Logo

Processament de Senyal Multicanal

Codi: 45641
Crèdits: 6
2026/2027
Titulació Tipus Curs
Enginyeria de Telecomunicació OB 1

Professor/a de contacte

Nom :
Francesc Xavier Mestre Pons
Correu electrònic :
francescxavier.mestre@uab.cat

Idiomes dels grups

Podeu consultar aquesta informació al final del document.

Prerequisits

És molt recomanable que els estudiants hagin superat l'assignatura Detecció i Estimació, impartida dins d'aquest Màster.

Objectius

L'objectiu d'aquesta assignatura és introduir els principis fonamentals i els mètodes clàssics del processament de senyal amb agrupacions d'antenes per a transceptors multiantena. L'assignatura cobreix tècniques fonamentals com el filtratge espacial (beamforming), l'estimació de la direcció d'arribada (DoA) i els sistemes de comunicacions amb múltiples antenes d'emissió i recepció (MIMO). Es posa un èmfasi especial en els conceptes de processament de senyal, els fonaments matemàtics i els algorismes pràctics que permeten aconseguir comunicacions sense fils eficients, la supressió d'interferències i la detecció espacial en els sistemes multiantena moderns.

Resultats d'aprenentatge

  • CA06 (Implementar sistemes de comunicacions mòbils digitals amb equips multiantena, i prioritzar les solucions que millorin l’eficiència energètica i redueixin l’impacte ambiental de les infraestructures.) Implementar sistemes de comunicacions mòbils digitals amb equips multiantena, i prioritzar les solucions que millorin l’eficiència energètica i redueixin l’impacte ambiental de les infraestructures.
  • CA07 (Examinar les diferències entre el processament de senyals convencional i el processament de senyals multicanal, i integrar tecnologies multicanal en contextos més amplis, com sistemes multisensor i la fusió de dades.) Examinar les diferències entre el processament de senyals convencional i el processament de senyals multicanal, i integrar tecnologies multicanal en contextos més amplis, com sistemes multisensor i la fusió de dades.
  • CA08 (Aplicar tècniques avançades de processament multicanal en sistemes de comunicacions, amb l’objectiu de millorar l’eficiència i la precisió en el maneig de senyals multicanal.) Aplicar tècniques avançades de processament multicanal en sistemes de comunicacions, amb l’objectiu de millorar l’eficiència i la precisió en el maneig de senyals multicanal.
  • KA06 (Identificar models de senyal, tècniques d’estimació i conformació emprats en sistemes digitals amb múltiples antenes.) Identificar models de senyal, tècniques d’estimació i conformació emprats en sistemes digitals amb múltiples antenes.
  • KA07 (Descriure els esquemes de comunicació òptims i subòptims aplicables en transmissors i receptors digitals amb múltiples antenes, així com els diferents guanys associats a cadascun d’aquests.) Descriure els esquemes de comunicació òptims i subòptims aplicables en transmissors i receptors digitals amb múltiples antenes, així com els diferents guanys associats a cadascun d’aquests.
  • KA08 (Seleccionar la tècnica més adequada d’estimació de direcció d’arribada, precodificació i conformació de feix en funció dels requeriments de l’aplicació final.) Seleccionar la tècnica més adequada d’estimació de direcció d’arribada, precodificació i conformació de feix en funció dels requeriments de l’aplicació final.
  • SA10 (Aplicar mètodes de la teoria de la informació, codificació de canal i tècniques avançades de processament digital de senyals en sistemes digitals de múltiples antenes.) Aplicar mètodes de la teoria de la informació, codificació de canal i tècniques avançades de processament digital de senyals en sistemes digitals de múltiples antenes.
  • SA11 (Dissenyar els algoritmes de comunicacions digitals en sistemes que utilitzen múltiples antenes en el transmissor o receptor.) Dissenyar els algoritmes de comunicacions digitals en sistemes que utilitzen múltiples antenes en el transmissor o receptor.
  • SA12 (Aplicar les tècniques de processament multicanal a sistemes de radionavegació, de posicionament i radar.) Aplicar les tècniques de processament multicanal a sistemes de radionavegació, de posicionament i radar.
  • SA13 (Aplicar els models que representen la propagació, la generació i la recepció de senyals en múltiples canals.) Aplicar els models que representen la propagació, la generació i la recepció de senyals en múltiples canals.
  • SA14 (Elaborar informes sobre l’aplicació del processament multicanal a diferents casos d’ús i la generalització a altres dominis, com ara el freqüencial.) Elaborar informes sobre l’aplicació del processament multicanal a diferents casos d’ús i la generalització a altres dominis, com ara el freqüencial.

