WorksheetsT1-2 C2
Total questions: 77
Worksheet time: 39mins
La principal desventaja de los sistemas digitales frente a los analógicos es
Su menor rendimiento.
Su mayor complejidad
Su mayor coste
En un sistema de comunicación digital que transmite 3.000 símbolos por segundo de un alfabeto octal, ¿cuál es la velocidad de transmisión en bits por segundo?
24.000
9.000
1.000
Para un sistema de comunicación digital que transmite información a una tasa de 3.000 símbolos por segundo, ¿Cuántos bits por segundo transmite si utiliza un alfabeto octal?
1000
9.000
24.000
Para un sistema de comunicación digital que transmite información a una tasa de 16.000 bits por segundo, ¿cuántos símbolos por segundo transmite si utiliza un alfabeto 16-ario?
48.000
4.000
1.000
En un sistema de comunicación digital que transmite 300 símbolos cuaternarios por segundo la velocidad de transmisión en bits por segundo es:
36000
600
1200
En canales AWGN, la salida del demodulador óptimo es:
Una variable aleatoria centrada en el vector que representa al símbolo transmitido, con matriz de covarianza diagonal.
Una variable aleatoria centrada en el vector que representa al símbolo transmitido, de tipo gaussiana multivariada.
Ambas respuestas son correctas.
En canales AWGN, la salida del demodulador óptimo es:
Una variable aleatoria con matriz de covarianza diagonal centrada en el promedio de los vectores que representan el alfabeto de símbolos.
Una variable aleatoria de tipo gaussiana multivariada centrada en el vector que representa al símbolo transmitido.
Ninguna de las respuestas anteriores es correcta.
El canal discreto equivalente
Es una aproximación subóptima de un canal AWGN
Es un modelo que engloba el modulador, el canal y el demodulador
Se define únicamente para sistemas de comunicación binarios
El codificador de canal tiene como objetivo
Adecuar el formato de las señales transmitidas al canal utilizado
Detectar y/o corregir errores de transmisión
Encriptar la información para una transmisión segura
Un esquema de codificación de canal consiste en repetir cada bit 5 veces. Si se recibe la palabra 11001 y el bit transmitido fue 0 el número de errores de transmisión fue
2
5
3
¿Puede un canal AWGN provocar interferencia inter-simbólica?
Si
Nunca
Depende de la SNR
Si en un sistema de comunicación digital los símbolos se construyen usando grupos de
4 bits, el tamaño del alfabeto del modulador es
16
4
2
La calidad de un sistema de comunicación digital se cuantifica en términos de su
Sencillez de implementación
Probabilidad de error
SNR
El receptor de un sistema de comunicación digital tiene como objetivo
Generar una señal proporcional alsímbolo seleccionado
Determinar cuál fue el símbolo transmitido
Trasladar a banda base la señal recibida
En un sistema de comunicación analógico las técnicas de multiplexado posibles son
En frecuencia
Temporal
Temporal o en frecuencia
Un sistema de comunicación digital puede transmitir
Señales digitales únicamente
Señales analógicas únicamente
Señales digitales o analógicas previamente convertidas.
El número de señales diferentes que transmite un sistema con símbolos de 8 bits es
256
8
3
En un sistema de comunicación digital cuaternario con constelación unidimensional
¿Cuál es el mínimo número de filtros adaptados son necesarios en el demodulador?
Uno
Dos
Cuatro
En un sistema de comunicación digital cuaternario con constelación bidimensional
¿Cuál es el mínimo número de filtros adaptados son necesarios en el demodulador?
Uno
Dos
Cuatro
En una transmisión continua de símbolos, la demodulación basada en filtros
adaptados requiere:
Usar tantos filtros como bits y muestrear al final de cada periodo de bit.
Usar tantos filtros como dimensiones del espacio de señal y muestrear al final de cada
símbolo.
