Studiengangsbeschreibung

Inhalt

Among the industries with the greatest growth rates is the communications industry which, over the years, has achieved in its products the synergy of the classical disciplines of computer science and networking. The International Master Program Information and Communication Systems addresses this rapidly evolving area by laying in-depth foundations for the design and implementation of networking infrastructures, networked Cyber Physical Systems and the applications and services running on them.

The program is organized as a two-year course (four semesters) which starts on 1st of October each year. It includes around two semesters of lectures and practical courses and almost two semesters devoted to work in a research team (project work) and to the preparation of a master’s thesis. The “Master of Science” degree will be awarded. Language of the program is English.

Graduates of the program are provided with the basics and knowledge that are required for a successful engineering activity in the information and communication technology in an international environment. They acquire extensive knowledge in the mathematical, engineering and scientific basic principles of this discipline based on a solid theoretical foundation including all the essential application-oriented aspects. Graduates are qualified to independently resolve problems in the information and communications technology and related disciplines.

The graduates are able to apply methods and procedures required to work on technical issues, as well as critically examine new insights to further develop and incorporate in their work. In this way, they are qualified to carry out their duties for society responsibly.

In addition to the foundational curriculum taught at TUHH, seminars on developing personal skills are integrated into the dual study programme, in the context of transfer between theory and practice. These seminars correspond to the modern professional requirements expected of an engineer, as well as promoting the link between the two places of learning.

The intensive dual courses at TUHH integrating practical experience consist of an academic-oriented and a practice-oriented element, which are completed at two places of learning. The academic-oriented element comprises study at TUHH. The practice-oriented element is coordinated with the study programme in terms of content and time, and consists of practical modules and phases spent in an affiliate company during periods when there are no lectures.

Fachmodule der Kernqualifikation

Modul M0523: Betrieb & Management

Modulverantwortlicher Prof. Matthias Meyer
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse Keine
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen
  • Die Studierenden sind in der Lage, ausgewählte betriebswirtschaftliche Spezialgebiete innerhalb der Betriebswirtschaftslehre zu verorten.
  • Die Studierenden können in ausgewählten betriebswirtschaftlichen Teilbereichen grundlegende Theorien, Kategorien und Modelle erklären.
  • Die Studierenden können technisches und betriebswirtschaftliches Wissen miteinander in Beziehung setzen.


Fertigkeiten
  • Die Studierenden können in ausgewählten betriebswirtschaftlichen Teilbereichen grundlegende Methoden anwenden.
  • Die Studierenden können für praktische Fragestellungen in betriebswirtschaftlichen Teilbereichen Entscheidungsvorschläge begründen.


Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz
  • Die Studierenden sind in der Lage, in interdisziplinären Kleingruppen zu kommunizieren und gemeinsam Lösungen für komplexe Problemstellungen zu erarbeiten.


Selbstständigkeit
  • Die Studierenden sind in der Lage, sich notwendiges Wissen durch Recherchen und Aufbereitungen von Material selbstständig zu erschließen.


Arbeitsaufwand in Stunden Abhängig von der Wahl der Lehrveranstaltungen
Leistungspunkte 6
Lehrveranstaltung L3065: Aktuelle Fragen der Digitalen Ökonomie B&M
Typ Seminar
SWS 2
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28
Prüfungsart Referat
Prüfungsdauer und -umfang 30 Minuten
Dozenten Dr. Christina Strobel
Sprachen DE
Zeitraum WiSe
Inhalt

Digitale Ökonomie ist der zielgerichtete Ansatz zur Befriedigung menschlicher Bedürfnisse unter Berücksichtigung von Knappheit durch den Einsatz von digitalen Informations- und Kommunikationstechnologien. Ziel des Seminars ist es, aktuelle digitalökonomische Fragestellungen und deren Bezug zur volkswirtschaftlichen Theorie zu diskutieren. Hierfür werden vorab ein aktuelles populärwissenschaftliches Buch (in Deutsch oder Englisch) sowie zugehörige Fachliteratur (in Englisch) gelesen. Anschließend werden im Seminar einzelne Themen durch die Studierenden vorgestellt und gemeinsam kritisch diskutiert. 

Literatur
Lehrveranstaltung L2993: Current issues in behavioral economics
Typ Seminar
SWS 2
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28
Prüfungsart Referat
Prüfungsdauer und -umfang 30 Minuten
Dozenten Prof. Timo Heinrich
Sprachen EN
Zeitraum WiSe/SoSe
Inhalt
The goal of the seminar is to discuss current issues in behavioral and to shed light on their relationship to economic theory and our own behavior. Students will first read a current popular science book (in English) as well as the relevant scientific literature. Then the individual topics will be presented and critically discussed during the seminar. Furthermore, students will develop individual research questions.
Literatur Wird noch bekanntgegeben.
Lehrveranstaltung L2860: Behavioral Online Experiments
Typ Projekt-/problembasierte Lehrveranstaltung
SWS 2
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28
Prüfungsart Fachtheoretisch-fachpraktische Arbeit
Prüfungsdauer und -umfang 5-seitige Ausarbeitung & 20-minütige Teampräsentation
Dozenten Dr. Christina Strobel
Sprachen EN
Zeitraum SoSe
Inhalt

The course offers an introduction to the methods and techniques of online experiments used in experimental Economics, Psychology, and Business Administration. The course is targeted at participants with no or limited experience. It pursues the agenda of providing the practical, theoretical and tool knowledge to find a research question, deduce hypotheses and design and run an experiment. Hence, the focus will be on general methodological, design and process issues. The course is not surveying the existing experimental evidence but rather pinpoints towards selected well knowns experiments. We will follow a learning-by-doing approach. We will have a short introduction to data evaluation using non-parametric statistics as well as to relevant software tools (oTree). At the end of this course you will have gained not only the know-how needed to develop and implement an experimental research design online but you have also gained the basic skills required to gather, analyze and interpret experimental data.

Literatur

Webster, M., & Sell, J. (Eds.). (2014). Laboratory experiments in the social sciences. Elsevier.

Lehrveranstaltung L2546: Building Business Data Products
Typ Projekt-/problembasierte Lehrveranstaltung
SWS 2
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28
Prüfungsart Fachtheoretisch-fachpraktische Arbeit
Prüfungsdauer und -umfang folgt
Dozenten Prof. Christoph Ihl, Joschka Schwarz
Sprachen EN
Zeitraum SoSe
Inhalt
Literatur
Lehrveranstaltung L2544: Business Data Science Basics
Typ Projekt-/problembasierte Lehrveranstaltung
SWS 2
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28
Prüfungsart Fachtheoretisch-fachpraktische Arbeit
Prüfungsdauer und -umfang folgt
Dozenten Prof. Christoph Ihl, Joschka Schwarz
Sprachen EN
Zeitraum SoSe
Inhalt
Literatur
Lehrveranstaltung L2545: Business Decisions with Machine Learning
Typ Projekt-/problembasierte Lehrveranstaltung
SWS 2
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28
Prüfungsart Fachtheoretisch-fachpraktische Arbeit
Prüfungsdauer und -umfang folgt
Dozenten Prof. Christoph Ihl, Joschka Schwarz
Sprachen EN
Zeitraum SoSe
Inhalt
Literatur
Lehrveranstaltung L2722: Digitalisierung und die Auswirkungen auf den Menschen
Typ Seminar
SWS 2
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28
Prüfungsart Schriftliche Ausarbeitung (laut FPrO)
Prüfungsdauer und -umfang Ausarbeitung, 5 Seiten
Dozenten Robert Damköhler, Laura Noack
Sprachen DE
Zeitraum SoSe
Inhalt

Digital:
In  diesem Modul verschaffen wir Ihnen in 3 intensiven Phasen - der Konzeption, Implementierung und Etablierung von Projekten - einen praxisorientierten Überblick über digitale Tools & Methoden, neue Geschäftsmodelle & Strategien, technologische Trends sowie rechtliche Aspekte. Das Ganze wird gefestigt mit praxisnahen Übungen, so dass Sie bereits im Laufe des Seminars ein eigenes Geschäftsmodell entwickeln und am Markt mit den richtigen Techniken testen.

