Currículo

Teoria da Detecção e Estimação 02865

Contextos

ECTS

6.0 (para cálculo da média)

Objectivos

No final da UC os alunos deverão ser capazes de: OA1: compreender, saber formular e resolver problemas de deteção e/ou estimação; OA2: compreender e saber aplicar as diferentes técnicas de deteção na resolução de um problema de estimação; OA3: compreender e saber aplicar as diferentes técnicas de estimação linear na resolução de um problema de estimação; OA4: saber aplicar os conceitos e técnicas da teoria da deteção e estimação a problemas concretos das telecomunicações.

Programa

CP1: Revisão de conceitos e métodos da teoria das probabilidades e processos estocásticos relevantes para a disciplina. CP2: Teoria da deteção - teste de hipóteses - critérios de máxima verosimilhança e de Bayes - critério Neyman-Pearson - deteção de sinais com parâmetros aleatórios - deteção de sinais em espaços vetoriais - diferentes abordagens para combinação de múltiplos sinais: filtragem adaptada, zero-forcing, minimização do erro quadrático médio e máxima verosimilhança CP3: Teoria da estimação - estimadores de mínima variância não enviesados - limite inferior de Cramer-Rao - modelos lineares e estimadores não enviesados - estimadores de máxima verosimilhança - estimadores bayesianos - filtragem de Wiener - filtragem de Kalman CP4: Aplicações: introdução aos sistemas de posicionamento e navegação, sistemas MIMO, e sistemas de deteção remota.

Método de Avaliação

As aulas são teórico-práticas, alternando entre a exposição dos assuntos teóricos e a realização de exercícios. | A avaliação pode ser realizada de duas formas: contínua [1] ou final [2]. [1] A avaliação contínua consiste em: - 2 testes escritos, realizados ao longo do semestre, com um peso na nota final de 40%; - 1 trabalho (individual ou em grupo de 2 alunos) com um peso na nota final de 60%. [2] A avaliação final consiste na realização de um exame, que corresponde a 100% da nota final.

Carga Horária

Bibliografia

Principal

• Optimal combining and detection: statistical signal processing for communications: Jinho Choi, 2010, Cambridge University Press Detection and Estimation Theory and Its Applications: Thomas A. Schonhoff, Arthur A. Giordano, 2006, Prentice Hall. Statistical Signal Processing. Detection Theory: Steven M. Kay 1998 Prentice Hall Statistical Signal Processing. Estimation Theory: Steven M. Kay 1998 Prentice Hall :

Secundária

• All of Statistics: A concise course in Statistical Inference, L.Wasserman, Springer, 2003. Probability, Random Variables, and Stochastic Processes: Athanasious Papoulis 1991 McGraw-Hill Probability and Random Processes for Electrical and Computer Engineers: John A. Gubner, 2006. Cambridge University Press Communication Systems: Simon Haykin 2001 Wiley Detection, Estimation, and Modulation Theory: Harry L. Van Trees 1968 Willey An Introduction To Signal Detection And Estimation: H. Vincent Poor, 1994, Springer. 
 Signal Detection And Estimation: Mourad Barkat, 2005, Artech House Low Complexity MIMO Detection: Lin Bai, Jinho Choi, 2012, Springer. :

Disciplinas de Execução

2015/2016 - 2º Semestre