Ninguna de las anteriores respuestas es correcta
En un sistema de comunicación digital el modulador
Genera señales paso-banda moduladas
Genera señales paso-baja moduladas
Genera una señal analógica asociada a cada símbolo (grupo de bits)
En un sistema binario unidimensional, con símbolos equiprobables en -1 y en +1, con
un ruido con densidad de potencia espectral 0.25. ¿Cuál es la probabilidad de error de
símbolo?
Q(1/√0.25).
Q(1/0.25).
Q(2/√0.25).
En un sistema binario unidimensional, con símbolos equiprobables en -2 y en +2, con
un ruido con densidad de potencia espectral No/2=0.5. ¿Cuál es la probabilidad de
error de símbolo?
Q(4/√0.5)
Q(4/0.5)
Q(2/√0.5).
En un sistema binario unidimensional, con símbolos equiprobables de coordenadas 0
y +3, con un ruido con densidad de potencia espectral No/2=0.5. ¿Cuál es la
probabilidad de error de símbolo?
Q (3/√0.5)
Q (3/0.5)
Q (1.5/√0.5).
La probabilidad de error de símbolo depende de:
La densidad de potencia espectral del ruido y la base ortonormal elegida.
La densidad de potencia espectral del ruido y la constelación.
La densidad de potencia espectral del ruido y la energía promedio de símbolo.
La relación entre probabilidad de error de símbolo, energía promedio del símbolo y
densidad de potencia espectral del ruido depende de:
Las señales elegidas para la base ortonormal.
De la constelación de vectores en el espacio de señal.
Ambas respuestas son correctas.
El cálculo de la probabilidad de error en sistemas con símbolos equiprobables
requiere:
Calcular la probabilidad de error para cada símbolo y promediar.
Calcular la probabilidad de error para un símbolo cualquiera y promediar.
Ninguna de las respuestas anteriores es correcta.
La probabilidad de error de símbolo para un sistema binario equiprobable se calcula:
Evaluando Q(x) en la semi-distancia entre los símbolos dividida por la varianza del ruido.
Evaluando Q(x) en la semi-distancia entre los símbolos dividida por la desviación
estándar del ruido.
Evaluando Q(x) en la semi-distancia entre los símbolos dividida por la mitad de la
varianza del ruido.
La probabilidad de error para un sistema binario óptimo en un canal AWGN depende
de
La distancia entre los símbolos y la densidad de potencia espectral del ruido
La distancia entre los símbolos
La densidad de potencia espectral del ruido
La densidad de probabilidad del vector q a la salida del demodulador condicionada a
la transmisión de un determinado símbolo es
Una gaussiana de varianza unitaria
Igual a la distribución de probabilidad del ruido del canal
Una gaussiana multivariada de matriz de covarianza diagonal
La distribución de probabilidad de un ruido AWGN es
Exponencial
Uniforme
Gaussiana
¿Qué diferencia hay entre un demodulador basado en correladores y un demodulador
basado en filtros adaptados?
El primero es más preciso pero el segundo más sencillo de implementar.
Son equivalentes en cuanto a resultado, aunque la implementación es diferente.
El segundo es más preciso, pero el primero es más sencillo de implementar.
En un demodulador basado en correladores, para cada observable tenemos:
Un filtro y un integrador.
Un correlador y un integrador.
Un multiplicador y un integrador.
Los vectores a la salida del demodulador:
Tienen la misma matriz de covarianza, independientemente del símbolo.
Tienen la misma matriz de covarianza sólo si los símbolos son equiprobables.
Tienen la misma media, pero distinta matriz de covarianza.
En un demodulador basado en filtros adaptados:
La salida del filtro se debe integrar entre 0 y T.
La salida del filtro es mínima para el filtro correspondiente al símbolo más probable.
La salida del filtro se debe muestrear en T.
En un demodulador basado en filtros adaptados:
La salida de cada filtro se debe integrar temporalmente entre 0 y T.
La salida de cada filtro es mínima para el filtro correspondiente al símbolo más probable.
La salida de cada filtro se debe muestrear en t=T
Para obtener el observable qi correspondiente a la señal φi(t) de la base, ¿cómo se
obtiene la respuesta impulsiva del filtro adaptado en el demodulador?
