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En los últimos años ha surgido un gran interés por tener mayores avances en los sistemas de comunicación personal. Por lo tanto, una tendencia para obtener mejores resultados se enfoca hacia los sistemas MIMO (por sus siglas en inglés de Multiple Input Multiple Out- put). Son muchas las ventajas ofrecidas por los sistemas MIMO. El grado de los beneficios que arrojan dichos sistemas incrementa acorde al tamaño del arreglo de las antenas, en donde a la par de las ventajas también aumenta el costo económico y la complejidad. La Selección de Antenas es una técnica que cuenta con las propiedades de un sistema MIMO de gran tamaño, pero con costo reducido. En este trabajo de tesis se proponen algunos algoritmos de Selección de Antenas. El primero de ellos se denomina Near Optimal (NeO) y fue nombrado así debido a que sus resultados en desempeño y capacidad son muy similares a la Selección Optima de Antenas, con la diferencia de que el algoritmo propuesto tiene aproximadamente la mitad de la complejidad que este último. El segundo algoritmo propuesto es una aplicación para redes de sensores, el cual se ha nombrado Adaptive Antenna Selection to Information (AASI), ofrece un consumo reducido de batería en nodos sensores, buena capacidad y desempeño para el rango de potencia de transmisión en el que oscilan las redes de sensores. Tesis de Posgrado de la Universidad Autonoma de San Luis Potosi UASLP

En los últimos años ha surgido un gran interés por tener mayores avances en los sistemas de comunicación personal. Por lo tanto, una tendencia para obtener mejores resultados se enfoca hacia los sistemas MIMO (por sus siglas en inglés de Multiple Input Multiple Out- put). Son muchas las ventajas ofrecidas por los sistemas MIMO. El grado de los beneficios que arrojan dichos sistemas incrementa acorde al tamaño del arreglo de las antenas, en donde a la par de las ventajas también aumenta el costo económico y la complejidad. La Selección de Antenas es una técnica que cuenta con las propiedades de un sistema MIMO de gran tamaño, pero con costo reducido. En este trabajo de tesis se proponen algunos algoritmos de Selección de Antenas. El primero de ellos se denomina Near Optimal (NeO) y fue nombrado así debido a que sus resultados en desempeño y capacidad son muy similares a la Selección Optima de Antenas, con la diferencia de que el algoritmo propuesto tiene aproximadamente la mitad de la complejidad que este último. El segundo algoritmo propuesto es una aplicación para redes de sensores, el cual se ha nombrado Adaptive Antenna Selection to Information (AASI), ofrece un consumo reducido de batería en nodos sensores, buena capacidad y desempeño para el rango de potencia de transmisión en el que oscilan las redes de sensores.