Programma del Corso
MODULO A:
1. Introduzione: Reti e Servizi di Telecomunicazione: Cenni Storici; Reti e Sistemi di Telecomunicazione; Sistema di comunicazione
2. Introduzione allo studio dei segnali: Classificazione; Cenni alla teoria delle distribuzioni; Proprietà elementari dei segnali; Operazioni di base; Segnali notevoli
3. Il campo vettoriale dei segnali deterministici: Prodotto scalare; Estensione del concetto di angolo e segnali ortogonali; Disuguaglianza di Schwarz; Basi ortonormali; Disuguaglianza di Bessel; Eguaglianza di Parseval; Metodo di Gram-Schmidt
4. Sviluppo in serie di Fourier: Analisi fasoriale; Identità di Eulero; Sviluppo in serie di Fourier; Criterio di Dirichlet; Forma complessa, rettangolare, reale polare; Spettro di ampiezza e di fase di un segnale periodico reale e sue proprietà
5. Trasformata di Fourier: Serie di Fourier per segnali aperiodici; Proprietà; Teoremi; Trasformate di Fourier generalizzate
6. Sistemi monodimensionali a tempo continuo: Caratterizzazione; Analisi dei sistemi lineari stazionari; Filtri; Densità spettrale di energia e potenza; Sistemi non lineari
7. Sistemi a tempo discreto: Campionamento; Segnali notevoli; Rappresentazione nel dominio della frequenza; Trasformata di Fourier di una sequenza; La condizione di Nyquist e il teorema del campionamento
8. Richiami di teoria della probabilità: Esperimenti deterministici e aleatori; Spazio di probabilità e proprietà elementari; Esperimento aleatorio composto; Variabili aleatorie; Sistemi di variabili aleatorie; Funzione caratteristica; Legge debole dei grandi numeri e teorema del limite centrale
9. Segnali aleatori a tempo continuo: Definizione; Processi parametrici; Caratterizzazione statistica; Indici statistici del 1° e del 2° ordine; Processi aleatori stazionari; Filtraggio; Densità spettrale di potenza; Processi aleatori gaussiani; Filtraggio dei processi gaussiani; Processi ergodici
MODULO B:
1. Modello e parametri dei sistemi di comunicazione
2. Canali di comunicazione: classificazione ed esempi di canali; propagazione delle onde radio; equazione del collegamento radio; decibel e link-budget; modelli di canale
3. Trasmissione in banda base: Campionamento e Teorema di Shannon-Nyquist; Quantizzazione; Codifica; PCM e Legge dei 6dB; Spettro dei segnali PAM; Codici di linea; Multiplazione TDM
4. Teoria dell'Informazione: Definizione di informazione, Entropia e Teorema fondamentale della codifica di sorgente; Metodi di compressione dati: run-length, codici di Huffman; algoritmo di Lempel-Ziv (cenni), Metodi di compressione vocale (cenni): DPCM, ADPCM, LPC10
5. Ricezione in Banda Base: Diagrammi ad occhio; Metodi di sincronizzazione; ISI (1o criterio e filtri di Nyquist); Equalizzazione; Rumore AWGN; Filtro accoppiato; Criteri di decisione (MAP, MLH, a soglia); Espressione della BER per diversi tipi di segnalazione e filtri di ricezione
6. Modulazioni analogiche: Inviluppo complesso; Modulatore e demodulatore universale; Modulazioni di ampiezza (AM convenzionale, DSB-SC, SSB, VSB); Modulazioni d¿angolo (PM/FM); PLL (cenni). Espressione del rapporto segnale/rumore per le diverse modulazioni
Multiplazione FDM e ricevitore super-eterodina
7. Modulazioni digitali: Ricevitore Ottimo, Ortogonalizzazione di Gram-Schmidt e Costellazione; Modulazioni OOK, M-ASK (coerente e non coerente), BPSK, QPSK, M-PSK, DPSK, QAM, M-FSK (coerente e non coerente); Espressione della probabilità di errore ed efficienza spettrale delle diverse modulazioni
8. Codifica di canale: Teorema di Shannon-Hartley; Cenni sui codici di canale
9. Tecniche di trasmissione per canali wireless: Modello del canale wireless. Modulazione multiportante (OFDM); Spread-spectrum e CDMA
