Code
IGFF SIC 4103
Level
M1
Graduate
Graduate
Semester
Fall
Domain
Signal et Communications
Program
Programme Ingénieur
Language
Français/French
ECTS Credits
3
Class hours
30
Workload
75
Program Manager(s)
Department
- Communications, Images et Traitement de l'information
Educational team
Organisation
Cours/TD/TP/projet/examen : 22,5/3/3/1,5Learning objectives
A l’issue de la première partie (Théorie de l’Information, 15h) du cours, les étudiants de 2e année du cycle ingénieur seront en capacité de :
- modéliser une source d’information simple (i.i.d.) sous forme d’une variable aléatoire finie
- déterminer les différentes mesures d’information (entropie, entropie conditionnelle et information mutuelle) liées à des sources (ou couples de sources) d’information simples et de décrire leurs relations
- appliquer le théorème de codage de source de Shannon à des sources d’information simples et déterminer un codage à l’aide de l’algorithme de Lempel-Ziv
- modéliser un canal de communication sans-mémoire et de déterminer, sur des exemples simples (e.g., canaux symétriques), la capacité de canal
- concevoir la table de décodage à distance minimale d’un code linéaire correcteur d’erreur.
A l’issue de la deuxième partie (Théorie des communications, 15h) du cours, les étudiants de 2è année du cycle ingénieur seront en capacité :
- modéliser la couche physique d'un réseau cellulaire simple mais réaliste, dans un contexte 3G/4G
- dimensionner les paramètres des formes d'ondes CDMA et OFDM en fonction des caractéristiques de la transmission
- analyser les performances d'un système de transmission à partir d'un standard de télécommunication donné.
CDIO Skills
- 1.1 - Knowledge of basic science including mathematics and others
- 1.2 - Core engineering fundamental knowledge and other disciplines
- 1.3 - Advanced engineering fundamental knowledge, methods and tools
- 2.1.1 - Problem Identification and Formulation
- 2.1.2 - Modeling
- 2.1.3 - Estimation and Qualitative Analysis
Prerequisites
Théorie des Communications (1ère année)
Keywords
Théorie de l’information, Codage de source, algorithmes de compression, codage canal, turbo-codes, systèmes CDMA, systèmes multi-porteuses.
Content
- Introduction : historique, les points principaux, les grands domaines d’application
- Rappels
o Modèle de source d’information (processus aléatoire stationnaire, exemples)
o Entropie d’une source
- Equipartition asymptotique et séquences typiques, Premier Théorème de Shannon
- Introduction au problème de la compression : avec perte, sans perte
- Compression sans perte
o Code uniquement décodable, code préfixe, inégalité de Kraft
o Exemple(s) d’algorithme
o Codage universel
o Exemple(s) d’algorithme
- Compression avec perte
o Rate distortion theory (introduction)
o Exemple(s) d’algorithme
- Rappels :
o Introduction au problème de la communication en présence de bruit
o Modèle de canal bruité
o Entropie conditionnelle, Information mutuelle
- Equipartition asymptotique conditionnelle, Capacité d’un canal et Deuxième théorème de Shannon
- Inégalité de Fano et réciproque du Deuxième Théorème de Shannon
- Codes correcteurs d’erreur expliqués sur un exemple (turbo-codes )
- Couche physique des réseaux cellulaires 3G :
Systèmes à accès multiple par code
- Systèmes multi-porteuses :
Modulation OFDM
Applications à la TNT et à l’ADSL
- Systèmes d’accès multiple par multi-porteuses
Application aux réseaux cellulaires 4G
Evaluation
- Contrôle continu = Moyenne(TP1,TP2)
- Examen = Contrôle CF1
Les absences en cours peuvent donner lieu à des pénalités dans l'évaluation du module.
Assessment formula
Note finale = Moyenne (noteCF1, Contrôle continu)
References
Polycopié et transparents
Bibliographie :
- Elements of Information Theory, T Cover & J Thomas, Wiley 1991
- Théorie de l’Information et du Codage, O Rioul, Lavoisier 2007
- Turbo Codes: Principles and applications, B Vucetic, Kluwer Academic Publishing 2000
- Multiuser Detection, S. Verdu, Cambridge University Press 1998
- Multicarrier Techniques for 4G Mobile Communications, S Hara and R Prasad, Artech House 2003