Human Factors:
Mit praxisnahen Übungen lernen Sie die methodische Nutzerzentrierung durch den User-Centered Design Prozess kennen und erlernen, in welchen Projektphasen, welche UCD-Methoden sinnvoll anzuwenden sind. Darüber hinaus lernen Sie das Themengebiet „Human Factors“ kennen und verstehen, warum wir auch in der Digitalisierung von soziotechnischen Systemen sprechen, warum diese einen wichtigen Erfolgsfaktor darstellen und welche Phasen zur Integration der Prinzipien in die Organisationsstruktur eines Unternehmen durchlaufen werden müssen.

New Leadership:
Im Modul New Leadership lernen Sie einen neuen Führungsansatz kennen, der Sie dabei unterstützt die Herausforderungen der Digitalisierung zu meistern. Mithilfe der agilen Methodik und interaktiven Übungen erlernen Sie, wie Sie die Prinzipien des neuen Führungsansatzes verankern sowie das Empowerment und die Selbstorganisation des Teams steigern, um den Rahmen für innovatives Arbeiten zu schaffen.

Literatur

Digital:

  • Eine kurze Geschichte der Menschheit, Yuval Noah Harari
  • 21 Lektionen für das 21. Jahrhundert, Yuval Noah Harari
  • Eine kurze Geschichte der Digitalisierung, Martin Burckhardt
  • Digitale Fabrik, Uwe Bracht, Dieter Geckler und Gigrid Wenzel
  • Human Computer Interaction, R. Dix, Verlag: Pearson/Prentice Hall
  • The Mom Test: How to Talk to Customers & Learn if Your Business is a Good Idea When Everyone is Lying to You, Rob Fitzpatrick
  • Digitalisierungsstrategie entwickeln und umsetzen: Ein Praxisratgeber zur Entwicklung und Umsetzung der Digitalisierungsstrategie für die digitale Transformation, David Theil

Human Factors:

  • Ergonomie der Mensch-System-Interaktion, DIN EN ISO 9241, Deutsches Institut für Normung
  • Methoden der Usability Evalution: Wissenschaftliche Grundlagen und praktische Anwendung von Florian Sarodnic , Henning Brau, Verlag: Hogrefe AG
  • Introduction to Human Factors Engineering von Christopher D. Wicken, Verlag: Pearson
  • Sketching User Experiences von Bill Buxton, Verlag:mitp
  • Rapid Contextual Design von Karen Holtzblatt, Verlag: Elsevier Science & Technology
  • Wie User Testing in der Praxis wirklich funktioniert von M. Pirker, S. Rössler, M. Placho, A. Riedmüller, Verlag: Independently published (05.06.2019)
  • Wie User Experience in der Praxis wirklich funktioniert von M. Pirker, S. Rössler, M. Placho, A. Riedmüller, Verlag: Independently published (27.02.2018)
  • Schreckensberger, P., Schilbach, B., & Saier, T. (2015). Design Management: Zwischen Marken- & Produktsystemen (1. Aufl; P. Schreckensberger, Hrsg.). Norderstedt: Books on Demand.
  • Goodwin, K. (2009). Designing for the digital age: How to create human-centered products and services. Wiley Pub.
  • Haskins, B., Stecklein, J., Dick, B., Moroney, G., Lovell, R., & Dabney, J. (2014). Error Cost Escalation Through the Project Life Cycle. INCOSE International Symposium

New Leadership

  • Pink, D. H. (2011). Drive: The surprising truth about what motivates us. Penguin.
  • Sinek, S. (2009). Start with why: How great leaders inspire everyone to take action. Penguin.
  • Doerr, J. (2018). Measure what matters: OKRs: The simple idea that drives 10x growth. Penguin UK.
  • Darrell, K. R., Sutherland, J., & Takeuchi, H. (2016). Embracing agile. Harvard Business Review, 94(5), 41-50.
  • Sutherland, J. (2015). Die Scrum-Revolution: Management mit der bahnbrechenden Methode der erfolgreichsten Unternehmen. Campus Verlag.
  • Schwaber, K., & Sutherland, J. (2011). The scrum guide. Scrum Alliance, 21(1).
  • Beck, K., Beedle, M., Van Bennekum, A., Cockburn, A., Cunningham, W., Fowler, M., ... & Thomas, D. (2009). Agile manifesto, 2001. URL http://www. agilemanifesto. org.
  • Takeuchi, H., & Nonaka, I. (1986). The new new product development game. Harvard business review, 64(1), 137-146.
  • Medinilla, Á. (2012). Agile management: Leadership in an agile environment. Springer Science & Business Media.
  • Edmondson, A. C. (1999). Psychological safety and learning behavior in work teams. Administrative Science Quarterly, 44(2), 350−383.
  • Edmondson, A. C. (2003). Managing the risk of learning: Psychological safety in work teams. In M. West, D. Tjosvold, & K.G. Smith (Eds.), International handbook of organizational teamwork and cooperative working (pp. 255−276). John Wiley & Sons.
  • Harteis, C., Bauer, J., & Gruber, H. (2008). The culture of learning from mistakes: How employees handle mistakes in everyday work. International Journal of Educational Research, 47(4), 223−231.
Lehrveranstaltung L1703: Emotional Design / Benutzerzentrierte Produktentwicklung
Typ Seminar
SWS 2
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28
Prüfungsart Referat
Prüfungsdauer und -umfang Teamarbeit und abschließender Vortrag
Dozenten Jörg Heuser
Sprachen DE
Zeitraum SoSe
Inhalt

Vorlesungsteile

  • Objektive und subjektive Wahrnehmung in der  Wertung von Produkteigenschaften
  • Auswirkungen von Material, Farbe, Formgebung und Struktur auf die Akzeptanz eines Produkts
  • Ästhetische Funktion eines Produkts
  • Fallbeispiele, fehlende Akzeptanz eines Produkts und deren möglichen Gründe

Seminarteile

  • Identifizieren nicht-technischer Funktionen eines Produkte
  • Identifizieren der subjektiven Einflüsse in der Produktentwicklung

Projektarbeiten

  • Themen werden mit den Studierenden gemeinsam entwickelt. Die Arbeiten werden in Teams präsentiert, moderiert und bewertet
Beispiele: Ganzheitliche Analyse eines Produkts, Produktoptimierung


Literatur Wird in der Veranstaltung angegeben
Lehrveranstaltung L2348: Erfolgsfaktoren im Projektumfeld
Typ Projekt-/problembasierte Lehrveranstaltung
SWS 2
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28
Prüfungsart Schriftliche Ausarbeitung
Prüfungsdauer und -umfang 0
Dozenten Dr. Alexander Kuhlicke, Stephan Meier
Sprachen DE
Zeitraum WiSe
Inhalt
Literatur
Lehrveranstaltung L3123: Organizational Design for Innovation and Collaboration
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28
Prüfungsart Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 60 min
Dozenten Prof. Tim Schweisfurth
Sprachen EN
Zeitraum WiSe
Inhalt
Literatur
Lehrveranstaltung L2600: Green Economy - Entrepreneurship, Innovation & Technology Management
Typ Seminar
SWS 2
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28
Prüfungsart Schriftliche Ausarbeitung
Prüfungsdauer und -umfang Ausarbeitung und Gruppenpräsentation
Dozenten Prof. Michael Prange
Sprachen EN
Zeitraum WiSe/SoSe
Inhalt

Topics:

  • Green Economy
  • Business models
  • Business strategy
  • Green Technologies
  • Green Innovation
  • Business planning
  • Business development
  • Green Entrepreneurship

Based on examples and case studies primarily in the field of Green Economy, students learn the basics of Entrepreneurship, Innovation and Technology Management and will be able to develop business models, to evaluate start‐up projects and to describe strategic innovation processes.