Se obtiene el primer filtro adaptado h0(t) igual a φ0(t) y a partir de éste se genera la
base ortonormal por el método de Gram-Schmidt.
La respuesta impulsiva hi(t) es una versión de φi(t) con una inversión del eje temporal.
Además, tenemos que retrasar la señal invertida un periodo de símbolo T para que el
filtro sea causal y la salida la tomamos en t=T.
La respuesta impulsiva hi(t) es una versión de φi(t) con una inversión del eje temporal.
Además, tenemos que adelantar la señal invertida un periodo de símbolo T para que el
filtro sea causal y la salida la tomamos en t=T.
Para obtener el observable qi correspondiente a la señal φi(t) de la base ¿Cómo se
obtiene la respuesta al impulso del filtro adaptado?
Se obtiene invirtiendo el eje de tiempo de φi(t) y normalizando su amplitud. La salida
debe muestrearse en t=T donde T es el periodo de símbolo.
Se obtiene invirtiendo el eje de tiempo de φi(t) y retardando un periodo de símbolo. La
salida debe muestrearse en t=T donde T es el periodo de símbolo.
Se obtiene haciendo la transformada inversa de Fourier de 1/ φi(t). La salida debe
muestrearse en t=T donde T es el periodo de símbolo.
¿Cómo se obtiene la respuesta al impulso del filtro adaptado a una determinada señal
s(t) de duración T?
Se obtiene invirtiendo el eje de tiempo de s(t) y normalizando su amplitud.
Se obtiene invirtiendo el eje de tiempo de s(t) y retardándola un tiempo T.
Se obtiene haciendo la transformada inversa de Fourier de 1/s(t).
En un receptor de filtro adaptado, para obtener el mayor valor posible, la salida debe
muestrearse
En un instante de tiempo que depende de la forma de la señal a detectar
En un instante t=2T
Al final del periodo de símbolo T
El criterio de diseño del decisor óptimo de un sistema de comunicación digital se basa
en
Maximizar la probabilidad de la observación dado el símbolo recibido
Minimizar la probabilidad de error del símbolo de salida
Maximizar la SNR de la observación a la salida
La constelación utilizada en un sistema de comunicación digital:
Determina las regiones de decisión únicamente en decisores basados en el criterio ML.
Determina las regiones de decisión únicamente en decisores basados en el criterio MAP.
Influye en las regiones de decisión, pero si el decisor está basado en el criterio ML no
permite establecerlas si no conocemos la densidad de potencia espectral del ruido N0/2.
En un decisor ML ¿se puede tomar la decisión a partir de la correlación entre el vector
observado y el vector que representa a cada símbolo?
Sí; es equivalente: basta con maximizar la correlación.
Sí; es equivalente, pero debe tenerse en cuenta el módulo del vector que representa a
cada símbolo.
Sí; es equivalente, pero debe tenerse en cuenta el módulo del vector observado
Dos señales antipodales presentan una correlación
Negativa
Nula
Positiva
El decisor MAP proporciona como símbolo recibido:
Aquél para el que la probabilidad a priori de símbolo es máxima.
Aquél para el que la probabilidad de símbolo dada la observación es máxima.
Aquél para el que la probabilidad de observación dado el símbolo es máxima
El desplazamiento de la frontera en un decisor MAP con respecto a la frontera ML
depende de:
El logaritmo de la densidad de potencia espectral del ruido y el cociente de las
probabilidades a posteriori de los símbolos involucrados.
El logaritmo del cociente de probabilidades a priori de los símbolos involucrados y la
densidad de potencia espectral del ruido.
Ninguna de las respuestas anteriores es correcta.
En un sistema con símbolos no equiprobables la frontera de decisión en el decisor MAP
respecto de la frontera del decisor ML
Es la misma.
Se desplaza hacia el símbolo más probable.
Se desplaza hacia el símbolo menos probable.
