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Procesado de Señal Multicanal

Código: 45641
Créditos: 6
2026/2027
Titulación Tipo Curso
Ingeniería de Telecomunicación OB 1

Profesor/a de contacto

Nombre :
Francesc Xavier Mestre Pons
Correo electrónico :
francescxavier.mestre@uab.cat

Idiomas de los grupos

Puede consultar esta información al final del documento.

Prerrequisitos

Se recomienda encarecidamente que los estudiantes hayan superado la asignatura Detección y Estimación, impartida dentro de este Máster.

Objetivos

El objetivo de esta asignatura es introducir los principios fundamentales y los métodos clásicos del procesado de señal con agrupaciones de antenas para transceptores multiantena. La asignatura abarca técnicas fundamentales como el filtrado espacial (beamforming), la estimación de la dirección de llegada (DoA) y los sistemas de comunicaciones con múltiples antenas de transmisión y recepción (MIMO). Se hace especial hincapié en los conceptos de procesado de señal, los fundamentos matemáticos y los algoritmos prácticos que permiten lograr comunicaciones inalámbricas eficientes, la supresión de interferencias y la detección espacial en los sistemas multiantena modernos.

Resultados de aprendizaje

  • CA06 (Implementar sistemas de comunicaciones móviles digitales con equipos multi-antena, priorizando soluciones que mejoren la eficiencia energética y reduzcan el impacto ambiental de las infraestructuras) Implementar sistemas de comunicaciones móviles digitales con equipos multi-antena, priorizando soluciones que mejoren la eficiencia energética y reduzcan el impacto ambiental de las infraestructuras
  • CA07 (Examinar las diferencias entre el procesamiento de señales convencional y el procesamiento de señales multicanal, e integrar tecnologías multicanal en contextos más amplios, como sistemas multisensor y la fusión de datos) Examinar las diferencias entre el procesamiento de señales convencional y el procesamiento de señales multicanal, e integrar tecnologías multicanal en contextos más amplios, como sistemas multisensor y la fusión de datos
  • CA08 (Aplicar técnicas avanzadas de procesamiento multicanal en sistemas de comunicaciones, con el objetivo de mejorar la eficiencia y la precisión en el manejo de señales multicanal) Aplicar técnicas avanzadas de procesamiento multicanal en sistemas de comunicaciones, con el objetivo de mejorar la eficiencia y la precisión en el manejo de señales multicanal
  • KA06 (Identificar modelos de señal, técnicas de estimación y conformación empleados en sistemas digitales con múltiples antenas) Identificar modelos de señal, técnicas de estimación y conformación empleados en sistemas digitales con múltiples antenas
  • KA07 (Describir los esquemas de comunicación óptimos y subóptimos aplicables en transmisores y receptores digitales con múltiples antenas, así como las distintas ganancias asociadas a cada uno de ellos) Describir los esquemas de comunicación óptimos y subóptimos aplicables en transmisores y receptores digitales con múltiples antenas, así como las distintas ganancias asociadas a cada uno de ellos
  • KA08 (Seleccionar la técnica más adecuada de estimación de dirección de llegada, precodificación y conformación de haz en función de los requerimientos de la aplicación final) Seleccionar la técnica más adecuada de estimación de dirección de llegada, precodificación y conformación de haz en función de los requerimientos de la aplicación final
  • SA10 (Aplicar métodos de la teoría de la información, codificación de canal y técnicas avanzadas de procesamiento digital de señales en sistemas digitales de múltiples antenas) Aplicar métodos de la teoría de la información, codificación de canal y técnicas avanzadas de procesamiento digital de señales en sistemas digitales de múltiples antenas
  • SA11 (Diseñar los algoritmos de comunicaciones digitales en sistemas que utilizan múltiples antenas en el transmisor y/o receptor) Diseñar los algoritmos de comunicaciones digitales en sistemas que utilizan múltiples antenas en el transmisor y/o receptor
  • SA12 (Aplicar las técnicas de procesado multicanal a sistemas de radionavegación, de posicionamiento y radar) Aplicar las técnicas de procesado multicanal a sistemas de radionavegación, de posicionamiento y radar
  • SA13 (Aplicar los modelos que representan la propagación, generación y recepción de señales en múltiples canales) Aplicar los modelos que representan la propagación, generación y recepción de señales en múltiples canales
  • SA14 (Elaborar informes sobre la aplicación del procesado multicanal a diferentes casos de uso y la generalización a otros dominios, como puede ser el frecuencial) Elaborar informes sobre la aplicación del procesado multicanal a diferentes casos de uso y la generalización a otros dominios, como puede ser el frecuencial

