Aplicación de los Modelos Markovianos a la Estimación del Canal de Propagación de un Sistema Móvil Satelital.JORGE...
• Revisar conceptualmente los modelos ocultos de Markov(HMM).•Definir los parámetros para la construcción de un modelo dee...
En esta presentación, se muestra como se puedemodelar la estimación de las condiciones depropagación de un enlace satelita...
Un Modelo Oculto de Markov puede ser caracterizado por las siguientes variables• El número de estados posibles en el model...
Ahora bien, una vez se han definido estos 5 parámetros (N, M, Q, B y π) el modelo se puedeemplear para generar una serie d...
*Algoritmos de avance-retrocesoCalculan la probabilidad de una secuencia de palabras
*Algoritmo de ViterbiCalcula la trayectoria más probable en un HMM
* Algoritmos de avance-retroceso (Baum-Welch)Estima las probabilidades asociadas a un HMM
Los escenarios que se pueden identificar son tres fundamentalmente. Cielo Claro, dondeexiste línea de vista entre el móvi...
Cadena de Markov para la estimación del canal de propagación
Probabilidades Iniciales de los Estados de la Cadena Cielo ...
Se realizaron la revisión de los Modelos Ocultosde Markov y se ha presentado una aplicación deestos a la estimación del ca...
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Presentación de una aplicación de los modelos markovianos en la estimación de un canal de comunicación
Published on: Mar 4, 2016
Published in: Education      
Source: www.slideshare.net


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  • 1. Aplicación de los Modelos Markovianos a la Estimación del Canal de Propagación de un Sistema Móvil Satelital.JORGE ARDILALUIS HERNANDO SANTAMARIAWILLIAM FERNANDO SANCHEZ
  • 2. • Revisar conceptualmente los modelos ocultos de Markov(HMM).•Definir los parámetros para la construcción de un modelo deestimación del canal de propagación.•Analizar los resultados del modelo obtenido frente alcomportamiento del canal de propagación.
  • 3. En esta presentación, se muestra como se puedemodelar la estimación de las condiciones depropagación de un enlace satelital como un procesooculto de Markov.Se describen los algoritmos existentes para construirun modelo de este tipo para estimación del canal y sedescriben los métodos para optimizarlos.
  • 4. Un Modelo Oculto de Markov puede ser caracterizado por las siguientes variables• El número de estados posibles en el modelo (N)•El numero de observaciones distintas en cada estado (M)•Las probabilidades de transición entre estados (Q) Matriz NxN=Q•Distribución de probabilidad para cada estado ( B)•Distribución de probabilidad inicial (π)
  • 5. Ahora bien, una vez se han definido estos 5 parámetros (N, M, Q, B y π) el modelo se puedeemplear para generar una serie de observaciones (O) como la siguiente O O1 , O2 , O3 ...OT
  • 6. *Algoritmos de avance-retrocesoCalculan la probabilidad de una secuencia de palabras
  • 7. *Algoritmo de ViterbiCalcula la trayectoria más probable en un HMM
  • 8. * Algoritmos de avance-retroceso (Baum-Welch)Estima las probabilidades asociadas a un HMM
  • 9. Los escenarios que se pueden identificar son tres fundamentalmente. Cielo Claro, dondeexiste línea de vista entre el móvil y el satélite,Obstruido, donde es posible que el móvil estébajo la sombra de un objeto y Bloqueado, que se considera que el móvil no puede recibir la señal del satélite. Estos escenarios puede estar clasificado en dos (urbano o rural).
  • 10. Cadena de Markov para la estimación del canal de propagación
  • 11. Probabilidades Iniciales de los Estados de la Cadena Cielo Obstruido Bloqueado Despejado Escenario 0.757 .242 0.001 Rural Escenario 0.753 0.219 0.028 Urbano Esta tabla muestra los resultados obtenidos por [*] en la definción de las probabilidades iniciales π para un modelo similar al expuesto en este artículo. varios estados del Modelo de Markov para canales vía satélite Propagación [*]Hsin-Piao Lin and ChiehYang. “Multi-state Markov Model for Satellite PropagationChannels”. Department of Electronics Engineering,. National Taipei University of Technology. 1999 IEEE.
  • 12. Se realizaron la revisión de los Modelos Ocultosde Markov y se ha presentado una aplicación deestos a la estimación del canal de propagación deun sistema de comunicaciones móviles porsatélite. Se han descrito los algoritmos pararealizar las estimaciones y se han comentado lastécnicas de entrenamiento para estos modelos.