Kursplan för Digital kommunikation

Kursplanen innehåller ändringar
Se ändringar

Kursplan fastställd 2019-02-07 av programansvarig (eller motsvarande).

Kursöversikt

  • Engelskt namnDigital communications
  • KurskodSSY125
  • Omfattning7,5 Högskolepoäng
  • ÄgareMPCOM
  • UtbildningsnivåAvancerad nivå
  • HuvudområdeElektroteknik
  • InstitutionELEKTROTEKNIK
  • BetygsskalaTH - Fem, Fyra, Tre, Underkänd

Kurstillfälle 1

  • Undervisningsspråk Engelska
  • Anmälningskod 13117
  • Blockschema
  • Sökbar för utbytesstudenterJa

Poängfördelning

0107 Tentamen 7,5 hp
Betygsskala: TH		 7,5 hp
  • 18 Jan 2020 em M
  • 08 Apr 2020 fm DIST
  • 24 Aug 2020 em J

I program

Examinator

Gå till kurshemsidan (Öppnas i ny flik)

Ersätter

  • ESS140 Digital communications
  • ESS195 Digital kommunikation F

Behörighet

Information saknas

Särskild behörighet

För kurser på avancerad nivå gäller samma grundläggande och särskilda behörighetskrav som till det kursägande programmet. (När kursen är på avancerad nivå men ägs av ett grundnivåprogram gäller dock tillträdeskrav för avancerad nivå.)
Undantag från tillträdeskraven: Sökande med en programregistrering på ett program där kursen ingår i programplanen undantas från ovan krav.

Kursspecifika förkunskaper

Godkänt betyg i kursen SSY121 Introduktionskurs i kommunikation (eller en liknande kurs) krävs. Kunskaper i sannolikhetsteori och signaler och system (speciellt transformer, filtrering, faltning, samplingsteoremet) och erfarenhet av MATLAB krävs. Kunskap i stokastiska processer är mycket användbart, men inte nödvändigt. En kurs i analys av stokastiska signaler rekommenderas därför, t.ex. MVE136 eller liknande.

Syfte

Kursen introducerar grunderna i informations- och kodningsteori. Vi kommer att behandla design av system som överför information från en sändare (källa) till en mottagare över en fysisk kanal. Naturligtvis vill vi göra detta till lägsta möjliga kostnad, men samtidigt måste vi se till att kvaliteten på informationsöverföringen är acceptabel.
 
Stycket ovan resulterar i många frågor. Vad menas med information? Hur kan vi komprimera en källa? Hur beräknas överföringskostnaden? Hur är kvaliteten definierad och hur kan den mätas? Hur mycket information kan överföras tillförlitligt över kanalen? Vilka designkompromisser kan göras? Syftet med den här kursen är att besvara dessa frågor.

Lärandemål (efter fullgjord kurs ska studenten kunna)

  • Beräkna eller uppskatta symbol- och bitfelssannolikheten vid överföring på kanaler med linjärt additivt vitt Gaussiskt brus för enkla modulationer (t.ex. PAM, PSK, QAM)
  • Definiera entropi och ömsesidig information och förklara deras betydelse
  • Beskriv Shannons satser för källkodning och kanalkodning
  • Applicera Huffmannkoder för att komprimera diskreta minnesfria källor utan förlust
  • Beräkna kapaciteten av diskreta minnesfria punkt-till-punkt kanaler
  • Beskriv Shannons kapacitetsformel för kanaler med additivt vitt Gaussiskt brus och utveckla den grundläggande avvägningen mellan effekt och bandbredd för att nå en viss felprestanda på kommunikationslänken
  • Uppskatta prestanda hos kommunikationslänkar (dvs., moduleringsformat, kanalkoder och avkodare) över linjära kanaler med additivt vitt Gaussiskt brus genom datorsimulering. Det inkluderar även att bestämma simuleringsparametrar för att nå en önskad noggrannhet samt programmering av simuleringen i MATLAB
  • Förklara för- och nackdelar med block- och faltningskoder, definiera och jämför avkodningsmetoder (syndromavkodning, Viterbiavkodare) och uppskatta felprestandan hos kanalkodade system
  • Designa kommunikationslänkar (modulation, kanalkodning och mottagningsalgoritmer) för kanaler med additivt vitt Gaussiskt brus så att specificerade krav på effekt och spektraleffektivitet är uppfyllda

Innehåll

  • Från kontinuerlig tid till tidsdiskret kanal med additivt vitt Gaussiskt brus
  • Entropi, datakomprimering, prefixfria koder, Krafts olikhet, Huffman-koder, källkodningssatsen
  • Ömsesidig information, kanalkapacitet, kanalkodningssatsen
  • Detektionsteori: maximum likelihood (ML) och maximum a posteriori detektering
  • Metoder för beräkning och begränsning av symbol- och bitfelsannolikheter: beslutsområden, Q-funktionen, prestandagränser
  • Analys av linjära moduleringsformat (PAM, PSK, QAM), effekt och spektraleffektivitet
  • Kanalkodning, Hammingavstånd, hård och mjuk avkodning
  • Linjära binära blockkoder: generator- och paritetsmatriser, syndromavkodning, felkorrigerings- och feldetekteringsförmåga
  • Binära faltningskoder: trellisdiagram, ML avkodning, Viterbialgoritmen, begränsningar av felsannolikheten för mjuk och hård ML avkodning

Organisation

Kursen består av ca 18 föreläsningar, 11 övningstillfällen, 3 quiz och 1 projekt.

Litteratur

Stefan M. Moser and Po-Ning Chen, A Student's Guide to Coding and Information Theory, Cambridge University Press, 2012. Boken finns tillgänglig på Cremona.

Examination inklusive obligatoriska moment

Slutbetyget (TH) är baserat på poäng från projekt, quiz och en skriftlig tentamen. Projektet och litteraturstudien är obligatoriska, vilket innebär att de måste bli godkända för att klara kursen.

Kursplanen innehåller ändringar

  • Ändring gjord på tentamen:
    • 2020-01-13: Plats Plats ändrat från Johanneberg till M av grunnet
      [2020-01-18 7,5 hp, 0107]