Análisis, diseño e implementación de un modelo de canal, basado en cadenas de Markov y series temporales para un sistema adaptativo
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Date
2007Author
Sánchez Salas, Diana Alejandra
DIANA ALEJANDRA SÁNCHEZ SALAS
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Abstract
La transmisión de datos a través de un medio inalámbrico ha creado la necesidad de caracterizar el canal de comunicaciones, en el cual se describa la mayoría de los fenómenos posibles que pudieran ocurrir. Ejemplos de estos fenómenos son la línea de vista que puede haber entre el transmisor y receptor añadida al fenómeno de multicamino, la velocidad del usuario durante la comunicación, los obstáculos con los que podría encontrarse la señal, tales como edificios altos, árboles, montañas, entre otros. Estos fenómenos causan atenuaciones en la señal enviada y, por tanto, la recepción de ella contiene datos erróneos. Una manera de reducir el número de errores recibidos en la información es mediante elementos que son agregados al sistema de comunicaciones, tales como algunos tipos de codificación, entrelazador o filtros. Sin embargo, en ocasiones, el número de elementos que forman este sistema son demasiados para la cantidad de errores presentados en la información que llega, es decir, varios elementos son desperdiciados ya que ellos son añadidos porque el modelado del canal está basado en las peores condiciones. En esta tesis se proponen dos alternativas para lo anterior: un sistema adaptativo y el modelado de canal a través de canales estadísticos, cadenas de Markov, además de un análisis para que la metodología de series temporales sea empleada en un futuro como otra opción de modelado de canal. Los fenómenos que hacen que una señal presente desvanecimiento están representados matemáticamente por una función de densidad de probabilidad (pdf), por ejemplo, una línea de vista más multicamino sigue una pdf tipo Rice, o el multicamino más la velocidad del usuario que está modelado por una pdf de tipo Rayleigh. Este modelado es clasificado como estadístico. No obstante, de que existe una descripción matemática para cada uno de estos fenómenos, esto no es suficiente ya que en la realidad un canal de transmisión está formado por un conjunto de esos canales estadísticos. Por lo cual, en este trabajo de tesis se propone un modelado de canal a través de cadenas de Markov de dos, tres y cuatro estados. De igual manera, se examina la metodología de la implementación de series temporales como una forma de caracterizar un canal, ya que con ella se incluiría más fenómenos y no se reduciría a un determinado número de estados como lo es en el caso de las cadenas de Markov. Así mismo, un sistema adaptativo es presentado. Su fundamento principal está basado en un estimador que determina la cantidad de ruido añadido a la señal por el canal. Este sistema adaptativo está formado por modos de operación que cambiarán de acuerdo a los niveles de ruido en el medio. La meta de este tipo de sistema es la optimización de los recursos con los que cuenta, es decir, no sólo considerar las peores condiciones del canal, ya que éstas se presentan en periodos de tiempo muy cortos. La metodología realizada y los resultados fueron obtenidos mediante simulaciones hechas en Matlab.