La frontera en un decisor binario MAP con símbolos no equiprobables respecto a la
frontera ML:
Se desplaza hacia el símbolo menos probable.
Se desplaza hacia el símbolo más probable.
Permanece inalterada.
En un decisor ML la frontera de decisión entre dos símbolos es:
El hiperplano mediatriz entre los vectores que representan a estos símbolos.
La hipersuperficie que verifica que la distancia de cada punto a los dos vectores que
representan a los símbolos es igual.
Ambas respuestas son correctas.
Para el criterio ML, las regiones de decisión están determinadas por:
La constelación de señal.
La densidad de potencia espectral del ruido No/2.
Las dos respuestas anteriores son correctas.
Un decisor ML selecciona el símbolo
Que presenta una mayor probabilidad dada la observación q.
Que presenta una menor distancia a la observación q.
Las dos respuestas anteriores son correctas.
El criterio ML es óptimo
Cuando los símbolos son equiprobables
Siempre
Cuando las observaciones son equiprobables
El criterio ML maximiza
La probabilidad de la observación
La probabilidad de la observación q dado el símbolo transmitido
La probabilidad del símbolo de salida dada la observación de entrada
El criterio MAP
Maximiza la probabilidad de la observación
Maximiza la probabilidad de la observación q dado el símbolo transmitido
Maximiza la probabilidad del símbolo de salida dada la observación de entrada
El criterio MAP
Es siempre óptimo
Es óptimo cuando las observaciones son equiprobables
Es óptimo únicamente cuando los símbolos son equiprobables
En un espacio de Hilbert para señales d energía finita la distancia entre dos señales se
define como
La convolución de las dos señales
La correlación de las dos señales
La raíz cuadrada de la energía de la señal diferencia
Comparemos dos sistemas de comunicación digital que transmiten símbolos binarios.
El primero representa el símbolo b0 con una señal φ0(t)+ φ1(t) y el símbolo b1 con
una señal φ0(t)-φ1(t), siendo φ0(t) y φ1(t) ortogonales entre sí. El segundo transmite
el símbolo b0 con una señal φ0(t)+φ1(t) y el símbolo b1 con una señal -φ0(t)-φ1(t).
¿Cuál de ellos ofrece un mejor rendimiento, en términos de probabilidad de error y
energía por símbolo?
El primero.
El segundo.
Depende de las señales φ0(t) y φ1(t).
Comparemos dos sistemas de comunicación digital que transmiten símbolos binarios.
El primero representa el símbolo b0 con una señal φ0(t) y el símbolo b1 con una señal
–φ0(t). El segundo representa el símbolo b0 con una señal 2 φ0(t) y el símbolo b1 con
una señal nula. ¿Cuál de ellos ofrece un mejor comportamiento en términos de
probabilidad de error y energía media por símbolo?
El primero
El segundo
Los dos ofrecen el mismo rendimiento.
Para un sistema 16-ario, la probabilidad de confusión entre dos símbolos que se
diferencian en 2 bits es del 2%, entonces la probabilidad de error de bit asociada a la
decisión entre estos dos símbolos es
0.005
0.00125
0.01
Un sistema octal presenta una probabilidad de error de símbolo del 3%. ¿Cuál de las
siguientes afirmaciones es correcta?
El BER está entre el 1% y el 3%.
El BER está entre el 3% y el 9%
El BER está entre el 3% y el 24%.
Un sistema cuaternario presenta una probabilidad de error de símbolo del 2%. ¿Cuál
de las siguientes afirmaciones es correcta?
El BER es menor o igual al 0.25%.
El BER es mayor o igual al 1%.
El BER es menor o igual o igual al 1%.
En un sistema M-ario unidimensional con símbolos equiprobables:
Todos los símbolos tienen la misma probabilidad de error.
Todos los símbolos tienen la misma probabilidad de error salvo los de los extremos, que
presentan una probabilidad de error doble.
La probabilidad de error para cada símbolo depende de la distribución de los símbolos
en la recta q.
