Moduł oferowany także w ramach programów studiów:
Informacje ogólne:
Nazwa:
Digital signal processing in telecommunications
Tok studiów:
2017/2018
Kod:
IES-2-207-NA-s
Wydział:
Informatyki, Elektroniki i Telekomunikacji
Poziom studiów:
Studia II stopnia
Specjalność:
Networks and Services
Kierunek:
Electronics and Telecommunications
Semestr:
2
Profil kształcenia:
Ogólnoakademicki (A)
Język wykładowy:
Angielski
Forma i tryb studiów:
Stacjonarne
Strona www:
 
Osoba odpowiedzialna:
prof. dr hab. inż. Zieliński Tomasz (tzielin@agh.edu.pl)
Osoby prowadzące:
prof. dr hab. inż. Zieliński Tomasz (tzielin@agh.edu.pl)
dr inż. Bułat Jarosław (kwant@agh.edu.pl)
dr inż. Sikora Marek (msikora@kt.agh.edu.pl)
Krótka charakterystyka modułu

Practical DSP algorithms typically used in Software Defined Radio (SDR) receivers are discussed and their software implementations written in Matlab and Python computer languages are analyzed.

Opis efektów kształcenia dla modułu zajęć
Kod EKM Student, który zaliczył moduł zajęć wie/umie/potrafi Powiązania z EKK Sposób weryfikacji efektów kształcenia (forma zaliczeń)
Wiedza
M_W001 Student knows and understands definitions and concepts used in software defined telecommunications. ES2A_W01 Wykonanie ćwiczeń laboratoryjnych
M_W002 Student knows and understands basic algorithms used for digital analysis and processing telecommunication signals. ES2A_W01 Wykonanie ćwiczeń laboratoryjnych
M_W003 Student knows how to implement in software basic algorithms for digital analysis and processing RF signals. ES2A_W01 Wykonanie ćwiczeń laboratoryjnych
Umiejętności
M_U001 Student can use known methods and algorithms for analysis and processing telecommunication signals. ES2A_W01 Wykonanie ćwiczeń laboratoryjnych
M_U002 Student can implement basic algorithms of telecommunication signal processing in Matlab language. ES2A_W01 Wykonanie ćwiczeń laboratoryjnych
M_U003 Student can estimate computational complexity of applied signal processing algorithms. ES2A_W01 Wykonanie ćwiczeń laboratoryjnych
Kompetencje społeczne
M_K001 Student understands necessity of permanent self-education. ES2A_K01 Wykonanie ćwiczeń laboratoryjnych
Matryca efektów kształcenia w odniesieniu do form zajęć
Kod EKM Student, który zaliczył moduł zajęć wie/umie/potrafi Forma zajęć
Wykład
Ćwicz. aud
Ćwicz. lab
Ćw. proj.
Konw.
Zaj. sem.
Zaj. prakt
Zaj. terenowe
Zaj. warsztatowe
Inne
E-learning
Wiedza
M_W001 Student knows and understands definitions and concepts used in software defined telecommunications. + - - - - - - - - - -
M_W002 Student knows and understands basic algorithms used for digital analysis and processing telecommunication signals. + - - - - - - - - - -
M_W003 Student knows how to implement in software basic algorithms for digital analysis and processing RF signals. + - - - - - - - - - -
Umiejętności
M_U001 Student can use known methods and algorithms for analysis and processing telecommunication signals. - - - + - - - - - - -
M_U002 Student can implement basic algorithms of telecommunication signal processing in Matlab language. - - - + - - - - - - -
M_U003 Student can estimate computational complexity of applied signal processing algorithms. - - - + - - - - - - -
Kompetencje społeczne
M_K001 Student understands necessity of permanent self-education. + - - + - - - - - - -
Treść modułu zajęć (program wykładów i pozostałych zajęć)
Wykład:

LECTURES (30h)

The module consists of lectures (28 h) and project exercises (28 h). Practical DSP algorithms typically used in Software Defined Radio (SDR) receivers are discussed and their software implementations written in Matlab and Python computer languages are analyzed. Recorded real signals are processed as examples. Complete digital receivers of analog FM/RDS and digital DAB+ radios are shown and discussed.