Literatur

Präsentationsfolien, Beispiele und Fallstudien aus der Lehrveranstaltung.

Presentation slides, examples, and case studies from the lecture.

Lehrveranstaltung L2347: Human resource management für Ingenieure
Typ Projekt-/problembasierte Lehrveranstaltung
SWS 2
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28
Prüfungsart Schriftliche Ausarbeitung
Prüfungsdauer und -umfang 0
Dozenten Helge Kochskämper
Sprachen DE
Zeitraum WiSe
Inhalt
Literatur
Lehrveranstaltung L1711: Innovation Debates
Typ Projekt-/problembasierte Lehrveranstaltung
SWS 2
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28
Prüfungsart Fachtheoretisch-fachpraktische Arbeit
Prüfungsdauer und -umfang 3 Präsentationen der schriftlichen Ausarbeitung à 20 Minutes
Dozenten Prof. Daniel Heiner Ehls
Sprachen EN
Zeitraum WiSe
Inhalt

Scientific knowledge grows continuously but also experiences certain alignments over time. For example, early cultures had the believe of a flat earth while latest research has a spherical earth model. Also in social science and business management, from time to time certain concepts that have even been the predominant paradigm are challenged by new observations and models. Consequently, certain controversies emerge and build the base for advancing theory and managerial practice. With this lecture, we put ourselves in the middle of heated debates for informed academics and practitioners of the day after tomorrow.

The lecture targets several controversies in the domain of technology strategy and innovation management. By the classical academic method and the novel problem based learning format of a structured discussion, a given controversy is scrutinized. On selected topics, students will discuss a dispute and gain a thorough understanding. Specifically, based on a brief introduction of a motion, a affirmative constructive as well as a negative constructive is presented by two different student groups. Each presentation is followed by a response of the other group and questions from the class. Topics range from latest theories and concepts for value capture, to the importance of operating within a global marketplace, to cutting edge approaches for innovation stimulation and technology management. Consequently, this lecture deepens the knowledge in technology strategy and innovation management (TIM), enables a critical thinking and thought leadership.

Literatur

1.       Course notes and materials provided before the lecture

2.       Leiblein/ Ziedonis (2011): Technology Strategy and innovation management. Edward Elgar Publishing Ltd (optional)

Lehrveranstaltung L0940: Innovationsmanagement
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28
Prüfungsart Klausur
Prüfungsdauer und -umfang
Dozenten Prof. Cornelius Herstatt
Sprachen DE/EN
Zeitraum SoSe
Inhalt

Innovationen sind die wichtigsten Quellen des Wachstums in industrialisierten Ländern. Die Frage, wie Innovationen herbeigeführt und erfolgreich gestaltet werden können, nimmt in der Betriebswirtschaftslehre einen immer größeren Raum ein. In der Lehrveranstaltung Innovationsmanagement behandelt Prof. Herstatt  ausgewählte Aspekte und Themen im Zusammenhang mit strategischen, organisatorischen und Ressourcen-bezogenen Entscheidungen.

Die Veranstaltung Innovationsmanagement findet im üblichen Vorlesungsformat statt, ergänzt durch studentische Präsentationen sowie Gruppen- und Einzelarbeiten.

Themen

  • Die Rolle der Innovation
  • Die Entwicklung einer Innovationsstrategie
  • Ideen: Wie sich Kreativität und Wissen managen lassen
  • Priorisierung: Auswahl und Management des Portfolios
  • Implementierung neuer Produkte, Prozesse und Dienstleistungen
  • Menschen, Organisation und Innovation
  • Wie sich die Innovationsperformance steigern lässt
  • Die Zukunft des Innovationsmanagements
Literatur
  • Goffin, K., Herstatt, C. and Mitchell, R. (2009): Innovationsmanagement: Strategie und effektive Umsetzung von Innovationsprozessen mit dem Pentathlon-Prinzip, München: Finanzbuch Verlag

    Weiterführende Literatur
  • Innovationsmanagement
    Juergen Hauschildt
  • F + E Management
    Specht, G. / Beckmann, Chr.
  • Management der frühen Innovationsphasen
    Cornelius Herstatt, Birgit Verworn
    (im TUHH-Intranet auch als E-Book verfügbar)
  • Bringing Technology and Innovation Into the Boardroom
  • weitere Literaturempfehlungen auf Anfrage
Lehrveranstaltung L3093: Innovation Management (EN)
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28
Prüfungsart Referat
Prüfungsdauer und -umfang NN
Dozenten Dr. Vytaute Dlugoborskyte
Sprachen EN
Zeitraum SoSe
Inhalt

The course aims to provide students with an understanding of key issues in the management of innovation and development of the relevant skills needed to manage innovation at both strategic and operational levels. It provides evidence of different approaches based on leading research, real world examples and experiences of firms and organizations from around the world. The management of innovation is one of the most important and challenging aspects of modern organization. Innovation is a fundamental driver of competitiveness and it plays a large part in improving quality of life. Innovation, and particularly technological innovation, is inherently difficult, uncertain and risky, and most new technologies fail to be translated into successful products and services. Given this, it is essential that students understand the strategies, tools and techniques for managing innovation, which often requires a different set of management knowledge and skills from those employed in everyday business administration. The course itself draws upon research activities of the Innovation Management Group within TUHH, the Institute for Technology and Innovation Management (TIM, W-7, www.tuhh.de/tim)

Knowledge Objectives:
1. Understand definitions and concepts of innovation,
2. Explore major models and theories of innovation,
3. Use and apply tools for innovation management.

Skill Objectives:
1. Diagnostic and analytical skills,
2. Enhance verbal skills through class and syndicate discussions,
3. Build up critical and interpretation skills,
4. Learn how to evaluate different options,
5. Formulate and develop strategy,
6. Assess and resolve managerial challenges.

Learning Outcomes
At the end of the course students will be able to demonstrate understanding, and make critical assessments of the following:
1. Assess and interpret innovation processes,
2. Develop and formulate managerial strategies to shape innovative performance,
3. Utilize tools of innovation management to map and measure innovative activities,
4. Diagnose different innovation challenges and make recommendations for resolving them.

Course Outline - Lecture Topics:
1. The Management of (Technological) Innovation,
2. Strategy and Organization for Innovation,
3. Innovation of Products, Services and Business Models,
4. Managing the Innovation Process,
5. Networks, Communities of Innovators and Lead User-Innovation,
6. Innovation in the Age of Circular Economy (C2C),
7. Market-Research for Innovation and Design-thinking,
8. Capturing value from R&D, Open Innovation and IP,
9. Creativity and mindfulness in Innovation,
10. Conclusions and Future Challenges.

Literatur

Wir werden wichtige Themen auf der Grundlage wichtiger Forschungsarbeiten im Bereich des Innovationsmanagements diskutieren (wird den Studierenden über StudIP zur Verfügung gestellt). Darüber hinaus umfasst die Grundlagenliteratur die folgenden Themen:
1. Dodgson, M. Gann, D. and Salter A. The management of technological innovation: strategy and practice. Oxford University Press, 2008.
2. Tidd, J., Bessant, J. and Pavitt, K.: Managing Innovation: Integrating technological, market and organizational change. 5th ed., John Wiley and Sons, 2013.
3. Goffin, K., Mitchell, R.: Innovation Management: Effective strategy and implementation. 3rd ed., Macmillan Education, 2016.

