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#40829 / #1

SS 2017 - WS 2017/18

English

Modern Signal Processing for Communications
Moderne Signalverarbeitung für Kommunikationstechnik

6

Stanczak, Slawomir

Benotet

Mündliche Prüfung

English

Zugehörigkeit


Fakultät IV

Institut für Telekommunikationssysteme

34331800 FG Netzwerk- und Informationstheorie

Keine Angabe

Kontakt


HFT 6

Reinhardt, Kerstin

sekretariat@netit.tu-berlin.de

Lernergebnisse

After completion of this module, the students have the ability to apply various methods and tools of modern signal processing to solve problems in a broad area of wireless communications. Moreover, they will better understand the fundamental relationships in wireless networks and obtain valuable insights into the design and operation of such networks. Finally the lecture intends to convey a comprehensive understanding of selected theoretical concepts used in wireless network optimization such as random matrix theory and non-linear Perron-Frobenius theory.

Lehrinhalte

The learning content includes: - Modern signal processing methods for interference reduction in spread spectrum and MIMO systems, adaptive beamforming, PAPR reduction in OFDM systems, acoustic source localization with wireless sensor networks, environmental modeling in wireless multi-agent systems - Fundamentals of (convex) optimization theory, projection methods, principles of convex relaxation - Axiomatic framework for interference modeling, existence and uniqueness of fixed points, fixed-point algorithms, applications of standard interference functions - Non-linear Perron-Frobenius theory - (Non-asymptotic) random matrix theory

Modulbestandteile

Compulsory area

Die folgenden Veranstaltungen sind für das Modul obligatorisch:

LehrveranstaltungenArtNummerTurnusSpracheSWS ISIS VVZ
Modern Signal Processing for CommunicationsVL3433 L 8371SoSeKeine Angabe2
Selected topics in wireless network optimizationVLWiSeKeine Angabe2

Arbeitsaufwand und Leistungspunkte

Modern Signal Processing for Communications (VL):

AufwandbeschreibungMultiplikatorStundenGesamt
Präsenzzeit15.02.0h30.0h
Vor-/Nachbereitung15.04.0h60.0h
90.0h(~3 LP)

Selected topics in wireless network optimization (VL):

AufwandbeschreibungMultiplikatorStundenGesamt
Präsenzzeit15.02.0h30.0h
Vor-/Nachbereitung15.04.0h60.0h
90.0h(~3 LP)
Der Aufwand des Moduls summiert sich zu 180.0 Stunden. Damit umfasst das Modul 6 Leistungspunkte.

Beschreibung der Lehr- und Lernformen

The module consists of conventional frontal teaching in class, developing theoretical and mathematical concepts, and a semester project where students work, possibly in groups, and are assigned a research paper in the area of wireless network optimization to read, understand, and prepare a talk.

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung

Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme an den Lehrveranstaltungen:

Prerequisite for participation to courses are a mathematical background at the level of beginning MS students in Electrical Engineering (signals and systems, linear algebra and notions of matrix theory). The course is open to students enrolled in any MSc in EE CS, Mathematics and Physics.

Verpflichtende Voraussetzungen für die Modulprüfungsanmeldung:

Dieses Modul hat keine Prüfungsvoraussetzungen.

Abschluss des Moduls

Benotung

Benotet

Prüfungsform

Oral exam

Sprache(n)

English

Dauer/Umfang

45 Minuten

Dauer des Moduls

Für Belegung und Abschluss des Moduls ist folgende Semesteranzahl veranschlagt:
2 Semester.

Dieses Modul kann in folgenden Semestern begonnen werden:
Winter- und Sommersemester.

Maximale teilnehmende Personen

Dieses Modul ist nicht auf eine Anzahl Studierender begrenzt.

Anmeldeformalitäten

Course teaching and organization (not module examination enrollment at Examination office/Prüfungsamt) is supported by an ISIS course. Registration details are provided at the beginning of the module.

Literaturhinweise, Skripte

Skript in Papierform

Verfügbarkeit:  nicht verfügbar

 

Skript in elektronischer Form

Verfügbarkeit:  verfügbar
Zusätzliche Informationen:

 

Literatur

Empfohlene Literatur
David G. Luenberger, Optimization by Vector Space Methods, Wiley, 1998
Roman Vershynin, Introduction to the non-asymptotic analysis of random matrices, arXiv, 2011
Stanczak, Wiczanowski and Boche, Fundamentals of Resource Allocation in Wireless Networks: Theory and Algorithms, Springer 2009

Zugeordnete Studiengänge


Diese Modulversion wird in folgenden Studiengängen verwendet:

Studiengang / StuPOStuPOsVerwendungenErste VerwendungLetzte Verwendung
Dieses Modul findet in keinem Studiengang Verwendung.

Sonstiges

Keine Angabe