Modulhandbuch ACC

Advanced Channel Coding

Master Technische Informatik 2020


PDF Studiengangsverzeichnis Studienverlaufspläne Master Technische Informatik

Version: 2 | Letzte Änderung: 23.10.2019 18:17 | Entwurf: 0 | Status: vom Modulverantwortlichen freigegeben | Verantwortlich: Dettmar

Anerkannte Lehrveran­staltungen ACC_Dettmar
Gültig ab Sommersemester 2021
Dauer 1 Semester
ECTS 5
Zeugnistext (de) Kanalcodierung: Moderne Verfahren zur Fehlerkorrektur
Zeugnistext (en) Advanced Channel Coding: Modern Techniques for Error Correction
Unterrichtssprache englisch
abschließende Modulprüfung Ja
Inhaltliche Voraussetzungen
HIM
-Advanced Mathematics
Grundkenntnisse zur linearen Algebra, der Algebra in endlichen Zahlenkörpern, der Stochastik und der digitalen Kommunikationstechnik aus den vorangegangenen Bachelorstudiengängen.
Da das Fach im ersten Fachsemster des Masters gewählt werden kann, können keine belastbaren Kenntnisse aus dem Fach HIM verpflichtend vorausgesetzt werden, auch wenn sie hilfreich wären.
Handlungsfelder
Komplexe Rechner-, Kommunikations- und Eingebettete Systeme sowie komplexe Software-Systeme unter interdisziplinären Bedingungen entwerfen, realisieren und bewerten
Wissenschaftlich arbeiten und wissenschaftliche Erkenntnisse anwenden und erweitern
Modulprüfung
Benotet Ja
Konzept In der Abschlussklausur haben die Studierenden die Möglichkeit durch Lösen von Aufgaben zu unterschiedlichen Aspekten des Fachs Ihre erworbenen Kenntnisse und Fähigkeiten durch Anwendung auf praktische Aufgabenstellungen nachzuweisen.
Frequenz Jedes Semester
Learning Outcomes
ID Learning Outcome
LO1 What? Designing and rating of systems for the reliable transmission of data over distorted channels and storage of data for data at rest and data in motion
How? By applying results from information theory and applying methods and algorithms for error correcting codes using existing simulations tools, self written programms, and studying existing systems.
What for? To be able to design, select, use and apply actual and future digital communication systems for reliable data transmission, and to rate their performance.
Kompetenzen
Kompetenz Ausprägung
Komplexe Systeme und Prozesse analysieren, modellieren, realisieren, testen und bewerten diese Kompetenz wird vermittelt
Komplexe Aufgaben selbständig bearbeiten diese Kompetenz wird vermittelt
Anerkannte Methoden für wissenschaftliches Arbeiten beherrschen diese Kompetenz wird vermittelt
Probleme wissenschaftlich untersuchen und lösen, auch wenn sie unscharf, unvollständig oder widersprüchlich definiert sind diese Kompetenz wird vermittelt
Projekte organisieren und im Team bearbeiten diese Kompetenz wird vermittelt
Fachwissen erweitern und vertiefen und Lernfähigkeit demonstrieren diese Kompetenz wird vermittelt

Inhaltliche Voraussetzungen
HIM
-Advanced Mathematics
Grundkenntnisse zur linearen Algebra, der Algebra in endlichen Zahlenkörpern, der Stochastik und der digitalen Kommunikationstechnik aus den vorangegangenen Bachelorstudiengängen.
Da das Fach im ersten Fachsemster des Masters gewählt werden kann, können keine belastbaren Kenntnisse aus dem Fach HIM verpflichtend vorausgesetzt werden, auch wenn sie hilfreich wären.
Handlungsfelder
Komplexe Rechner-, Kommunikations- und Eingebettete Systeme sowie komplexe Software-Systeme unter interdisziplinären Bedingungen entwerfen, realisieren und bewerten
Wissenschaftlich arbeiten und wissenschaftliche Erkenntnisse anwenden und erweitern
Learning Outcomes
ID Learning Outcome
LO1 What? Designing and rating of systems for the reliable transmission of data over distorted channels and storage of data for data at rest and data in motion
How? By applying results from information theory and applying methods and algorithms for error correcting codes using existing simulations tools, self written programms, and studying existing systems.
What for? To be able to design, select, use and apply actual and future digital communication systems for reliable data transmission, and to rate their performance.
Kompetenzen
Kompetenz Ausprägung
Komplexe Systeme und Prozesse analysieren, modellieren, realisieren, testen und bewerten diese Kompetenz wird vermittelt
Komplexe Aufgaben selbständig bearbeiten diese Kompetenz wird vermittelt
Anerkannte Methoden für wissenschaftliches Arbeiten beherrschen diese Kompetenz wird vermittelt
Probleme wissenschaftlich untersuchen und lösen, auch wenn sie unscharf, unvollständig oder widersprüchlich definiert sind diese Kompetenz wird vermittelt
Projekte organisieren und im Team bearbeiten diese Kompetenz wird vermittelt
Fachwissen erweitern und vertiefen und Lernfähigkeit demonstrieren diese Kompetenz wird vermittelt

