İTÜ LİSANSÜSTÜ DERS KATALOG FORMU (GRADUATE COURSE CATALOGUE FORM)

Transkript

1 İTÜ LİSANSÜSTÜ DERS KATALOG FORMU (GRADUATE COURSE CATALOGUE FORM) Dersin Adı Sezim ve Kestirim Kuramı Course Name Detection and Estimation Theory Kodu (Code) TEL 502E Lisansüstü Program (Graduate Program) Dersin Türü (Course Type) Yarıyılı (Semester) Bahar (Spring) Kredisi (Local Credits) Ders Seviyesi (Course Level) AKTS Kredisi (ECTS Credits) YL (M.Sc.) Telekomünikasyon Mühendisliği Telecommunications Engineering Zorunlu (Compulsory) Dersin Dili (Course Language) İngilizce (English) Dersin İçeriği (Course Description) kelime arası İstatistiksel karar kuramı. Varsayım (hipotez) sınama, bilinen işaretlerin ve bilinmeyen parametreleri olan işaretlerin gürültülü ortamda sezimi, alıcı başarımı ve hata olasılığı, radar ve iletişim uygulamaları. Karmaşık ve parametrik olmayan karar kuramı. İstatistiksel kestirim kuramı, başarım ölçütleri ve sınırları, etkin kestiriciler. Bilinmeyen işaret parametrelerinin kestirimi, uygulamalar. Doğrusal kestirim, Wiener süzgeçi, Kalman süzgeçi. Statistical decision theory, hypothesis testing, detection of known signals and signals with unknown parameters in noise, receiver performance and error probability, applications to radar and communications. Composite and nonparametric decision theory. Statistical estimation theory, performance measures and bounds, efficient estimators. Estimation of unknown signal parameters, applications. Linear estimation, Wiener filtering, Kalman filtering. Dersin Amacı Bu dersin amacı, öğrencilere istatistiksel sonuç çıkarma kuramıyla tanıştırmak, ve bu kuram kullanılarak nasıl işaret sezim ve kestirimi için yöntemler geliştirilebileceğini göstermektir. (Course Objectives) Maddeler halinde 2-5 adet The purpose of this course is to introduce to the students to the basic theory of statistical inference and teach them how to make use of this theory to develop methods of signal detection and estimation. Dersin Öğrenme Çıktıları (Course Learning Outcomes) Maddeler halinde 4-9 adet Bu dersi başarıyla tamamlayan yüksek lisans/doktora öğrencileri aşağıdaki konularda bilgi, beceri ve yetkinlik kazanırlar; I) İstatistiksel karar kuramı kavramları, karar kıstasları II) Gürültülü işaret sezimi III) Nokta parameter kestirimi kavramlari, kestirim kıstasları IV) Wiener ve Kalman süzgeçleri M.Sc./Ph.D. students who successfully pass this course gain knowledge, skill and competency in the following subjects; I) Concepts of statistical decision theory, decision criteria II) Detection of signals in noise III) Concepts of point estimation, estimation criteria IV) Wiener and Kalman filtering

2 Kaynaklar (References) En önemli 5 adedini belirtiniz [1] M.D. Srinath, P.K. Rajasekaran, R. Viswanathan, Introduction to statistical signal processing with applications Englewood Cliffs, N.J. Prentice Hall, c1996 [2] Steven M. Kay, Fundamentals of statistical signal processing, Vol.1 Estimation Theory, Vol.2 Detection Theory, Englewood Cliffs, N.J. : Prentice-Hall PTR, c [3] H. Vincent Poor, An introduction to signal detection and estimation, 2nd Ed., New York. Springer-Verlag, c1994 [4] Harry L. Van Trees, Detection, estimation, and modulation theory part 1, New York, Wiley 1968, 2001 Ödevler ve Projeler (Homework & Projects) [5] Louis L. Scharf, Statistical signal processing: detection, estimation, and time series analysis, Reading, Mass. : Addison-Wesley Pub. Co., 4-6 ÖDEV 4-6 HOMEWORK Laboratuar Uygulamaları (Laboratory Work) Bilgisayar Kullanımı (Computer Use) MATLAB KULLANIMLI ÖDEV HOMEWORK WITH MATLAB USE Diğer Uygulamalar (Other Activities) Başarı Değerlendirme Sistemi Faaliyetler (Activities) Adedi* (Quantity) Değerlendirmedeki Katkısı, % (Effects on Grading, %) Yıl İçi Sınavları 1 45 (Assessment Criteria) (Midterm Eams) Kısa Sınavlar (Quizzes) Ödevler (Homework) Projeler (Projects) Dönem Ödevi/Projesi (Term Paper/Project) Laboratuar Uygulaması (Laboratory Work) Diğer Uygulamalar (Other Activities) Final Sınavı 1 45 (Final Eam) *Yukarıda Belirtilen Sayılar Minimum Olup Yerine Getirilmesi Zorunludur.

