Mobile Signal Reception Algorithms

Korszerű mobil vevőalgoritmusok

A tantárgyleírás hatályossága

Hatályosság kezdete:

—

Hatályosság vége:

—

Subject name (Hungarian, English)

Korszerű mobil vevőalgoritmusok

Mobile Signal Reception Algorithms

Subject code

BMEVIHI9145

Subject type

—

Training Level

—

Course types and hours (weekly/semester)

Course type	lecture	tutorial	laboratory
hours (weekly)	2	0	0
type (linked/independent)	—	—	—

Assessment type

vizsga

Credits

2,5

Subject coordinator

—

Responsible department

—

Faculty

Subject website

—

Primary curriculum type

—

Direct prerequisites – Strong prerequisite

none

Direct prerequisites – Weak prerequisite

none

Direct prerequisites – Parallel prerequisite

none

Direct prerequisites – Milestone prerequisite

none

Direct prerequisites – Exclusion

none

Objectives

Programme

Digitális kommunikációs modell (Ismétlés)

Hagyományos vevőalgoritmusok (RAKE)

többfelhasználós csatornák problémája

Többfelhasználós vevők

Lineáris többfelhasználós detektor (Dekorrelátor, MMSE)
Nemlineáris többfelhasználós detektor (többszintű detektor)
Neurális hálózatok (Hopfield-hálózat, előrecsatolt neurális hálózat, Self Organizing Map)

Becslőalgoritmusok (Bayes, Least Square, Maximum Likelihood)

Gradiens módszerek (stochasztikus gradiens, természetes gradiens)

Lineáris és nemlineáris ellenőrzötten tanított kiegyenlítő algoritmusok

Vak kiegyenlítő algoritmusok

Főkomponens analízis

Független komponens analízis (kontraszt függvények, algoritmusok)

Alkalmazások (CDMA vevő)

A hallgatók megismertetése a harmadik és negyedik generációs eszközökben alkalmazni kívánt megoldásokkal, módszerekkel, ezen belül a csatornakiegyenlítés és jel-szeparáció problémakörével. A kurzus végére a hallgatóknak tisztában kell lenniük az alapvető vevő struktúrákkal.

Learning outcomes

Ez a tantárgy a KKK rendeletben meghatározott, következő kompetenciák fejlesztését szolgálja:

Knowledge

No learning outcomes recorded.

Skills

No learning outcomes recorded.

Attitudes

No learning outcomes recorded.

Autonomy and responsibility

No learning outcomes recorded.

Oktatási módszertan

Előadás, szemléletes feladatokkal

Tanulástámogató anyagok

Not provided.

Recommended preliminary knowledge for completing the subject

Knowledge type competencies

(azon előzetes ismeretek összessége, amelyek megléte nem kötelező, de a tantárgy eredményes teljesítését nagyban elősegíti)

Híradástechnika, Valószínűségszámítás

Skill type competencies

(azon előzetes képességek és készségek összessége, amelyek megléte nem kötelező, de a tantárgy eredményes teljesítését nagyban elősegíti)

nincs

Recommended (non-compulsory) preliminary competencies

(azon ajánlott (nem kötelező) előzetesen megszerzendő kompetenciák összessége, amelyek jelentősen hozzájárulnak a tantárgy eredményes teljesítéséhez)

Híradástechnika, Valószínűségszámítás

General rules

Követelmények: a. A szorgalmi időszakban: 2 ZH írás b. A vizsgaidőszakban: írásbeli és szóbeli vizsga c. Elővizsga: nincs Pótlási lehetőségek: A szorgalmi időszakban 1-1 pót ZH. A pótlási időszakban: 1 db pót-pót ZH

Assessment methods

In-term assessments

No detailed assessments provided.

Weight of in-term assessments

No weights provided.

Exam-period assessments

No detailed assessments provided.

Weight of exam elements

No weights provided.

Grade calculation

No grade thresholds provided.

Attendance requirements

No attendance requirements provided.

Rules for retake and resubmission

Not provided.

Short description

Not provided.

Detailed description

Not provided.

Recommended courses

Not provided.

Workload to complete the subject

No workload breakdown provided.

Validity of subject requirements

Requirements valid from:

—

Requirements valid until:

—

Curriculum placement

No curriculum placements recorded for this subject version.