Lehrveranstaltungshandbuch Advanced Channel Coding


Verantwortlich: Prof.Dr. Uwe Dettmar

Lehrveranstaltung

Befriedigt Modul (MID)

Organisation

Version
erstellt 2013-04-25
VID 2
gültig ab WS 2012/13
gültig bis
Bezeichnung
Lang Advanced Channel Coding
LVID F07_ACC
LVPID (Prüfungsnummer)

Semesterplan (SWS)
Vorlesung 2
Übung (ganzer Kurs) 1
Übung (geteilter Kurs)
Praktikum 1
Projekt
Seminar
Tutorium (freiwillig)
Präsenzzeiten
Vorlesung 30
Übung (ganzer Kurs) 15
Übung (geteilter Kurs)
Praktikum 15
Projekt
Seminar
Tutorium (freiwillig)
max. Teilnehmerzahl
Übung (ganzer Kurs) 15
Übung (geteilter Kurs)
Praktikum 15
Projekt
Seminar

Gesamtaufwand: 150

Unterrichtssprache

  • Englisch

Niveau

  • Master

Notwendige Voraussetzungen

  • basics in linear algebra
  • basics in stochastics
  • basic programming capabilities

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

Dozenten

  • Prof.Dr. Uwe Dettmar

Wissenschaftliche Mitarbeiter

  • Dipl.-Ing. Martin Seckler

Zeugnistext

Advanced Channel Coding

Kompetenznachweis

Form
sK 70% Regelfall (bei geringer Prüfungsanzahl: sMP)
bK 30% (3 eTests each of 45min duration)

Aufwand [h]
bK 3
sMP 7

Intervall: 2/Jahr


Lehrveranstaltungselemente

Vorlesung / Übung

Lernziele

Lerninhalte (Kenntnisse)
  • binary block and convolutional codes
    • definitions, fundamental principles
      • definition of error correction and detection
      • linear and non-linear codes
      • Hamming distance and Hamming weight
      • minimum distance
    • linear block codes
      • properities of linear codes
      • Generator and parity check matrix
      • systematic codes
      • simple coding and decoding examples
    • convolutional codes
      • definition
      • encoder, state diagram, trellis
      • distance properties, catastrophic codes
      • error probaiblities
      • Viterbi decoder, optimum metrics
  • basics of information theory
    • definitions, joined and conditional entropy
    • AEP theorem, channel capacity, channel coding theorem
    • channel capacity of the AWGN channel, waterfilling
  • finite fields and coding
    • review of basic theorems
    • primitive elements
  • cyclic codes
    • definition and properties
    • generator and check polynomial, syndrome
    • non algebraic decoding methods and structures
  • Reed-solomon codes
    • Definition and properties
    • classical decoding algorithm
  • codes for iterative decoding
    • concept of iterative decoding
    • Tanner graphs
    • BCJR algorithm
    • TURBO codes and decoding
    • LDPC codes and decoding
  • basics of Space-Time-Coding
    • definitions
    • Alamouti scheme

Fertigkeiten
  • assess and compare methods for error control coding
    • choose coding schemes for given applications
    • define code properties and use coding bounds
    • characterize performance and complexity
  • analyse performance impacts of error correcting cods in communication systems
  • understand and and solve problems related to error control coding
  • achieve system trade-offs by using error correcting codes

Begleitmaterial

  • scriptum
  • pdfs of the lecture slides
  • problems library with solutions (pdf)
  • supplementary sheets

Besondere Voraussetzungen

  • keine

Besondere Literatur

  • keine

Besonderer Kompetenznachweis

Form
bK 3 electronic midterm tests

Beitrag zum LV-Ergebnis
bK 30%

Intervall: 1/Jahr

Praktikum

Lernziele

Fertigkeiten
  • test theoretical results from lecture and tutorial
  • implement algorithms for error control coding
  • simulate BER

Handlungskompetenz demonstrieren
  • adapt programs to solve equivalent problems
  • become acquainted with the Matlab Communications Toolbox
  • self-contained work with the provided simulation tools and programs
  • write own Matlab scripts
  • comparison of different technical solutions

Begleitmaterial

  • problem sheets
  • manual pages for the Matlab Communication Toolbox

Besondere Voraussetzungen

  • keine

Besondere Literatur

  • keine

Besonderer Kompetenznachweis

Form
bPA solve given problems in dyads

Beitrag zum LV-Ergebnis
bPA not marked

Intervall: 1/Jahr

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