10. Esempi di sistemi di comunicazione: Telefonia PCM; Modem V.90; Radio FM; ADSL; WiFi; DVB-T
Course Syllabus
MODULE A:
1. Introduction: Telecommunications Networks and Services: Historical perspective; Telecommunications Networks and Systems; Communication System
2. Introduction to the study of signals: Signals classification; Overview on distributions theory; Basic properties of signals; Basic operations; Remarkable signals
3. Vector field of deterministic signals: Inner product; Angle between two signals and orthogonal signals; Schwarz inequality; Orthonormal basis; Bessel inequality; Parseval equality; Gram-Schmidt process
4. Fourier series: Phasor analysis; Euler's identity; Fourier series; Dirichlet's test; Exponential complex, rectangular and polar forms; Frequency spectrum (amplitude and phase) of a real periodic signal and relative properties
5. Fourier transform: Fourier series of aperiodic signals; Properties; Theorems; Fourier transform of generalized functions
6. Time continuous one-dimensional systems: Characterization; Analysis of stationary linear systems; Filters; Energy and power spectral density; Non linear systems
7. Discrete time systems: Sampling; Remarkable sequence; Frequency domain; Fourier transform of sequences; Nyquist criterion and Nyquist-Shannon sampling theorem
8. Overview of probability theory: Deterministic and stochastic experiments; stochastic experiment, sample space and elementary properties; Composed random experiment; Random variables; Systems of random variables; Characteristic function; Law of large numbers and central limit theorem
9. Time continuous stochastic signals: Definition; Parametric processes;
Statistical characterization; Statistical first and second order indexes; Stationary processes; Filtering; Power spectral density; Gaussian stochastic processes; Filtering of Gaussian processes Ergodic processes
MODULE B
1. Model and parameters of communication systems;
2. Communication Channels: classification and examples; radio-wave propagation; Radio Link equation; dB and link-budget; channel models.
3. Baseband Transmission: Sampling and Shannon-Nyquist Theorem; Quantization; Coding; PCM and 6-dB law; PAM power spectral density; Line codes; TDM.
4. Information Theory: Definition of information, Entropy, Fundamental theorem for discrete memoryless sources; Compression algorithms: run-length, Huffman, Lempel-Ziv; Speech compression (basic notions): DPCM, ADPCM, LPC10.
5. Baseband Receiver: Eye diagrams; Synchronization methods; ISI (Nyquist ISI criterion and Nyquist filters); Equalization; AWGN model; noise power spectral density; Matched filter; Decision criteria (MAP, MLH and threshold); BER expression for different filters and transmitted signals.
6. Analog modulations: complex envelope; universal modulator and demodulator; spectral
efficiency and transmission efficiency; Amplitude modulations (conventional AM, DSB-SC, SSB, VSB); Angle Modulations (PM/FM); PLL (brief notes); Signal-to-Noise Ratios for analog modulations; FDM and superheterodyne receiver.
7. Digital Modulations: Optimal Receiver, Orthogonalization and Constellation space; OOK, M-ASK (coherent and non-coherent), BPSK, QPSK, M-PSK, DPSK, QAM, M-FSK (coherent and non-coherent); BER and spectral efficiency for different modulations.
8. Channel coding: Shannon-Hartley Theorem; Channel codes (brief notes).
9. Wireless Transmission Techniques: wireless channel model; multicarrier modulation (OFDM); spread- spectrum and CDM.
10. Examples of communication systems: PCM; V.90 modem; Stereo FM radio; ADSL; WiFi; DVB-T.