Continguts

1. Introducció al processament amb agrupacions d'antenes

1.1. Model de senyal en banda base i senyal analític.

1.2. Models de propagació de camp llunyà i camp proper. Aproximació de banda estreta.

1.3. Direcció d'arribada (DoA). Matriu de covariància espacial. Coherència entre fonts.

2. Filtratge espacial

2.1. Filtratge espai-temps i beamforming.

2.2. Disseny de conformadors de feix amb referència temporal. Aplicacions a les comunicacions.

2.3. Disseny de conformadors de feix amb referència espacial. Aplicacions al radar i al sonar.

2.4. Beamforming adaptatiu i altres mètodes d'entrenament per al filtratge espacial.

3. Estimació de la direcció d'arribada (DoA)

3.1. Principis fonamentals de l'estimació de la DoA.

3.2. Agrupacions d'antenes en fase i periodograma espacial.

3.3. Mètodes basats en subespais: MUSIC.

3.4. Mètodes basats en la invariància rotacional: ESPRIT.

3.5. Mètodes d'alta resolució: estimació de màxima versemblança i aproximacions.

4. Processament de senyal en sistemes de múltiples antenes (MIMO): diversitat i multiplexació espacial

4.1. Diversitat en transmissió i en recepció.

4.2. Codificació espai-temps.

4.3. Introducció a la teoria de la informació per a sistemes multiantena. Capacitat dels canals MIMO.

4.4. Processament òptim en sistemes MIMO. Algorisme de water-filling.

Activitats formatives i Metodologia

Títol Hores ECTS Resultats d'aprenentatge
Treball autònom de l'estudiant: Estudi del material presentat a les classes magistrals i preparació dels exercicis de laboratori, d'altres activitats proposades i dels exàmens. 105 4,2 CA06, CA07, CA08, KA06, KA07, KA08, SA10, SA11, SA12, SA13, SA14
Sessions de laboratori: Desenvolupament d'exercicis basats en MATLAB que cobreixen i reforcen els continguts teòrics de l'assignatura. 14 0,56 CA06, CA08, KA07, KA08, SA11, SA12, SA13, SA14
Classes magistrals: Presentació i desenvolupament dels conceptes teòrics de l'assignatura. L'avaluació es duu a terme mitjançant proves escrites. 26 1,04 CA06, CA07, CA08, KA06, KA07, KA08, SA10, SA11, SA12, SA13, SA14


Nota: es reservaran 15 minuts d'una classe, dins del calendari establert pel centre/titulació, perquè l'alumnat completi les enquestes d'avaluació de l'actuació del professorat i d'avaluació de l'assignatura.

Avaluació

Activitats d'avaluació continuada

Títol Pes Hores ECTS Resultats d'aprenentatge
Primer Examen Parcial 33% 2 0,08 CA06, CA07, CA08, KA06, KA07, KA08, SA10, SA11, SA12, SA13, SA14
Segon examen parcial 33% 2 0,08 CA06, CA07, CA08, KA06, KA07, KA08, SA10, SA11, SA12, SA13, SA14
Sessions de laboratori 34% 1 0,04 CA06, CA07, CA08, KA06, KA07, KA08, SA10, SA11, SA12, SA13, SA14

La qualificació final de la segona part de l'assignatura es basarà en dues proves escrites (E₁ i E₂) i un conjunt d'exercicis de laboratori (L).

La qualificació final (G) es calcularà com el màxim entre les dues expressions següents: (i) la mitjana de les qualificacions dels dos exàmens, (0,5E₁ + 0,5E₂), i (ii) la combinació ponderada (0,33E₁ + 0,33E₂ + 0,34L).

L'assignatura es considerarà superada si la qualificació final (G) és més gran o igual que 5 punts sobre 10. Quan aquesta nota sigui inferior a 5/10, els estudiants poden presentar-se a una prova de recuperació opcional (E), que substituirà tant E₁ com E₂. En aquest cas, la qualificació final es calcularà com el màxim entre la qualificació de la prova de recuperació (E) i la combinació ponderada (0,66E + 0,34L).

Bibliografia

• 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, NJ, 1985.

• E. Larsson, P. Stoica, Space-time block coding for wireless communications, Cambridge University Press, UK, 2003.

• A. Lee Swindlehurst et al., Applications of Array Signal Processing. In: R. Chellappa and S.Theodoridis, editors, Academic Press Library in Signal Processing. Vol 3, Array and Statistical Signal Processing. Online: http://spcomnav.uab.es/docs/chapters/ApplicationsofArraySignalProcessing.pdf

• H. Van Trees, Optimum Array Processing, part IV of Detection, Estimation and Modulation Theory, New York, Wiley 2002.

Programari

The laboratory sessions will make extensive use of MATLAB to implement and illustrate the theoretical concepts presented in the lectures.

Grups i idiomes de l'assignatura

La informació proporcionada és provisional fins al 30 de novembre. A partir d'aquesta data, podreu consultar l'idioma de cada grup a través d'aquest enllaç. Per accedir a la informació, caldrà introduir el CODI de l'assignatura

Tipus de docència Grup Idioma Semestre Torn
(TEmRD) Teoria (màster RD) 1 Anglès segon quadrimestre tarda
(PLABmRD) Pràctiques de laboratori (màster RD) 1 Anglès segon quadrimestre tarda