Typ Vorlesung / Übungen
Separate Prüfung Ja
Exempla­rische inhaltliche Operatio­nalisierung Folgende Themen besitzen eine hohe Relevanz für die Veranstaltung:
Some principles on Information Theory
- System Model
- Channel coding theorem
- Channel capacity and cxample calculations
Review of binary error correcting block and convolutional Codes
- Generator and Parity check matrices,
- decoding principles, Trellis and Viterbi Algorithm
Cyclic Codes, Reed Solomon Codes
- Encoding and Decoding, Euklidean and Berlekamp-Massey Algorithm for Decoding
Basics on LDPC, Polar, and TURBO Codes
- iterative decoding, Sum Product Algorithm
- Recursive Convolutional Codes
- Performance
Basics on Space Time Coding
- Channel Model, Capacity improvement, Alamouti Scheme, STBC and STTC and their decoding
Separate Prüfung
Benotet Nein
Frequenz Einmal im Jahr
Voraussetzung für Teilnahme an Modulprüfung Ja
Konzept Der Erfolg des Lernprozesses sollte durch Zwischentests in Form von Multiple Choice und numerischen Aufgaben schon während des Semesters überprüft werden. Dies kann elektronisch durch Verwendung der Ilias Lernplattform geschehen. Zur Steigerung der Motivation können die Studierenden aus diesen Tests bereits Punkte sammeln, die in die Endnote eingehen.
Typ Praktikum
Separate Prüfung Ja
Exempla­rische inhaltliche Operatio­nalisierung Bearbeitung von geeigneten Praktikumsaufgaben aus dem Bereich der Kanalcodierung. Dies kann durch Simulation von oder Messen an nachrichtentechnischen Systemen realisiert werden. Es kann dabei  z.B. Matlab/Simulink mit der  Communications Toolbox  oder andere einschlägige Simulationsprogramme wie AFF3CT etc. oder auch selbst erstellte Software eingesetzt werden. Die Bearbeitung von geeigneten Projekten in Kleingruppen ist vorteilhaft.
Ergebnisse werden in einem Kurzvortrag und durch einen wissenschaftlichen Ansprüchen genügenden kurzen Artikel (3-4 Seiten) dargestellt.
Separate Prüfung
Benotet Nein
Frequenz undefined
Voraussetzung für Teilnahme an Modulprüfung Ja
Konzept Die erfolgreiche Ableistung der Praktikumsaufgaben ist Voraussetzung für die Zulassung zur Abschlussklausur. Die Praktikumsaufgaben erfordern die Verwendung von Simulationstools und die Erstellung einfacher Programme und die Beurteilung der Simulationsergebnisse. Verschiedene Verfahren der Kanalcodierung können dadurch evaluiert, gegenüber gestellt und verglichen werden. Die Versuche sollen in Kleingruppen durchgeführt werden und erlauben somit einen Diskurs zwischen den Studierenden. Zur Einordnung sind Literaturrecherchen und das Suchen von Netzressourcen notwendig.
Die Praktikumsgruppen stellen ihre Ergebnisse ikn einem Kurzvortrag und einem kurzen Artikel vor und diskutieren diese mit dem Betreuer und den anderen Studierenden. Dabei erlernen sie die Verwendung von Algorithmen und Simulationstools und die Bewertung von Systemen und Simulationsergebnissen.

Bei Fehlern, bitte Mitteilung an die
Webredaktion der Fakultät IME

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