Show simple item record

dc.contributor.advisorEscribano Aparicio, Francisco Javier 
dc.contributor.authorCalvo Ortego, Luis
dc.date.accessioned2017-07-12T09:40:51Z
dc.date.available2017-07-12T09:40:51Z
dc.date.issued2011
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10017/30221
dc.description.abstractEn este trabajo se va a desarrollar la optimización de una clase de sistemas de comunicaciones basados en caos, para esto se emplearán técnicas evolutivas, en concreto del tipo algoritmo genético con el objetivo de minimizar la tasa de error producida. A lo largo de este trabajo se detallarán las herramientas y ficheros empleados así como la caracterización del sistema de comunicaciones basado en caos dando una función de coste relacionada directamente con la cota de error que se pretende minimizar, empleando algoritmos genéticos para encontrar el juego de parámetros que minimicen dicha función de coste. También se indicará el enfoque del problema y las pruebas para su desarrollo y optimización, analizando tanto la solución tomada como su interpretación y su repercusión, para dar las pautas generales para el diseño y evaluación de dichos sistemas. Uno de los problemas básicos asociados a la aplicación de la teoría del caos en comunicaciones digitales es la carencia de una teoría sólida y fácilmente aplicable, debido a la complejidad y no linealidad inherente de dichos sistemas. El desarrollo de este trabajo de optimización heurística permitirá avanzar en la caracterización útil de los sistemas de comunicaciones basados en caos.es_ES
dc.description.abstractIn this paper we will develop the optimization of a class of communication systems based on chaos. To this purpose, we will use evolutionary techniques, namely genetic algorithms, to minimize a bound for the bit error probability. Throughout this paper we will detail the tools and files employed as well as the characterization of the communication system based on chaos together with the cost function directly related to the bit error probability bound we want to minimize, using genetic algorithms to find the set of parameters that minimize this cost function. We also analyze the approach to the problem and we test the development and optimization, indicating both the solution obtained as well as its interpretation and predicted effects, in order to give general guidelines for the design and evaluation of such systems.en
dc.format.mimetypeapplication/pdfen
dc.language.isospaen
dc.rightsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 España*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/*
dc.subjectAlgoritmos genéticoses_ES
dc.subjectModulación caóticaes_ES
dc.subjectFunción de costees_ES
dc.subjectCota de la probabilidad de error binariaes_ES
dc.subjectGA (Genetic Algorithm)en
dc.subjectCost functionen
dc.subjectChaotic modulationen
dc.subjectBit error probability bounden
dc.titleOptimización de modulaciones caóticas codificadas mediante algoritmos genéticoses_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisen
dc.contributor.affiliationUniversidad de Alcalá. Escuela Politécnica Superiores_ES
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Atribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 España
Este ítem está sujeto a una licencia Creative Commons.