Lehrveranstaltung L0161: Internationalization Strategies
Typ Projekt-/problembasierte Lehrveranstaltung
SWS 2
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28
Prüfungsart Referat
Prüfungsdauer und -umfang 20-30 Minuten Referat einschl. Diskussionsleitung plus schriftliche Ausarbeitung (ca. 10 Seiten)
Dozenten Prof. Thomas Wrona
Sprachen EN
Zeitraum SoSe
Inhalt
  • Introduction
  • Internationalization of markets
  • Measuring internationalization of firms
  • Target market strategies
  • Market entry strategies
  • Timing strategies
  • Allocation strategies
  • Working in small teams on close-to-reality problems based on presented theories
  • Paper writing on developed solution to the given problem/project e.g. market attractiveness analysis; development of market entry strategy for a hypothetical product in a given region
Literatur
  • Bartlett/Ghoshal (2002): Managing Across Borders, The Transnational Solution, 2nd edition, Boston
  • Buckley, P.J./Ghauri, P.N. (1998), The Internationalization of the Firm, 2nd edition
  • Czinkota, Ronkainen, Moffett, Marinova, Marinov (2009), International Business, Hoboken
  • Dunning, J.H. (1993), The Globalization of Business: The Challenge of the 1990s, London
  • Ghoshal, S. (1987), Global Strategy: An Organizing Framework, Strategic Management Journal, p. 425-440
  • Praveen Parboteeah, K.,Cullen, J.B. (2011) , Strategic International Management, International 5th Edition
  • Rugman, A.M./Collinson, S. (2012): International Business, 6th Edition, Essex 2012
Lehrveranstaltung L3060: Causal Data Science for Business Analytics
Typ Seminar
SWS 2
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28
Prüfungsart Schriftliche Ausarbeitung
Prüfungsdauer und -umfang Mehrere schriftliche Ausarbeitungen über das Semester hinweg verteilt
Dozenten Oliver Mork
Sprachen EN
Zeitraum WiSe
Inhalt

Most managerial decision problems require answers to questions such as “what happens to Y if we do X?”, or “was it X that caused Y to change?” In other words, practical business decision-making requires knowledge about cause-and-effect. While most data science and machine learning approaches are designed to efficiently detect patterns in high-dimensional data, they are not able to distinguish causal relationships from simple correlations. That means, commonly used approaches to business analytics often fall short to provide decision makers with important causal knowledge. Therefore, many leading companies currently try to develop specific causal data science capabilities. This module will provide an introduction into the topic of causal inference with the help of modern data science and machine learning approaches and with a focus on applications to practical business problems from various management areas. Based on an overarching framework for causal data science, the course will guide students to detect sources of confounding influence factors, understand the problem of selective measurement in data collection, and extrapolate causal knowledge across different business contexts. We also cover several tools for causal inference, such as A/B testing and experiments, difference-in-differences, instrumental variables, matching, regression discontinuity designs, etc. A variety of hands-on examples will be discussed that allow students to apply their newly obtained knowledge and carry out state-of-the-art causal analyses by themselves.

Literatur
Lehrveranstaltung L0863: Marketing
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28
Prüfungsart Klausur
Prüfungsdauer und -umfang
Dozenten Prof. Christian Lüthje
Sprachen EN
Zeitraum WiSe
Inhalt

Contents

Basics of Marketing

The philosophy and fundamental aims of marketing. Contrasting different marketing fields (e.g. business-to-consumer versus business-to-business marketing). The process of marketing planning, implementation and controlling

Strategic Marketing Planning

How to find profit opportunities? How to develop cooperation, internationalization, timing, differentiation and cost leadership  strategies?

Market-oriented Design of products and services

How can companies get valuable customer input on product design and development? What is a service? How can companies design innovative services supporting the products?

Pricing

What are the underlying determinants of pricing decision? Which pricing strategies should companies choose over the life cycle of products? What are special forms of pricing on business-to-business markets (e.g. competitive bidding, auctions)?

Marketing Communication

What is the role of communication and advertising in business-to-business markets? Why advertise? How can companies manage communication over advertisement, exhibitions and public relations?

Sales and Distribution

How to build customer relationship? What are the major requirements of industrial selling? What is a distribution channel? How to design and manage a channel strategy on business-to-business markets?


Knowledge

Students will gain an introduction and good overview of

  • Specific challenges in the marketing of innovative goods and services
  • Key strategic areas in strategic marketing planning (cooperation, internationalization, timing)
  • Tools for information gathering about future customer needs and requirements
  • Fundamental pricing theories and pricing methods
  • Main communication instruments
  • Marketing channels and main organizational issues in sales management
  • Basic approaches for managing customer relationship

Skills

Based on the acquired knowledge students will be able to:

  • Design market timing decisions
  • Make decisions for marketing-related cooperation and internationalization activities
  • Manage the challenges of market-oriented development of new products and services
  • Translate customer needs into concepts, prototypes and marketable offers
  • Determine the perceived quality of an existing product or service using advanced elicitation and measurement techniques that fit the given situation
  • Analyze the pricing alternatives for products and services
  • Make strategic sales decisions for products and services (i.e. selection of sales channels)
  • Analyze the value of customers and apply customer relationship management tools

Social Competence

The students will be able to

  • have fruitful discussions and exchange arguments
  • present results in a clear and concise way
  • carry out respectful team work

Self-reliance

The students will be able to

  • Acquire knowledge independently in the specific context and to map this knowledge on other new complex problem fields.
  • Consider proposed business actions in the field of marketing and reflect on them.



Literatur

Homburg, C., Kuester, S., Krohmer, H. (2009). Marketing Management, McGraw-Hill Education, Berkshire, extracts p. 31-32, p. 38-53, 406-414, 427-431

Bingham, F. G., Gomes, R., Knowles, P. A. (2005). Business Marketing, McGraw-Hill Higher Education, 3rd edition, 2004,  p. 106-110

Besanke, D., Dranove, D., Shanley, M., Schaefer, S. (2007), Economics of strategy, Wiley, 3rd edition, 2007, p. 149-155

Hutt, M. D., Speh, T.W. (2010), Business Marketing Management, 10th edition, South Western, Lengage Learning, p. 112-116


Lehrveranstaltung L3140: Nachhaltige Unternehmensführung in der Praxis
Typ Projekt-/problembasierte Lehrveranstaltung
SWS 2
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28
Prüfungsart Fachtheoretisch-fachpraktische Arbeit
Prüfungsdauer und -umfang 60 Minuten
Dozenten Stefan Klebert
Sprachen DE
Zeitraum SoSe
Inhalt
Literatur
Lehrveranstaltung L3125: Open and Collaborative Innovation
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28
Prüfungsart Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 60 min
Dozenten Prof. Tim Schweisfurth
Sprachen EN
Zeitraum SoSe
Inhalt
Literatur
Lehrveranstaltung L2350: Operational Leadership
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28
Prüfungsart Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 60 min
Dozenten Dr. Thomas Kosin
Sprachen DE
Zeitraum WiSe
Inhalt
  • Leadership & its Environment - Führung & Führungsumfeld
  • Motivation
  • Lead Yourself - Selbstführung
  • Leadership Theories & Styles - Führungstheorien und -stile
  • Team Leadership - Team & Führung
  • Lead Change - Wandel herbeiführen
  • Operational Change - Veränderung im Unternehmen umsetzen
  • Develop Leadership - Führungsworkshop
Literatur

Czikszentmihalyi, Mihalyi (2014): Flow im Beruf oder Das Geheimnis des Glücks am Arbeitsplatz,
Klett-Cotta, 1. Auflage

Drucker, Peter F. (1999): Manage Oneself, Harvard Business School, On Managing Yourself, S.13-32

Dweck, Carol (2017): Selbstbild - Wie unser Denken Erfolge oder Niederlagen bewirkt, Piper-Verlag (engl. Original: Mindset - The new psychology of success)

Goleman, Daniel (2000): Leadership that gets results, Harvard Business School, On Managing People, S.1-14

Laloux, Frederic (2015): Reinventing Organizations, Verlag Franz Vahlen

McKee, Annie (2014): A focus on leaders, Pearson Education Ltd., 2. Auflage

Northouse, Peter G. (2019): Leadership - Theory & Practise, Sage Publications, 8. Auflage

Robbins, Stephen P., Coulter, Mary, Fischer, Ingo (2014): Management -  Grundlagen der Unternehmensführung, , Pearson Deutschland GmbH, 12. Auflage (engl. Original: Management, 2007, Pearson Prentice Hall, 9. Auflage)
Lehrveranstaltung L0709: Project Management
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28
Prüfungsart Klausur
Prüfungsdauer und -umfang
Dozenten Prof. Carlos Jahn
Sprachen EN
Zeitraum WiSe
Inhalt

The lecture “project management” aims at characterizing typical phases of projects. Important contents are: possible tasks, organization, techniques and tools for initiation, definition, planning, management and finalization of projects. This will also be deepened by exercises within the framework of the event.

