Estimación del canal inalámbrico basado en la técnica Compressed Sensing

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Profesor: Dr. Alfonso Prieto Guerrero

Resumen: En las últimas décadas las comunicaciones inalámbricas han llegado a ser uno de los campos de investigación de mayor crecimiento dentro de los sistemas de comunicación digital. En muchas aplicaciones la estimación del canal inalámbrico, conectando al transmisor con el receptor, es indispensable. Basado en esto, muchos de los sistemas de comunicación modernos emplean el entrenamiento de datos para obtener una estimación en algunas posiciones de tiempo-frecuencia predefinidas, para posteriormente utilizar una interpolación cuadrática o spline cúbica para compensar las distorsiones producidas por el canal inalámbrico, a saber, desvanecimientos, multi-trayectos y oscurecimientos; esto sin considerar el ruido agregado a la transmisión.
En este proyecto se propone la utilización de la técnica denominada Compressed Sensing (CS) para realizar esta estimación del canal inalámbrico. La técnica CS es una teoría matemática, relativamente nueva, en el cual el concepto de aleatoriedad es utilizado para recuperar señales denominadas dispersas o compresibles, i.e. señales que están constituidas por pocas contribuciones esenciales a partir de un número limitado de muestras. La aplicación de CS al problema de la estimación de canal fue propuesta por primera vez en 2008 y desde entonces muchas propuestas de investigación se han focalizado en esta problemática.

Objetivo general

  • Diseñar e implementar un estimador del canal inalámbrico basado en la técnica Compressed Sensing.

Objetivos específicos

  • Comprender los principios de la técnica Compressed Sensing.
  • Estudiar el canal inalámbrico.
  • Estudiar y seleccionar dos algoritmos aplicables a la estimación de un canal inalámbrico.
  • Evaluar el desempeño de los algoritmos seleccionados, en la plataforma de desarrollo MATLAB.

Última actualización: January 30, 2017 at 14:05 pm

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