Presentación de una aplicación de los modelos markovianos en la estimación de un canal de comunicación

1. Aplicación de los Modelos
Markovianos a la Estimación del
Canal de Propagación de un
Sistema Móvil Satelital.
JORGE ARDILA
LUIS HERNANDO SANTAMARIA
WILLIAM FERNANDO SANCHEZ

2. • Revisar conceptualmente los modelos ocultos de Markov
(HMM).
•Definir los parámetros para la construcción de un modelo de
estimación del canal de propagación.
•Analizar los resultados del modelo obtenido frente al
comportamiento del canal de propagación.

3. En esta presentación, se muestra como se puede
modelar la estimación de las condiciones de
propagación de un enlace satelital como un proceso
oculto de Markov.
Se describen los algoritmos existentes para construir
un modelo de este tipo para estimación del canal y se
describen los métodos para optimizarlos.

5. 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)

6. Ahora bien, una vez se han definido estos 5
parámetros (N, M, Q, B y π) el modelo se puede
emplear para generar una serie de observaciones
(O) como la siguiente
O O1 , O2 , O3 ...OT

7. *Algoritmos de avance-retroceso
Calculan la probabilidad de una secuencia de palabras

8. *Algoritmo de Viterbi
Calcula la trayectoria más probable en un HMM

9. * Algoritmos de avance-retroceso (Baum-Welch)
Estima las probabilidades asociadas a un HMM

10. Los escenarios que se pueden identificar son
tres fundamentalmente. Cielo Claro, donde
existe línea de vista entre el móvil y el satélite,
Obstruido, donde es posible que el móvil esté
bajo 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).

11. Cadena de Markov para la estimación del
canal de propagación

12. 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 Propagation
Channels”. Department of Electronics Engineering,. National Taipei University of Technology.
1999 IEEE.

13. Se realizaron la revisión de los Modelos Ocultos
de Markov y se ha presentado una aplicación de
estos a la estimación del canal de propagación de
un sistema de comunicaciones móviles por
satélite. Se han descrito los algoritmos para
realizar las estimaciones y se han comentado las
técnicas de entrenamiento para estos modelos.