The following topics will be covered in the lecture:

  • SMART, Work Breakdown Structure, Operationalization, Goals relation matrix
  • Metra-Potential Method (MPM), Critical-Path Method (CPM), Program evaluation and review technique (PERT)
  • Milestone Analysis, Earned Value Analyis (EVA)
  • Progress reporting, Tracing of project goals, deadlines and costs, Project Management Control Loop, Maturity Level Assurance (MLA)
  • Risk Management, Failure Mode and Effects Analysis (FMEA), Risk Matrix

Literatur

Project Management Institute (2017): A Guide to the Project Management Body of Knowledge (PMBOK® Guide) 6. Aufl. Newtown Square, PA, USA: Project Management Institute.

DeMarco, Tom (1997). The Deadline: A Novel About Project Management.

DIN Deutsches Institut für Normung e.V. (2009). Projektmanagement - Projektmanagementsysteme - Teil 5: Begriffe. (DIN 69901-5)

Frigenti, Enzo and Comninos, Dennis (2002). The Practice of Project Management.

Haberfellner, Reinhard (2015). Systems Engineering: Grundlagen und Anwendung

Harrison, Frederick and Lock, Dennis (2004). Advanced Project Management: A Structured Approach.

Heyworth, Frank (2002). A Guide to Project Management.

ISO - International Organization for Standardization (2012). Guidance on Project Management. (21500:2012(E))

Kerzner, Harold (2013). Project Management: A Systems Approach to Planning, Scheduling, and Controlling.

Lock, Dennis (2018). Project Management.

Martinelli, Russ J. and Miloševic, Dragan (2016). Project Management Toolbox: Tools and Techniques for the Practicing Project Manager.

Murch, Richard (2011). Project Management: Best Practices for IT Professionals.

Patzak, Gerold and Rattay, Günter (2009). Projektmanagement: Leitfaden zum Management von Projekten, Projektportfolios, Programmen und projektorientierten Unternehmen.

Lehrveranstaltung L1385: Projektmanagement in der industriellen Praxis
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28
Prüfungsart Schriftliche Ausarbeitung
Prüfungsdauer und -umfang Gruppenarbeit: Erstellung eines Poster sowie eines Aufgabenblatts (inkl. Lösungen)
Dozenten Dipl.-Ing. Wilhelm Radomsky
Sprachen DE
Zeitraum WiSe
Inhalt

In der Veranstaltung werden aktuelles Wissen und Trends zum Projektmanagement behandelt:

    Projektmanagementkultur mit Lessons Learned, Optimierung von Theorie und Prozess       Projektmanagementtheorie gespiegelt an den Erfahrungen aus der Projektmanagementpraxis
    Entwicklung, Implementierung und Betrieb eines PM-Systems in kleinen und großen Firmen, z.B. Siemens
   Grundlagen des Projektmanagements (Kompetenzen, Methoden, Tools) werden geübt, z.B. EVA, MTA, KTA, FMEA, PDCA, MPM

Ziel ist die Information über aktuelle Herausforderungen im PM.

    Modernes agiles Projektmanagement in dynamischen Märkten
    Herausforderungen in bewegten Zeiten bestehen, Projektmanagement im VUCA- und BANI-Umfeld
    Beherrschen von Änderungen und Veränderungen
    Sicherung der Zukunft durch professionelles Agieren
    Sicherstellen von Gesundheit und Ergebnis in Job und Projekt

Mit den Themenschwerpunkten

    Projektmanagement in Industrie, KMU, Studium und privat
    Project Life Cycle, Prozess und Organisation, agil oder ‘agil‘
    Integrations-, Inhalts- und Umfangsmanagement, Umfeld- und Stakeholder Management
    Vertrags-, Risiko- und Änderungsmanagement
    Termin-, Kosten- und Personalmanagement
    Qualitätsmanagement, Erfolgsfaktoren im Projektumfeld
    Der menschliche Faktor, Unternehmenskultur
    Kommunikationsmanagement, Teamentwicklung, Führungstheorien

Projektmanagement wird als probates Mittel zur Aufgaben- und Problemlösung in privaten und beruflichen Umfeldern präsentiert. Projektmanagement wird immer mehr als agiles zielorientiertes Führungskonzept in Firmen und Betrieben genutzt. Den TeilnehmerInnen werden Kompetenzen und Lösungswege zur besseren Bewältigung ihrer Aufgaben vorgestellt. Die Anwendung des Projektmanagements kann bereits im Studium zur Verbesserung von Struktur, Kommunikation, Ergebnis führen und auf den Berufseinstieg vorbereiten. Die Vorlesung dient als  Basis für eine Projektmanagementzertifizierung bei den entsprechenden Zertifizierungsstellen wie z.B. GPM oder PMI, der Projektmanagementprozess wird gemäß den grundlegenden internationalen Projektmanagementstandards von IPMA und PMI und dem für die Praxis angepasstem Projektmanagementsystem von Siemens vorgestellt.



Literatur
  • PMI - PMBOK-Guide 7th Edition (A Guide to the Project Management Body of Knowledge) 2021
  • GPM - Kompetenzbasiertes Projektmanagement (PM4) 2019
  • Bea/Scheurer/Hesselmann - Projektmanagement 2019
  • Kerzner, Harold - Projektmanagement 2022
Lehrveranstaltung L1897: Projektmanagement und Agile Methoden
Typ Seminar
SWS 2
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28
Prüfungsart Fachtheoretisch-fachpraktische Arbeit
Prüfungsdauer und -umfang Ausarbeitung eines Projektplans in Kleingruppen (ca. 5-10 Seiten)
Dozenten Christian Bussler
Sprachen DE
Zeitraum SoSe
Inhalt

Die Veranstaltung vermittelt die Grundlagen des Projektmanagements, wie es sowohl in technischen als auch in kaufmännischen Projekten angewandt wird. Inhaltlich abgerundet wird sie durch einen Exkurs zum Prozessmanagement. Zentrale Fragestellungen sind:

- Was macht ein Projekt aus und vor welche Herausforderungen stellt es die Beteiligten?

- Welche Methoden gibt es, um diesen Herausforderungen zu begegnen?

- Wie wurden die Methoden weiterentwickelt, um immer schnelleren Innovationszyklen gerecht zu werden? Was ist heute "state of the art"?

- Was wird von den einzelnen Projektmitgliedern erwartet? 

- Was unterscheidet Projekte von Prozessen? Wie werden letztere analysiert?

Die Methoden werden in der Veranstaltung nicht nur vermittelt, sondern unmittelbar in Gruppenarbeit angewendet. Damit werden die Teilnehmer befähigt, sich konstruktiv in Projekte einzubringen und später selbst Projekte zu gestalten und zu steuern. Da in Unternehmen immer mehr projektorientiert gearbeitet wird, stellt dies eine Schlüsselqualifikation dar.