1. Introduction to digital transmission: transmitter and receiver elements. Design principles of software defined radio (SDR) transmission.
2. Digital oscillators: CORDIC architecture, lookup tables, signal approximation. Multi-rate signal processing: polyphase structures and fast signal re-sampling. (FM)
3. RF signals and their frequency spectra, signal under/over sampling, frequency filtering, frequency up/down conversion. Modulation and demodulation. Application of complex-value numbers. (FM and DAB+)
4. Carrier recovery. Adaptive elements: PLL and Costas loops. Synchronization and tracking carrier phase and carrier frequency (FM/RDS). Correction of intermediate frequency offset (DAB+).
5. Timing recovery. Symbol synchronization (RDS) and frame synchronization (DAB+).
6. Channel recovery (estimation) and correction of its influence (ADSL, TETRA, DAB+).
7. Bit recovery. Channel coding and decoding, Viterbi algorithm, soft and hard decisions. (DAB+).
8. Audio source coding examples. MP2/MP3, AAC i HE-AAC v2 (DAB+).
9. Radio FM – synthesis of transmitted digital signal.
10. Radio FM – complete FM radio software receiver.
11. Radio FM – software RDS receiver.
12. Radio DAB+ – frame synchronization in time, carrier and ADC synchronization in frequency.
13. Radio DAB+ – channel coding.
14. Radio DAB+ – logical bit interpretation and decoding.

Ćwiczenia projektowe:

PROJECT EXERCISES (30h)

Students write programs in Matlab and Python for dedicated modules of the FM/RDS radio receiver. All modules are integrated together giving as a result a software FM/RDS decoder of radio signals. The receiver works:
- off-line in Matlab (with recorded files),
- in real-time in Python (with RTLSDR USB stick).

Nakład pracy studenta (bilans punktów ECTS)
Forma aktywności studenta Obciążenie studenta
Sumaryczne obciążenie pracą studenta 120 godz
Punkty ECTS za moduł 4 ECTS
Udział w wykładach 30 godz
Samodzielne studiowanie tematyki zajęć 30 godz
Udział w ćwiczeniach projektowych 30 godz
Wykonanie projektu 30 godz
Pozostałe informacje
Sposób obliczania oceny końcowej:

1. Positive final evaluation of project exercises is required.
2. Project mark is calculated using the following formulae:
if mean=>4.71 then OK:=5.0 else
if mean=>4.21 then OK:=4.5 else
if mean=>3.71 then OK:=4.0 else
if mean=>3.21 then OK:=3.5 else OK:=3
3. The project mark is repeated as a final course result (final student evaluation).
4. Positive evaluation of the project can be obtained also during one additional date in examination session. But this possibility is only for students having no less than 40% of the project finished.

Wymagania wstępne i dodatkowe:

Basic knowledge of digital signal processing, digital communication systems and programming in Matlab.

Zalecana literatura i pomoce naukowe:

1. Signal Processing Techniques for Software Radios, B. Farhang-Boroujeny, 2008, 2010 (Matlab).
2. Software Receiver Design: Build Your Own Digital Communication System in Five Easy Steps, C.R. Johnson, W.A. Sethares, A.G. Klein, Cambridge University Press 2011 (Matlab).
3. Software Defined Radio using MATLAB & Simulink and the RTLSDR. Stewart, Robert W., et al., Strathclyde Academic Media, 2015. http://www.desktopsdr.com/
4. A Digital Communication Laboratory – Implementing a Software-Defined Acoustic Modem. Lee C. Potter, Yang Yang, Matlab Courseware 2015, https://www.mathworks.com/academia/courseware/digital-communication-laboratory.html.
5. Contemporary Communication System Using Matlab, J. Proakis, M. Salehi, Cengage Learning 2012 (Matlab).
6. Multirate Filtering for Digital Signal Processing: Matlab Applications, L. Milic, IGI Global 2009 (Matlab).
7. Multirate Signal Processing for Communication Systems, F. Harris, Prentice Hall 2004.

Publikacje naukowe osób prowadzących zajęcia związane z tematyką modułu:

1. Grzegorz Cisek, Tomasz P. Zieliński, „Frequency Domain Multipath Fading Channel Simulator Integrated with OFDM Transmitter for E-UTRAN Baseband Traffic Generator”, European Signal Processing Conference EUSIPCO-2017, Kos, Grecja, 2017.
2. Jarosław Bułat, Tomasz P. Zieliński i inni, “Zrób to sam”: komputerowy odbiornik RTL-SDR radia cyfrowego DAB+, Przegląd Telekomunikacyjny, Wiadomości Telekomunikacyjne, 2015, vol. 88, nr 8–9, s. 1384–1395.
3. Łukasz Zbydniewski, Tomasz P. Zieliński, Paweł Turcza, „Influence of time-frequency tiling on BER performance in discrete wavelet multitone PLC power line transmission”. IEEE International Symposium on Power Line Communications and Its Applications ISPLC-2009, Dresden, Germany, 2009, str. 182–187.
4. Tomasz Zieliński, “Cyfrowe przetwarzanie sygnałów: od teorii do zastosowań”, WKŁ, Warszawa 2005, 2007, 2009, 2014.
5. Tomasz Zieliński (red.), “Cyfrowe przetwarzanie sygnałów w telekomunikacji”. PWN, Warszawa 2014.

Informacje dodatkowe:

During project exercises RTL-SDR USB radio-frequency receivers of Realtek company are used.