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a Ciclo Unico
Scuola di Ingegneria
ICT FOR INTERNET AND MULTIMEDIA - INGEGNERIA PER LE COMUNICAZIONI MULTIMEDIALI E INTERNET
Insegnamento
NETWORK CODING
INP9086800, A.A. 2019/20

Informazioni valide per gli studenti immatricolati nell'A.A. 2019/20

Principali informazioni sull'insegnamento
Corso di studio Corso di laurea magistrale in
ICT FOR INTERNET AND MULTIMEDIA - INGEGNERIA PER LE COMUNICAZIONI MULTIMEDIALI E INTERNET (Ord. 2019)
IN2371, ordinamento 2019/20, A.A. 2019/20
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Curriculum CYBERSYSTEMS [002PD]
Crediti formativi 6.0
Tipo di valutazione Voto
Denominazione inglese NETWORK CODING
Dipartimento di riferimento Dipartimento di Ingegneria dell'Informazione (DEI)
Sito E-Learning https://elearning.dei.unipd.it/course/view.php?idnumber=2019-IN2371-002PD-2019-INP9086800-N0
Obbligo di frequenza No
Lingua di erogazione INGLESE
Sede PADOVA
Corso singolo È possibile iscriversi all'insegnamento come corso singolo
Corso a libera scelta È possibile utilizzare l'insegnamento come corso a libera scelta

Docenti
Responsabile MICHELE ROSSI ING-INF/03
Altri docenti TOMASO ERSEGHE ING-INF/03

Mutuazioni
Codice Insegnamento Responsabile Corso di studio
INP9086800 NETWORK CODING MICHELE ROSSI IN2371
INP9086800 NETWORK CODING MICHELE ROSSI IN2371

Dettaglio crediti formativi
Tipologia Ambito Disciplinare Settore Scientifico-Disciplinare Crediti
CARATTERIZZANTE Ingegneria delle telecomunicazioni ING-INF/03 6.0

Organizzazione dell'insegnamento
Periodo di erogazione Secondo semestre
Anno di corso I Anno
Modalità di erogazione frontale

Tipo ore Crediti Ore di
didattica
assistita
Ore Studio
Individuale
LEZIONE 6.0 48 102.0

Calendario
Inizio attività didattiche 02/03/2020
Fine attività didattiche 12/06/2020
Visualizza il calendario delle lezioni Lezioni 2019/20 Ord.2019

Commissioni d'esame
Commissione Dal Al Membri
1 A.A. 2019/2020 01/10/2019 15/03/2021 ROSSI MICHELE (Presidente)
ERSEGHE TOMASO (Membro Effettivo)
BADIA LEONARDO (Supplente)
CALVAGNO GIANCARLO (Supplente)
CORVAJA ROBERTO (Supplente)
LAURENTI NICOLA (Supplente)
MILANI SIMONE (Supplente)
TOMASIN STEFANO (Supplente)
VANGELISTA LORENZO (Supplente)
ZANELLA ANDREA (Supplente)
ZANUTTIGH PIETRO (Supplente)
ZORZI MICHELE (Supplente)

Syllabus
Prerequisiti: Teoria della Probabilità, fondamenti di Statistica che includano i criteri di decisione MAP e ML, Programmazione al Calcolatore in un qualunque linguaggio appropriato per lo studio dei segnali (es., MatLab, Python, C, Java); risultano inoltre utili conoscenze anche di base sui Sistemi di Telecomunicazioni.
Conoscenze e abilita' da acquisire: 1. Conoscenza delle tecniche moderne di codifica di canale, quali codici LDPC e BICM
2. Comprensione della rappresentazione grafica di un codice ed il suo utilizzo per la decodifica
3. Familiarità con l’approccio moderno alla decodifica utilizzando algoritmi di message passing
4. Capacità di implementare funzioni di codifica e decodifica per sistemi punto-punto e per sistemi distribuiti (network coding)
5. Capacità di calcolare e interpretare le prestazioni, per via simulativa, degli algoritmi di codifica trattati
Modalita' di esame: L'esame verterà in un compito scritto e in un progetto di natura implementativa, entrambi obbligatori.

Esame scritto:
- un esercizio su codifica punto-punto (livello fisico)
- un esercizio su codifica distribuita (network coding)
- una domanda teorica

Progetto:
- implementazione di un sistema di codifica in uno scenario di rete (network coding) e verifica delle prestazioni per via simulativa
Criteri di valutazione: 1. Completezza delle conoscenze acquisite
2. Livello di comprensione dei principi di progettazione di un decodificatore
3. Capacità di discutere i pro e i contro dei diversi metodi di codifica
4. Competenza e coerenza nell'interpretazione delle performance di un codice di canale
5. Capacità di implementare algoritmi per la codifica di canale in sistemi di comunicazione punto-punto e algoritmi per la codifica a livello di applicativo per sistemi punto-punto e distribuiti
6. Capacità di effettuare un'accurata analisi delle prestazioni degli algoritmi al punto 5, capendo i vari tradeoff e discutendone le prestazioni
Contenuti: 1. Introduzione ai codici lineari: hard e soft decoding, confronto delle performance di un codice attraverso la probabilità di errore e l’efficienza spettrale
2. Codici su grafi: codici convolutional, turbo, LDPC, repeat-accumulate, BICM, e a traliccio; decoding attraverso algoritmi di message passing
3. Codici rateless: codici a fontana, codifica e decodifica su grafi bipartiti, risultati teorici, utilizzo dei codici a livelli superiori al fisico (ai livelli di collegamento, rete e applicativo)
4. Codifica su reti distribuite: utilizzo di codifica a pacchetto in reti distribuite per 1) la distribuzione e 2) lo storage dei dati in modo robusto, ovvero resistente alle failure di nodi della rete o alle cattive condizioni di canale dei link di collegamento. Presentazione di algoritmi dalla letteratura, discussione delle prestazioni
5. Problemi di codifica su reti distribuite risolti in classe
Attivita' di apprendimento previste e metodologie di insegnamento: - 20 lezioni frontali
- 2 esperienze di laboratorio con Matlab
- 2 lezioni di esercitazione con la soluzione di problemi di codifica distribuita
Eventuali indicazioni sui materiali di studio: Il materiale di studio consisterà in libri, articoli scientifici e slide predisposte dal docente. Tutto il materiale didattico utilizzato e presentato durante le ore di lezione frontale sarà disponibile sulla piattaforma:

http://elearning.dei.unipd.it
Testi di riferimento:
  • T. Erseghe, Channel Coding. --: Padova University Press, 2016. Cerca nel catalogo
  • A. Shokrollahi, M. Luby, Raptor Codes. --: Now Publishers, 2011. Foundations and Trends in Communications and Information Theory

Didattica innovativa: Strategie di insegnamento e apprendimento previste
  • Lecturing
  • Laboratory
  • Problem based learning
  • Case study
  • Working in group

Didattica innovativa: Software o applicazioni utilizzati
  • Latex
  • Matlab
  • C/C++

Obiettivi Agenda 2030 per lo sviluppo sostenibile
Istruzione di qualita' Lavoro dignitoso e crescita economica Industria, innovazione e infrastrutture