Themenschwerpunkte sind dabei:

- Das "magische Dreieck" der Projektziele

- Typische Projektphasen

- Klassische Instrumente und Methoden (Projektstrukturplan, DEMI, Gantt-Diagramm)

- Projektorganisation und -steuerung

- Kommunikation und Arbeit im Team

- Agiles Vorgehen nach Scrum

- Prozessebenen und -kaskadierung

- Grundlagen der Prozessoptimierung

Die Veranstaltung ist so aufgebaut, dass die Teilnehmer mit überschaubarem zusätzlichen Aufwand eine Basiszertifizierung für Projektmanagement bei einer entsprechenden Zertifizierungsstellen (z.B. GPM Basiszertifikat) erwerben können.

Teile der Hausarbeit sind bereits Ergebnis der Gruppenarbeit im Seminar selbst. Sie soll 5-10 Seiten umfassen sowie einen Projektstrukturplan, der z.B. in Excel ausgearbeitet werden kann. Erwünscht ist, dass die Hausarbeit in Arbeitsgruppen erstellt wird. Der erwartete Umfang steigt dann an, jedoch nicht proportional zur Zahl der Arbeitsgruppenmitglieder (bei 4 Teilnehmern z.B. 15-20 Seiten).

Literatur

Hans-D. Litke, Ilonka Kunow; Projektmanagement. 3. Auflage 2015

Georg Patzak, Günter Rattay; Projektmanagement: Projekte, Projektpotfolios, Programme und projektorientierte Unternehmen. 6. Auflage 2014

GPM Deutsche Gesellschaft für Projektmanagement; Kompetenzbasiertes Projektmanagement (PM3): Handbuch für die Projektarbeit, Qualifizierung und Zertifizierung auf Basis der IPMA Competence Baseline Version 3.0. 6. Auflage, 2014

Tom DeMarco; Der Termin: Ein Roman über Projektmanagement. 2007

Jeff Sutherland, Ken Schwaber; Der Scrum Guide. Der gültige Leitfaden für Scrum: Die Spielregeln. Ständig aktualisiert, kostenloser Download auf http://www.scrumguides.org/

Jurgen Appello; Management 3.0: Leading Agile Developers, Developing Agile Leaders. 2010

Lehrveranstaltung L2349: Rechnungswesen und Jahresabschluss
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28
Prüfungsart Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 60 min
Dozenten Prof. Matthias Meyer
Sprachen DE
Zeitraum WiSe/SoSe
Inhalt
Literatur
Lehrveranstaltung L1133: Recht für Ingenieure
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28
Prüfungsart Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 90 Minuten
Dozenten Markus A. Meyer-Chory
Sprachen DE
Zeitraum WiSe
Inhalt
  • Auffrischung: Grundlagen des Rechts
  • Fälle rechtlich relevanten Ingenieurshandelns: Vertragsrecht, Haftungsrecht - auch Produkthaftung,  Arbeitsrecht, Patentrecht, Gesellschaftsrecht 
Literatur

Notwendiger Gesetzestext (in Klausur erlaubt):

Bürgerliches Gesetzbuch 72. Auflage , 2013  , dtv Beck-Texte  5001,  ISBN 978-3-406-65707-8

Empfohlene Gesetzestexte:Arbeitsgesetze 83. Auflage, 2013  dtv Beck-Texte  5006   ISBN 978-3-406-65689-7
Handelsgesetzbuch 54. Auflage, 2013   
dtv Beck Texte  5002  ISBN 978-3-406-65083-3
Gesellschaftsrecht, 13. Auflage , 2013  dtv Beck Texte  5585   ISBN 978-3-406-64502-0
Wettbewerbsrecht, Markenrecht und Kartellrecht , 33. Auflage, 2013  dtv Beck Texte    ISBN 978-3-406-65212-7

Empfohlene Literatur: 

Vock, Willi,  
Recht der Ingenieure, 1. Auflage 2012, Boorberg Verlag , ISBN-10:3-415-04535-8  --- EAN:9783415045354

Meurer Rechtshandbuch für Architekten und Ingenieure 1…Auflage  -- erscheint  Anfg 2014      Werner Verlag   ISBN 978-3-8041-4342-5
Eisenberg / Gildeggen / Reuter / Willburger  Produkthaftung 2. Auflage - erscheint Anfg 2014    Oldenbourg Verlag - ISBN 978-3-486-71324-4
ENDERS/HETGER, Grundzüge der betrieblichen Rechtsfragen, 4. Auflage, 2008 Richard Boorberg Verlag - ISBN 978-3-415-04005-2
Müssig, Peter,  Wirtschaftsprivatrecht,  15. Auflage, 2012 ,  C.F. Müller   UTB  - ISBN  978-3-81149476-3
Schade, Friedrich, Wirtschaftsprivatrecht,  2. Auflage 2009,  Kohlhammer - ISBN  978-3-17-021087-5 



Lehrveranstaltung L1389: Schwerpunkte des Patentrechts
Typ Seminar
SWS 2
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28
Prüfungsart Referat
Prüfungsdauer und -umfang
Dozenten Prof. Christian Rohnke
Sprachen DE
Zeitraum SoSe
Inhalt

Das Seminar behandelt in vertiefter und komprimierter Form fünf wesentliche Schwerpunkte des Patentrechts, nämlich die Patentierungsvoraussetzungen, das Anmeldeverfahren, Fragen der Inhaberschaft unter besonderer Berücksichtigung von Arbeitnehmererfindern, den Verletzungsprozess sowie den Lizenzvertrag und die sonstige wirtschaftliche Verwertung von Patenten.

Einer vorlesungsartigen Einführung in den Themenkreis durch den Referenten folgt eine vertiefte Auseinandersetzung der Teilnehmer mit dem Stoff durch die Anwendung im Rahmen von Gruppenarbeiten, die Vorstellung der Ergebnisse und anschließende Diskussion im Kreis der Seminarteilnehmer.

Literatur wird noch bekannt gegeben
Lehrveranstaltung L2982: Startup Engineering
Typ Projekt-/problembasierte Lehrveranstaltung
SWS 2
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28
Prüfungsart Referat
Prüfungsdauer und -umfang 30 Minuten
Dozenten Prof. Christoph Ihl, Dr. Hannes Lampe
Sprachen EN
Zeitraum WiSe
Inhalt
Literatur
Lehrveranstaltung L2409: Strategic Shared-Value Management
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28
Prüfungsart Referat
Prüfungsdauer und -umfang 30 Minuten
Dozenten Dr. Jill Küberling-Jost
Sprachen EN
Zeitraum WiSe/SoSe
Inhalt
Literatur
Lehrveranstaltung L2295: Strategische Planung mit Planspielen
Typ Projekt-/problembasierte Lehrveranstaltung
SWS 2
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28
Prüfungsart Referat
Prüfungsdauer und -umfang
Dozenten Dr. Jan Spitzner
Sprachen DE
Zeitraum SoSe
Inhalt
Literatur
Lehrveranstaltung L1351: Unternehmensberatung
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28
Prüfungsart Klausur
Prüfungsdauer und -umfang
Dozenten Gerald Schwetje
Sprachen DE
Zeitraum SoSe
Inhalt

Die Vorlesung "Unternehmensberatung" vermittelt dem Studierenden komplementäres Wissen zum technischen und betriebswirtschaftlichen Studium. Die Studierenden lernen die Grundlagen der Beratung sowie das Zusammenwirken der Akteure (Agent-Prinzipal-Theorie) kennen und erhalten einen Überblick zum Beratungsmarkt. Darüber hinaus wird aufgezeigt, wie eine Unternehmensberatung funktioniert und welche methodischen Bausteine (Prozesse) notwendig sind, um ein Anliegen eines Klienten zu bearbeiten und einen Beratungsprozess durchzuführen. Anhand von praxisnahen Anwendungsbeispielen sollen die Studierenden einen Einblick in das breite Leistungsangebot der Managementberatung als auch der funktionalen Beratung erhalten. 

