Lehrveranstaltung
ACC - Advanced Channel Coding
PDF Lehrveranstaltungsverzeichnis English Version: ACC
Version: 2 | Letzte Änderung: 06.08.2019 21:55 | Entwurf: 0 | Status: vom verantwortlichen Dozent freigegeben
| Langname | Advanced Channel Coding |
|---|---|
| Anerkennende LModule | ACC_MaCSN, ACC_MaTIN |
| Verantwortlich |
Prof. Dr. Uwe Dettmar
Professor Fakultät IME |
| Niveau | Master |
| Semester im Jahr | Sommersemester |
| Dauer | Semester |
| Stunden im Selbststudium | 78 |
| ECTS | 5 |
| Dozenten |
Prof. Dr. Uwe Dettmar
Professor Fakultät IME |
| Voraussetzungen | - Grundwissen Lineare Algebra - Grundwissen Stochastik - Gute Programmierkenntnisse |
| Unterrichtssprache | englisch |
| separate Abschlussprüfung | Ja |
Literatur
R. E. Blahut. Algebraic Codes for Data Transmission. Cambridge University Press, Cambridge, 2003.
S. Lin and D. J. Costello. Error Control Coding. ISBN 0-13-042672-5. Prentice-Hall, 2004
T. M. Cover and J. A. Thomas. Elements of Information Theory. Wiley, New Jersey, 2006
A. Neubauer. Kanalcodierung. Schlembach, Wilburgstetten, 2006.
R. Roth. Introduction to Coding Theory. Cambridge, second edition, 2006
B. Sklar. Digital Communications. Prentice Hall PTR, Upper Saddle River, New Jersey, 2001
S. Lin and D. J. Costello. Error Control Coding. ISBN 0-13-042672-5. Prentice-Hall, 2004
T. M. Cover and J. A. Thomas. Elements of Information Theory. Wiley, New Jersey, 2006
A. Neubauer. Kanalcodierung. Schlembach, Wilburgstetten, 2006.
R. Roth. Introduction to Coding Theory. Cambridge, second edition, 2006
B. Sklar. Digital Communications. Prentice Hall PTR, Upper Saddle River, New Jersey, 2001
Abschlussprüfung
Details
Prüfungsform: schriftliche Klausur (optional: Mündliche Prüfung)- Dauer: 90 Minuten
- Arbeitsauftrag: i.d.R. 3 Aufgaben zu 10 Punkten (Bestehensgrenze: 12 Punkte) bestehend
aus mehreren Teilaufgaben, die verschiedene Taxonomiestufen abprüfen.
- unterschiedliche Taxonomistufen werden in der Punkteverteilung entsprechend ihrer
Komplexität und Schwierigkeit gewichtet
Besonderheit: Die Studierenden können 25% der Gesamtpunkte bereits aus den Zwischentests erwerben. Dies soll sie zu einer kontinuierlichen Mitarbeit motivieren.
Mindeststandard
Grundwissen kann auf bekannte bzw. verwandte Probleme angewendet werden, Umsetzung teilweise fehlerhaft. (4,0)Prüfungstyp
Prüfungsform: schriftliche Klausur (optional: Mündliche Prüfung)- Dauer: 90 Minuten
- Arbeitsauftrag: i.d.R. 3 Aufgaben zu 10 Punkten (Bestehensgrenze: 12 Punkte) bestehend
aus mehreren Teilaufgaben, die verschiedene Taxonomiestufen abprüfen.
- unterschiedliche Taxonomistufen werden in der Punkteverteilung entsprechend ihrer
Komplexität und Schwierigkeit gewichtet
Besonderheit: Die Studierenden können 25% der Gesamtpunkte bereits aus den Zwischentests erwerben. Dies soll sie zu einer kontinuierlichen Mitarbeit motivieren.
Lernziele
Kenntnisse
VVorlesung und Übungen werden in einer Lehrveranstaltung kombiniert. Nach der Vorstellung von neuem Lernstoff durch den Dozenten in Form von kurzen Blöcken wird dieser direkt von den Studierenden durch kurze Matlab- und Python-Übungen angewendet und vertieft. Längere Übungsaufgaben werden bereits zu Hause vorbereitet und die verschiedenen Lösungsvorschläge in der Präsenzveranstaltung besprochen.
Inhalte:
- Introduction
- Basic terms and definitions
- short history of channel coding
- System and channel models
- Review of binary error correcting block and convolutional Codes
- Generator and Parity check matrices,
- decoding principles, Trellis and Viterbi Algorithm
- Some principles on Information Theory
- Channel coding theorem
- Channel capacity and example calculations
- 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 comparison
- Basics on Space Time Coding
- Channel Model, Capacity improvement, Alamouti Scheme, STBC and STTC and their decoding
Die Studierenden lernen die o.g. Themen in der Vorlesung kennen, erwerben Grundwissen und vertiefen dieses durch Selbststudium mit Hilfe von Literatur, YouTube Videos und anderen Netzressourcen (selbstständige Informationsbeschaffung), sowie in Lerngruppen (Teamwork).