3 DERS PLANI Hafta Konular Dersin Çıktıları 1 İstatistiksel çıkarsama kavramına giriş I 2 Varsayım (hipotez) sınama, karar kıstasları I 3 Karar kıstasları (devam), vektör ölçümler, çoklu varsayımlar II 4 Karmaşık varsayımlar, ardışıl sezim I 5 Raslantı süreçleri tekrarı I,III 6 Beyaz gürültülü ortamda işaretlerin sezimi II 7 Renkli gürültülü ortamda işaretlerin sezimi II 8 Raslantısal ve bilinmeyen parametrelerin kestirimi III 9 Vektör parametrelerin kestirimi, genel Gauss problemi III 10 Doğrusal ortalama karesel, en küçük kareler yöntemi III 11 İşaretlerin doğrusal ortalama karesel kestirimi, Wiener süzgeci IV 12 Ayrık-zaman Wiener süzgeci IV 13 Kalman süzgeci IV 14 Kararlı-hal Kalman süzgeci, Kalman süzgecinin uygulamaları IV COURSE PLAN Weeks Topics Course Outcomes 1 Introductory concepts of statistical inference I 2 Hypothesis testing, decision criteria I 3 Decision criteria (continued), multiple measurements, multiple hypotheses II 4 Composite hypotheses, sequential detection I 5 Review of random signals, systems I,III 6 Detection of signals in white noise II 7 Detection of signals in colored noise II 8 Estimation of nonrandom and random parameters III 9 Estimation of vector parameters, general Gaussian problem III 10 Linear mean-square and least-square estimation III 11 Linear mean-square estimation of waveforms, Wiener filters IV 12 Discrete-time Wiener filters IV 13 Kalman filtering IV 14 Steady-state Kalman filtering, applications of Kalman filtering, IV

4 Dersin Telekomünikasyon Mühendisliği YL Programıyla İlişkisi Programın mezuna kazandıracağı bilgi, beceri ve yetkinlikler (programa ait çıktılar) i. Telekomünikasyon Mühendisliği alanında bilgilerini uzmanlık düzeyinde geliştirebilme ve bu bilgileri kullanarak sorunları çözümleyebilme (bilgi ve beceri). ii. Telekomünikasyon Mühendisliği nin ilişkili olduğu disiplinler arası etkileşimi kavrayabilme, edindiği bilgileri farklı disiplin alanlarından gelen bilgilerle bütünleştirerek yorumlayabilme ve yeni bilgiler üretebilme (beceri). iii. Telekomünikasyon Mühendisliği ile ilgili uzmanlık gerektiren sorunların çözümü için yeni yaklaşımlar geliştirebilme, sorumluluk alarak çözüm üretebilme ve uzmanlık gerektiren bir çalışmayı bağımsız olarak yürütebilme (Bağımsız Çalışabilme ve Sorumluluk Alabilme Yetkinliği). iv. Telekomünikasyon Mühendisliği nde edindiği uzmanlık düzeyindeki bilgi ve becerileri eleştirel bir yaklaşımla değerlendirebilme (Öğrenme Yetkinliği). v. Telekomünikasyon Mühendisliği ndeki güncel gelişmeleri ve kendi çalışmalarını ulusal veya uluslar arası gruplara, yazılı, sözlü ve görsel olarak sistemli biçimde aktarabilme (İletişim ve Sosyal Yetkinlik). vi. İngilizce kullanarak sözlü ve yazılı iletişim kurabilmek (İletişim ve Sosyal Yetkinlik). vii. Bilgisayar yazılımı ile birlikte bileşim ve iletişim teknolojilerini yüksek düzeyde kullanabilme (İletişim ve Sosyal Yetkinlik). viii. Telekomünikasyon Mühendisliği ile ilgili verilerin toplanması, yorumlanması, uygulanması ve duyurulması aşamalarında toplumsal, bilimsel, kültürel ve etik değerleri gözeterek denetleyebilme ve bu değerleri öğretebilme (Alana Özgü Yetkinlik). i. Telekomünikasyon Mühendisliği ile ilgili konularda uygulama planları geliştirebilme ve elde edilen sonuçları, kalite süreçleri çerçevesinde değerlendirebilme (Alana Özgü Yetkinlik). 1: Az, 2. Kısmi, 3. Tam Katkı Seviyesi Relationship between the Course and Telecommunication Eng. Master Program Program Outcomes i. Developing and intensifying knowledge that requires epertise in the area of Telecommunication Engineering, and gaining the skills necessary to analyze and solve problems using this knowledge (knowledge and skill) ii. Grasping the inter-disciplinary interaction related to Telecommunication Engineering, interpreting and forming new types of knowledge by combining the knowledge from Telecommunication Engineering and the knowledge from various other disciplines (skill). iii. Developing new approaches to solve the comple problems arising in Telecommunication Engineering, coming up with solutions while taking responsibility and carrying out a specific study independently. (Competence to work independently and take responsibility). iv. Assessing the knowledge and skill gained in the area of Telecommunication Engineering with a critical view (Learning Competence). v. Systematically transferring the current developments and one s own work in Telecommunication Engineering, to other groups in written, oral and visual forms (Communication and Social Competency). vi. Establishing written and oral communication in English (Communication and Social Competency). vii. Competence in using the computer software together with the information and communication technologies. (Communication and Social Competency). viii. The ability to control the collecting, interpreting, practicing and announcing processes of the Telecommunication Engineering related data taking into consideration scientific, cultural and ethical values and the ability to teach these values to others (Area Specific Competency). Level of Contribution 1 2 3

5 i. Developing application plans concerning the subjects related to Telecommunication Engineering and the ability to evaluate the end results of these plans within the frame of quality processes (Area Specific Competency). 1: Little, 2: Partial, 3: Full Düzenleyen (Prepared by) Prof. Dr. M. Ertuğrul Çelebi Tarih (Date) 16/06/2011 İmza (Signature)