Literatur

Bamberger, Ingolf (Hrsg.): Strategische Unternehmensberatung: Konzeptionen - Prozesse - Methoden, Gabler Verlag, Wiesbaden 2008

Bansbach, Schübel, Brötzel & Partner (Hrsg.): Consulting: Analyse - Konzepte - Gestaltung, Stollfuß Verlag, Bonn 2008

Fink, Dietmar (Hrsg.): Strategische Unternehmensberatung, Vahlens Handbücher, München, Verlag Vahlen, 2009

Heuermann, R./Herrmann, F.: Unternehmensberatung: Anatomie und Perspektiven einer Dienstleistungselite, Fakten und Meinungen für Kunden, Berater und Beobachter der Branche, Verlag Vahlen, München 2003

Kubr, Milan: Management consulting: A guide to the profession, 3. Auflage, Geneva, International Labour Office, 1992

Küting, Karlheinz (Hrsg.): Saarbrücker Handbuch der Betriebswirtschaftlichen Beratung; 4. Aufl., NWB Verlag, Herne 2008

Nagel, Kurt: 200 Strategien, Prinzipien und Systeme für den persönlichen und unternehmerischen Erfolg, 4. Aufl., Landsberg/Lech, mi-Verlag, 1991

Niedereichholz, Christel: Unternehmensberatung: Beratungsmarketing und Auftragsakquisition, Band 1, 2. Aufl., Oldenburg Verlag, 1996

Niedereichholz; Christel: Unternehmensberatung: Auftragsdurchführung und Qualitätssicherung, Band 2, Oldenburg Verlag, 1997

Quiring, Andreas: Rechtshandbuch für Unternehmensberater: Eine praxisorientierte Darstellung der typischen Risiken und der zweckmäßigen Strategien zum Risikomanagement mit Checklisten und Musterverträgen, Vahlen Verlag, München 2005

Schwetje, Gerald: Ihr Weg zur effizienten Unternehmensberatung: Beratungserfolg durch eine qualifizierte Beratungsmethode, NWB Verlag, Herne 2013

Schwetje, Gerald: Wer seine Nachfolge nicht regelt, vermindert seinen Unternehmenswert, in: NWB, Betriebswirtschaftliche Beratung, 03/2011 und: Sparkassen Firmenberatung aktuell, 05/2011

Schwetje, Gerald: Strategie-Assessment mit Hilfe von Arbeitshilfen der NWB-Datenbank - Pragmatischer Beratungsansatz speziell für KMU: NWB, Betriebswirtschaftliche Beratung, 10/2011

Schwetje, Gerald: Strategie-Werkzeugkasten für kleine Unternehmen, Fachbeiträge, Excel-Berechnungsprogramme, Checklisten/Muster und Mandanten-Merkblatt: NWB, Downloadprodukte, 11/2011

Schwetje, Gerald: Die Unternehmensberatung als komplementäres Leistungsangebot der Steuerberatung - Zusätzliches Honorar bei bestehenden Klienten: NWB, Betriebswirtschaftliche Beratung, 02/2012

Schwetje, Gerald: Die Mandanten-Berater-Beziehung: Erfolgsfaktor Beziehungsmanagement, in: NWB Betriebswirtschaftliche Beratung, 08/2012

Schwetje, Gerald: Die Mandanten-Berater-Beziehung: Erfolgsfaktor Vertrauen, in: NWB Betriebswirtschaftliche Beratung, 09/2012

Wohlgemuth, Andre C.: Unternehmensberatung (Management Consulting): Dokumentation zur Vorlesung „Unternehmensberatung“, vdf Hochschulverlag, Zürich 2010

Lehrveranstaltung L2669: Negotiation Management
Typ Projekt-/problembasierte Lehrveranstaltung
SWS 3
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 48, Präsenzstudium 42
Prüfungsart Fachtheoretisch-fachpraktische Arbeit
Prüfungsdauer und -umfang Vorbereitung, Durchführung und Selbstreflektion zu einer simulierten Verhandlungssituation. Die fiktive Verhandlung hat einen Umfang von 4 ½ Präsenzstunden und erfordert ausführliche Vor- und Nachbereitung im Umfang von ca. 3 x 2 Stunden. Zum Abschluss ist ein Reflektionsbericht einzureichen. Weitere Prüfungsleistungen werden im Rahmen von Lernfortschrittsabfragen entlang der Vorlesung erbracht.
Dozenten Prof. Christian Lüthje
Sprachen EN
Zeitraum WiSe
Inhalt

General description of course content and course goals

We negotiaate everday in privat and professional contexts. Leading negotiations successfully has a significant impact on future careers. Yet, we tend to have limited knowledge about the theory and empirical evidence regarding successful negotiating. Many people approach negotiations in a rather intuitive and unplanned way which often results in sub-optimal negotiation outcomes.

The purpose of this interactive and problem-based course is to theortically understand the strategies and process of negotiation as practiced in a variety of business-related settings (e.g. negotiations about working conditions, negotiations with customers and suppliers). The course will highlight the components of an effective negotiation (strategy, perparation, execution, evaluation) and offer the students the opportunity to analyze their own behavior in negotiations in order to improve.

The course structure is experiential and problem-based, combining lectures, class discussion, mini-cases and small erxercises, and more comprehensive negotiation practices in longer sessions. Through participation in negotiation exercises, students will have the opportunity to practice their communication and persuasion skills and to experiment with a variety of negotiating strategies and tactics. Students will apply the lessons learned to ongoing, real-world negotiations.


Content:

The students will find answers to the following fundamental questions of negotiation strategies in theory and practice:

  • How do negotiations influence everyday life and business processes?
  • What are key features of negotiations?
  • What are different forms of negotiations? What kinds of negotiation can be distinguished?
  • Which theoretical approaches to a theory of negotiation can be distinguished?
  • How can game theory be applied to negotiation?
  • What makes an effective negotiator?
  • Which factors should be considered when planning negotiations?
  • What steps must be followed to reach a deal?
  • Are there specific negotiation tactics?
  • What are the typical barriers to an agreement and how to deal with them?
  • What are possible cognitive (mental) errors and how to correct them?

Knowledge

Students know...

  • the theory basics of negotiations (e.g. game theory, behavioral theories)
  • the types and the pros and cons of diffrent negotiation strategies
  • the process of negotiation, inlcuding goal formulation, preparation/planning, execution and evaluation 
  • about some key issues impacting negotiations (e.g. team building and roles, barriers to reaching a deal, cognitive biases, multi-phase negotiations)

Skills

Students are capable of...

  • simultaneously considering multiple factors in negotiation situations and taking reasoned actions when preparing and conducting negotiations.
  • Analyzing and handling the key challenges of uncertainty, risk, intercultural differences, and time pressure in realistic negotiation situations.
  • assessing the typical barriers to an agreement (e.g. lack of trust), dealing with hardball tactics (e.g. good cop, bad cop; lowball, highball; intimidation), and avoiding cognitive traps (e.g. unchecked emotions, overconfidence).
  • reflecting on their decision-making in uncertain negotiation situations and derive actions for future decisions.

Social Competence

Students can...

  • provide appropriate feedback and handle feedback on their own performance constructively.
  • constructively interact with their team members in role playing in negotiations sessions
  • develop joint solutions in mixed teams and present them to others in real-world negotiation situatio

    Self-Reliance

    Students are able to...

    • assess possible consequences of their own negotiation behavior
    • define own positions and tasks in the negotiation preparation process.
    • justify and make elaborated decisions in authentic negotiation situations.




Literatur

R.J. Lewicki / B. Barry / D.M. Saunders: Negotiation. Sixth Edition, McGraw-Hill, Boston, 2010.