Inhalte:
- Introduction
- Basic terms and definitions
- short history of channel coding
- System and channel models
- Review of binary error correcting block and convolutional Codes
- Generator and Parity check matrices,
- decoding principles, Trellis and Viterbi Algorithm
- Some principles on Information Theory
- Channel coding theorem
- Channel capacity and example calculations
- 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 comparison
- Basics on Space Time Coding
- Channel Model, Capacity improvement, Alamouti Scheme, STBC and STTC and their decoding
Die Studierenden lernen die o.g. Themen in der Vorlesung kennen, erwerben Grundwissen und vertiefen dieses durch Selbststudium mit Hilfe von Literatur, YouTube Videos und anderen Netzressourcen (selbstständige Informationsbeschaffung), sowie in Lerngruppen (Teamwork).
Fertigkeiten
Durch kleine Übungsaufgaben und Programme wird in der Präsenzveranstaltung bereits ein aktiver Umgang mit den vorgestellten Verfahren ermöglicht. Umfangreichere Rechenaufgaben werden am Ende der Veranstaltung behandelt und die Lösungswege diskutiert, um dadurch den Studierenden relevante Problemestellungen vorzustellen und ihre Fähigkeit zur Lösungsfindung zu entwickeln.
Die Studierenden lernen darüber hinaus:
- nachrichtentechnische Systeme zu analysieren und deren Performanz zu ermitteln bzw. abzuschätzen.
- Verfahren der Quellen- und Kanalcodierung und Kryptologie zu vergleichen und zu bewerten
- Kenntnisse auf technische Problemstellungen anzuwenden
Die Studierenden lernen darüber hinaus:
- nachrichtentechnische Systeme zu analysieren und deren Performanz zu ermitteln bzw. abzuschätzen.
- Verfahren der Quellen- und Kanalcodierung und Kryptologie zu vergleichen und zu bewerten
- Kenntnisse auf technische Problemstellungen anzuwenden
Aufwand Präsenzlehre
| Typ | Präsenzzeit (h/Wo.) |
|---|---|
| Vorlesung | 2 |
| Übungen (ganzer Kurs) | 1 |
| Übungen (geteilter Kurs) | 0 |
| Tutorium (freiwillig) | 0 |
Besondere Literatur
keine/none
Besondere Voraussetzungen
keine
Begleitmaterial
Skript, Vorlesungsfolien, Übungsaufgabensammlung mit Lösungen, Kursmaterialien in der Lernplattform Ilias, Linksammlung, alle in der Vorlesung verwendeten Matlab und Python Programme
Separate Prüfung
Prüfungstyp
Übungsaufgabe mit fachlich / methodisch eingeschränktem Fokus unter Klausurbedingungen lösenDetails
Der Erfolg des Lernprozesses sollte durch zwei vorlesungsbegleitende Zwischentests in Form von Multiple Choice und numerischen Aufgaben überprüft werden. Dies wird in elektronischer Form durch Verwendung der Ilias Lernplattform durchgeführt. Zur Steigerung der Motivation können die Studierenden aus diesen Tests bereits bis zu 10 Punkte sammeln, die in die Endnote eingehen.Mindeststandard
40% der Gesamtpunktzahl in jedem Test.Lernziele
Fertigkeiten
Vorhandende Simulationsumgebungen wie z.B. die Matlab Communication Toolbox oder AFF3CT (aff3ct.github.io) werden verwendet um:
- theoretische Ergebnisse aus Vorlesung und Übung zu überprüfen
- FEC Algorithmen zu implementieren
- BER zu simulieren und die Performanz zu ermitteln, sowie Codes zu vergleichen
- Programme zum Bearbeiten verwandter Probleme anzupassen
- sich mit Standardprogrammen zur Simulation vertraut zu machen
- Teamwork zu üben
- theoretische Ergebnisse aus Vorlesung und Übung zu überprüfen
- FEC Algorithmen zu implementieren
- BER zu simulieren und die Performanz zu ermitteln, sowie Codes zu vergleichen
- Programme zum Bearbeiten verwandter Probleme anzupassen
- sich mit Standardprogrammen zur Simulation vertraut zu machen
- Teamwork zu üben
Aufwand Präsenzlehre
| Typ | Präsenzzeit (h/Wo.) |
|---|---|
| Praktikum | 1 |
| Tutorium (freiwillig) | 0 |
Besondere Literatur
keine/none
Besondere Voraussetzungen
keine
Begleitmaterial
- Aufgabenbeschreibung
- Präsentation mit generellen Anforderungen
- Präsentation mit generellen Anforderungen
Separate Prüfung
Prüfungstyp
Projektaufgabe im Team bearbeiten (z.B. im Praktikum)Details
Ergebnisse in einem 120 Minuten Vortrag präsentieren und ein kurzen Artikel schreiben, um die Fähigkeit zu stärken, in Zeitschriften oder auf Konferenzen zu veröffentlichen.Das Paper wird von einer Partnergruppe reviewed.
Mindeststandard
Die geforderten Simulationen wurden aufgesetzt, die Ergebnisse wurden präsentiert und das Paper wurde geschrieben. Präsentation und Artikel sind im Allgemeinen richtig und schlüssig.
Bei Fehlern, bitte Mitteilung an die
Webredaktion der Fakultät IME
Webredaktion der Fakultät IME
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