La cota de la unión aproxima el cálculo del error:
Sobre-estimando la probabilidad de error para cada símbolo y promediando para todos
los símbolos.
Infra-estimando la probabilidad de error para cada símbolo y promediando para todos
los símbolos.
Calculando la probabilidad de error para el peor símbolo y usando este valor como cota
para el promedio.
La cota de la unión se basa en
Sobreestimar la probabilidad de error como suma de probabilidades de error binarias
Considerar la mínima probabilidad de error entre las posibles decisiones binarias
Considerar la máxima probabilidad de error entre las posibles decisiones binarias
Señale cuál de las siguientes afirmaciones es correcta:
La cota "looser bound" es más complicada de calcular que la cota de la unión.
En sistemas binarios ortogonales la cota de unión aproxima muy bien la probabilidad de
error simplificando mucho el cálculo.
La cota "looser bound" es más ajustada que la cota de la unión.
La cota de la unión proporciona una estimación de la probabilidad de error más
aproximada que la cota "looser bound".
La aproximación Looser Bound se basa en
Sobreestimar la probabilidad de error como suma de probabilidades de error binarias
Considerar que todos los símbolos se encuentran a la máxima distancia de la
constelación
Considerar que todos los símbolos se encuentran a la mínima distancia de la
constelación
Para conseguir que el impacto de la probabilidad de error de símbolo sea mínimo
sobre el BER es necesario:
Asignar códigos que difieran en muchos bits a los símbolos adyacentes para evitar que
se confundan.
Asignar códigos que difieran en pocos bits a los símbolos adyacentes.
Si los símbolos son equiprobables, no es necesario preocuparse de la asignación de
códigos a los símbolos de la constelación.
El código de Gray consigue que el impacto de la probabilidad de error de símbolo sea
mínimo sobre el BER en base a:
Asignar códigos que difieran en muchos bits a los símbolos adyacentes para evitar que
se confundan.
Si los símbolos son equiprobables, no es necesario preocuparse de la asignación de
códigos a los símbolos de la constelación.
Asignar códigos que difieran en pocos bits a los símbolos adyacentes.
La tasa de bits (bit-rate) de un sistema de audio estéreo de calidad DVD con dos
canales, tasa de muestreo de 44100 muestras/segundo con 16 bits por muestra es
5512.5 bits/segundo
325800 bits/segundo
1411200 bits/segundo
En un canal AWGN la densidad de potencia espectral del ruido es
Constante
Gausiana
Exponencial
En un canal AWGN la densidad de potencia espectral del ruido es
Constante
Gausiana
Exponencial
La respuesta al impulso del filtro adaptado es
La inversa de la respuesta al impulso del canal
Una versión reflejada y retardada de la señal que se desea detectar
Una réplica de la señal que se desea detectar
El objetivo de las técnicas de codificación de canal es
Adecuar el formato de las señales transmitidas al canal utilizado
Detectar y/o corregir errores de transmisión
Encriptar la información para una transmisión segura
El vector observable generado por el demodulador de correlación es
Un ruido gaussiano decorrelacionado
Un vector aleatorio centrado en el vector de coordenadas transmitidas
El vector de coordenadas transmitido
En un espacio de Hilbert para señales de energía finita el producto escalar de dos señales se define como
La convolución de las dos señales
La correlación de las dos señales
La integral de la diferencia de las dos señales
La transmisión sin distorsión en un canal lineal requiere
Que el retardo de fase sea constante
Que el retardo de grupo y el módulo de la función de transferencia sean constantes
Que el módulo de la función de transferencia sea constante
Comparemos dos sistemas de comunicación digital que transmiten símbolos binarios.
El primero representa el símbolo b0 con una señal φ0(t) y el símbolo b1 con una señal
–φ0(t). El segundo representa el símbolo b0 con una señal 2 φ0(t) y el símbolo b1 con
una señal nula. ¿Cuál de ellos ofrece un mejor rendimiento en términos de
probabilidad de error y energía media por símbolo?
El primero
El segundo
Los dos ofrecen el mismo rendimiento
