No hay requisitos previos.
Competencias que adquiere el estudiante y resultados del aprendizaje.
El alumno debe adquirir las siguientes competencias: - Adquirir capacidad para diseñar, analizar y optimizar algoritmos de tratamiento de señales que efectúen las principales funciones de un receptor digital (modulación, sincronización, estimación/igualación de canal, detección, decodificación). - Adquirir capacidad para diseñar y analizar sistemas de comunicaciones complejos que combinen varias clases de algoritmos de tratamiento de señales. - Adquirir la capacidad de diseñar problemas de optimización, definir su complejidad y obtener una solución mediante el uso de herramientas digitales y algoritmos de procesado de señal. Al término del proceso formativo, los estudiantes serán capaces de: - A manejar con soltura las herramientas matemáticas y numéricas necesarias para diseñar, analizar y optimizar los elementos de un sistema de comunicaciones (modulación, sincronización, estimación/igualación de canal, detección, codificación/decodificación). - A comprender, diseñar, analizar y evaluar sistemas de comunicaciones complejos que combinen varias clases de algoritmos de tratamiento de señales. - Ser capaz de resolver problemas prácticos de diseño de sistemas de comunicaciones utilizando métodos analíticos y simulación.
Descripción de contenidos: Programa
Tema 1: Introducción 1.1. Revisión de los elementos que componen un sistema de comunicaciones. Diagrama de bloques. 1.2. Introducción a la estimación de parámetros y factores de calidad de un sistema de comunicaciones. 1.3. Caracterización del canal en un sistema de comunicaciones. Modelos de pérdidas a gran escala y a pequeña escala. Clasificación del canal. Ancho de banda de coherencia y tiempo de coherencia. Tema 2: Simulación de sistemas de comunicaciones 2.1. Señales deterministas y aleatorias. Simulación de señales aleatorias. Distribución uniforme, gaussiana, Rayleigh y Ricean. Relación con las señales transmitidas, ruido y clasificación de canal. 2.2 Conceptos básicos para la simulación de sistemas de comunicaciones, equivalente paso bajo, diezmado e interpolación. 2.3. Simulación de sistemas lineales e invariantes (filtros), no lienales (amplificadores) o variantes en tiempo real. 2.4. Definición del canal móvil. Tema 3: Estimación de la probabilidad de error 3.1. Parámetros de un sistema de comunicación que determinan la probabilidad de error. Modulación, interferencias y grados de libertad. 3.2. Método de Monte Carlo para la estimación de la probabilidad de error. Calidad del estimador. 3.3. Métodos alternativos para la estimación de la probabilidad de error. Tema 4: Optimización 4.1. Introducción a la optimización de parámetros en sistemas de comunicaciones. 4.2. Optimización convexa. Manejo de la herramienta CVX 4.3. Optimización no convexa. Problemas NP-hard.
Actividades formativas, metodología a utilizar y régimen de tutorías
Clases de Teoría y problema. Las clases de problemas están compuestas por lecciones en pizarra con uso de transparencia u otros medios audiovisuales para ilustrar determinados conceptos. Las lecciones teóricas están complementadas por el desarrollo de ejercicios y ejemplos prácticos basados en sistemas de comunicaciones actuales. Prácticas en laboratorio. Las practise se realizarán en laboratorio. En ellas se evaluará la simulación de diferentes casos prácticos de acuerdo con cada una de las lecciones teorizas. Caso práctico. Se definirá un problema actual en el marco de las comunicaciones móviles. El caso propuesto debe ser analizado, simulado mediante programas informáticos (Matlab) y finalmente desarrollar la optimización de parámetros.
Sistema de evaluación
  • Peso porcentual del Examen Final 0
  • Peso porcentual del resto de la evaluación 100
Bibliografía básica
  • A. Goldsmith. Wireless Communications. Cambridge University Press. 2005
  • Convex Optimization . Stephen Boyd and Lieven Vandenberghe. Cambridge University Press. 2004
  • Jeruchim et al. . Simulation of Communications Systemes. Plenum. 1984
  • T.S. Rappaport. Wireless Communications . Prentice Hall. 1996
Recursos electrónicosRecursos Electrónicos *
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El programa de la asignatura y la planificación semanal podrían sufrir alguna variación por causa de fuerza mayor debidamente justificada o por eventos académicos comunicados con antelación.