La integración de tecnologías de ulta-wideband, radio-cognitiva y MIMO representa una herramienta podersoa para mejorar la eficiencia espectral de los sistemas de comunicación inalámbricos. En esta dirección, nuevas estrategias para el modelado de canales MIMO y su caracterización se hacen necesarias si se desea investigar cómo la frecuencia central y el acho de banda afectan el desempeño de los sistemas MIMO. Investigaciones preliminares han enfocado menos atención en cómo estos parámetros afectan las características del canal MIMO. Se presenta una caracterización del canal MIMO en función de la frecuencia, abondándose puntos de vista experimentales y teóricos. Los problemas indicados tratan cinco áreas principales: medidas, post-procesado de datos, generación sintética del canal, estadística multivariable para datos y modelado del canal. Se ha diseñado y validado un sistema de medida basado en un analizador vectorial de redes y se han ejecutado medidas entre 2 y 12 GHz en condiciones estáticas, tanto en línea de vista como no línea de vista. Se ha propuesto y validado un procedimiento confiable para post-procesado, generación sintética de canal y análisis experimental basado en medidas en el dominio de frecuencia. El procedimiento experimental se ha focalizado en matrices de transferencia del canal para casos no selectivos en frecuencia, estimándose además las matrices complejas de covarianza, aplicándose la factorización de Cholesky sobre ls CCM y obteniéndose finalmente matrices de coloreado del sistema. Se presenta un procedimiento de corrección para generación sintética del canal aplicado a casos MIMO de grandes dimensiones y cuando la CCM es indefinida. Este CP permite la factorización de Cholesky y de dichas CCM. Las características multivariables de los datos experimentales han sido investigadas, realizándose un test de normalidad compleja multivariable. / García Ariza, AP. (2009). Modelling and experimental analysis of frequency dependent MIMO channels [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/6563