Kursen ger en bred orientering om principerna för digitala kommunikationssystem och sammanfattar den bakomliggande teorin. Teorierna bakom modulation, demodulering, detektion och parameterestimering samt informationsteori ger dessutom en bra grund för många olika former av informationsbehandling som t.ex. signalbehandling och maskininlärning. Problemformulering och analys med matematiska modeller är en viktig del av kursen.
Signaler och modulation:
- linjärt signalrum och Gram Schmidt-ortogonalisering
- Nyquist teorem och signalens frihetsgrader vid tids- och bandbegränsning
- basbandssignaler, bärvågsmodulering och digital modulering som t.ex. amplitud-, frekvens- och fasskift- (ASK, FSK, PSK) samt kvadratur-amplitud-modulering (QAM) och differentiell fasskiftsmodulering (DPSK)
- egenskaper för stokastiska processer som stationaritet, ergodicitet och effektspektrum, samt egenskaper för Gauss-processer och multivariat Gauss-fördelning.
Optimal demodulering och detektion för Gausskanaler:
- mottagarens signalrum, tillräckliga statistiska och signalanpassade filter samt ekvivalent vektormodell för tidskontinuerlig Gauss-kanal
- hypotestest, maximumlikelihood-beslut, maximum a-posterioribeslut, felsannolikheter och approximationer.
Ickekoherent kommunikation och parameterestimering:
- viktiga systemparametrar som fördröjning, fas- och frekvensförskjutning, optimal parameterestimering, modulering för ickekoherent kommunikation samt optimal detektion och komposit-hypotestest.
Informationsteori:
- informationsmått som t.ex. entropi och ömsesidig information, källkodning, modeller av kommunikationskanaler, kanalkodning samt kanalkodningsteoremet.
Kanalkodningsteknik:
- egenskaper hos linjära blockkoder och faltningskoder, mjuk och hård avkodning med Viterbi-algoritmen samt felanalys av faltningskoder.