Contenidos

1. Introducción al procesado con agrupaciones de antenas

1.1. Modelo de señal en banda base y señal analítica.

1.2. Modelos de propagación en campo lejano y campo cercano. Aproximación de banda estrecha.

1.3. Dirección de llegada (DoA). Matriz de covarianza espacial. Coherencia entre fuentes.

2. Filtrado espacial

2.1. Filtrado espacio-temporal y beamforming.

2.2. Diseño de conformadores de haz con referencia temporal. Aplicaciones a las comunicaciones.

2.3. Diseño de conformadores de haz con referencia espacial. Aplicaciones al radar y al sonar.

2.4. Beamforming adaptativo y otros métodos de entrenamiento para el filtrado espacial.

3. Estimación de la dirección de llegada (DoA)

3.1. Principios fundamentales de la estimación de la DoA.

3.2. Agrupaciones de antenas en fase y periodograma espacial.

3.3. Métodos basados en subespacios: MUSIC.

3.4. Métodos basados en la invariancia rotacional: ESPRIT.

3.5. Métodos de alta resolución: estimación por máxima verosimilitud y aproximaciones.

4. Procesado de señal en sistemas de múltiples antenas (MIMO): diversidad y multiplexación espacial

4.1. Diversidad en transmisión y en recepción.

4.2. Codificación espacio-temporal.

4.3. Introducción a la teoría de la información para sistemas multiantena. Capacidad de los canales MIMO.

4.4. Procesado óptimo en sistemas MIMO. Algoritmo de water-filling.

Actividades formativas y Metodología

Título Horas ECTS Resultados de aprendizaje
Trabajo autónomo del estudiante: Estudio del material presentado en las clases magistrales y preparación de los ejercicios de laboratorio, de otras actividades propuestas y de los exámenes. 105 4,2 CA06, CA07, CA08, KA06, KA07, KA08, SA10, SA11, SA12, SA13, SA14
Sesiones de laboratorio: Desarrollo de ejercicios basados en MATLAB que cubren y refuerzan los contenidos teóricos de la asignatura. 14 0,56 CA06, CA08, KA07, KA08, SA11, SA12, SA13, SA14
Clases magistrales: Presentación y desarrollo de los conceptos teóricos de la asignatura. La evaluación se realiza mediante pruebas escritas. 26 1,04 CA06, CA07, CA08, KA06, KA07, KA08, SA10, SA11, SA12, SA13, SA14

Clases teóricas: Presentación y desarrollo de los conceptos teóricos abordados en la asignatura. Evaluación mediante exámenes escritos.

Sesiones de laboratorio: Desarrollo de ejercicios basados en MATLAB que ilustran y refuerzan los conceptos teóricos presentados en las clases.

Trabajo autónomo del estudiante: Estudio del material impartido en las clases y preparación de las prácticas de laboratorio y de los exámenes.

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.

Evaluación

Actividades de evaluación continuada

Título Peso Horas ECTS Resultados de aprendizaje
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 calificación final de la segunda parte de la asignatura se basará en dos pruebas escritas (E₁ y E₂) y un conjunto de ejercicios de laboratorio (L).

La calificación final (G) se calculará como el máximo entre las dos expresiones siguientes: (i) la media de las calificaciones de los dos exámenes, (0,5E₁ + 0,5E₂), y (ii) la combinación ponderada (0,33E₁ + 0,33E₂ + 0,34L).

La asignatura se considerará superada si la calificación final (G) es mayor o igual que 5 puntos sobre 10. Cuando esta calificación sea inferior a 5/10, los estudiantes podrán presentarse a una prueba de recuperación opcional (E), que sustituirá tanto a E₁ como a E₂. En este caso, la calificación final se calculará como el máximo entre la calificación obtenida en la prueba de recuperación (E) y la combinación ponderada (0,66E + 0,34L).

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, 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.

Software

Las sesiones de laboratorio harán un uso intensivo de MATLAB para implementar e ilustrar los conceptos teóricos presentados en las clases.

Grupos e idiomas de la asignatura

La información proporcionada es provisional hasta el 30 de noviembre. A partir de esta fecha, podrá consultar el idioma de cada grupo a través de este enlace. Para acceder a la información, será necesario introducir el CÓDIGO de la asignatura

Tipo de docencia Grupo Idioma Semestre Turno
(TEmRD) Teoria (màster RD) 1 Inglés segundo cuatrimestre tarde
(PLABmRD) Pràctiques de laboratori (màster RD) 1 Inglés segundo cuatrimestre tarde