H. Raiffa: Negotiation analysis. Belknap Press of Harvard Univ. Press, Cambridge, Mass, 2007.

R. Fisher / W. Ury: Getting to yes. Third edition. Penguin, New York, 2011.

M. Voeth / U. Herbst: Verhandlungsmanagement: Planung, Steuerung und Analyse. Schäffer-Poeschel, Stuttgart, 2009.

Lehrveranstaltung L1132: Wirtschaftsprivatrecht
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28
Prüfungsart Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 90 Minuten
Dozenten Markus A. Meyer-Chory
Sprachen DE
Zeitraum SoSe
Inhalt

- Grundzüge des Deutschen Rechtssystems

- Grundbegriffe und Systematik des Zivil-, Handels-, Gesellschafts- und Arbeitsrechts mit spezifischen Schwerpunkten z.B. Versicherungsrecht



Literatur folgt im Seminar
Lehrveranstaltung L1381: Öffentliches- und Verfassungsrecht
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28
Prüfungsart Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 2 Stunden
Dozenten Klaus-Ulrich Tempke
Sprachen DE
Zeitraum WiSe/SoSe
Inhalt Die Materien des öffentlichen Rechts sowie Verfahrensgang, Instanzenzug und Gerichtsbesetzung der Verwaltungsgerichtsbarkeit.

Unterschiedliche Gewalten, Organe und Handlungsformen der Gewalten

 Grundbegriffe und Grundstrukturen der Grundrechte, grundrechtsgleiche Rechte

Grundrechtsfähigkeit, objektive Funktionen und subjektiver Gewährleistungsgehalt von Grundrechten

Die Menschenwürde als Leitprinzip der Verfassung

Das allgemeine Persönlichkeitsrecht

Die allgemeine Handlungsfreiheit 


Vorrausgesetzt:

Eigene Ausgabe des Grundgesetzes (kostenlos bei der Landeszentrale für politische Bildung erhältlich)


Literatur

Modul M1759: Theorie-Praxis-Verzahnung im dualen Master

Modulverantwortlicher Dr. Henning Haschke
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse
  • Modul „Theorie-Praxis-Verzahnung im dualen Bachelor“
  • Praxismodule aus dem dualen Bachelor der TUHH
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

Die Studierenden …

… können ausgewählte klassische und aktuelle Theorien, Konzepte und Methoden ...

  • des Projektmanagements und
  • des Veränderungs- und Transformationsmanagements

... beschreiben, einordnen sowie auf konkrete Situationen, Prozesse und Vorhaben in Ihrem persönlichen beruflichen Kontext anwenden.

Fertigkeiten

Die Studierenden …

  • ... antizipieren typische Schwierigkeiten, positive und negative Auswirkungen sowie Erfolgs- und Misserfolgsfaktoren im Ingenieurbereich, beurteilen diese und wägen aussichtsreiche Strategien und Handlungsoptionen gegeneinander ab.
  • … entwickeln spezialisierte fachliche und konzeptionelle Fertigkeiten zur Lösung komplexer Aufgaben- und Problemstellungen im beruflichen Tätigkeitsfeld/Arbeitsbereich. 
Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

Die Studierenden …

  • … sind in der Lage, auch interdisziplinäre Teams im Rahmen komplexer Aufgaben- und Problemstellungen verantwortlich zu leiten.
  • … führen bereichsspezifische und -übergreifende Diskussionen mit Fachexpertinnen und Fachexperten, Stakeholdern sowie Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern und vertreten dabei ihre Vorgehensweisen, Standpunkte und Arbeitsergebnisse. 
Selbstständigkeit

Die Studierenden …

  • … definieren, reflektieren und bewerten Ziele und Maßnahmen für komplexe anwendungsorientierte Projekte und Veränderungsprozesse.
  • … gestalten ihren beruflichen Zuständigkeitsbereich eigenständig und nachhaltig.
  • … übernehmen Verantwortung für ihr Handeln und für ihre Arbeitsergebnisse.
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 96, Präsenzstudium 84
Leistungspunkte 6
Studienleistung Keine
Prüfung Schriftliche Ausarbeitung
Prüfungsdauer und -umfang Studienbegleitende und semesterübergreifende Dokumentation: Die Leistungspunkte für das Modul werden durch die Anfertigung eines digitalen Lern- und Entwicklungsberichtes (E-Portfolio) erworben. Dabei handelt es sich um eine fortlaufende Dokumentation und Reflexion der Lernerfahrungen und der Kompetenzentwicklung im Bereich der Personalen Kompetenz.
Lehrveranstaltung L2890: Projektmanagement im Ingenieurbereich verantwortungsvoll gestalten (duale Studienvariante)
Typ Seminar
SWS 3
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 48, Präsenzstudium 42
Dozenten Dr. Henning Haschke, Heiko Sieben
Sprachen DE
Zeitraum WiSe/SoSe
Inhalt
  • Theorien und Methoden des Projektmanagements
  • Innovationsmanagement
  • Agiles Projektmanagement
  • Grundlagen agiler und klassischer Methoden
  • Hybrider Einsatz klassischer und agiler Methoden  
  • Rollen, Perspektiven und Stakeholder im Projektverlauf
  • Initiierung und Koordination von komplexen Projekten im Ingenieurbereich
  • Grundlagen Moderation, Teamsteuerung, Teamführung, Konfliktmanagement
  • Kommunikationsstrukturen: betriebsintern, unternehmensübergreifend
  • Öffentliche Informationspolitik
  • Förderung von Commitment und Empowerment
  • Erfahrungsaustausch mit Fach- und Führungskräften aus dem Ingenieurbereich
  • Dokumentation und Reflexion von Lernerfahrungen
Literatur

Seminarapparat

Lehrveranstaltung L2891: Veränderungs- und Transformationsmanagement im Ingenieurbereich verantwortungsvoll gestalten (duale Studienvariante)
Typ Seminar
SWS 3
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 48, Präsenzstudium 42
Dozenten Dr. Henning Haschke, Heiko Sieben
Sprachen DE
Zeitraum WiSe/SoSe
Inhalt
  • Grundkonzepte, Chancen und Grenzen organisationalen Wandels 
  • Modelle und Methoden der Organisationsgestaltung und -entwicklung
  • Strategische Ausrichtung und Veränderung und deren kurz-, mittel- und langfristigen Konsequenzen für Individuum, Organisation und Gesellschaft
  • Rollen, Perspektiven und Stakeholder in Veränderungsprozessen
  • Initiierung und Koordinierung von Veränderungsmaßnahmen im Ingenieurbereich
  • Phasen-Modelle des organisationalen Wandels (Lewin, Kotter etc.) 
  • Veränderungsgerechte Informationspolitik und Umgang mit Widerständen und Unsicherheit 
  • Förderung von Commitment und Empowerment
  • Erfolgreicher Umgang mit Change und Transformation: persönlich, als Mitarbeiterin bzw. Mitarbeiter, als Führungskraft (persönlich, professional, organisational)
  • Unternehmen und Globe (systemisch)
  • Erfahrungsaustausch mit Fach- und Führungskräften aus dem Ingenieurbereich
  • Dokumentation und Reflexion von Lernerfahrungen
Literatur Seminarapparat

Modul M1756: Praxismodul 1 im dualen Master

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Praxisphase 1 im dualen Master (L2887) 0 10
Modulverantwortlicher Dr. Henning Haschke
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse
  • Erfolgreicher Abschluss eines dualen Bachelors der TU Hamburg bzw. vergleichbare berufspraktische Erfahrungen und Kompetenzen im Bereich der Theorie-Praxis-Verzahnung
  • LV D "Projektmanagement im Ingenieurbereich verantwortungsvoll gestalten" aus dem Modul "Theorie-Praxis-Verzahnung im dualen Master"
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

Die Studierenden …

  • … verbinden ihre Kenntnisse von Fakten, Grundsätzen, Theorien und Methoden der bisherigen Studieninhalte mit dem erworbenen Praxiswissen, insbesondere ihrem Wissen um berufspraktische Verfahrens- und Vorgehensmöglichkeiten, im aktuellen Tätigkeitsfeld im Ingenieurbereich. 
  • … verfügen über ein kritisches Verständnis über die praktischen Anwendungsmöglichkeiten ihres ingenieurwissenschaftlichen Faches. 
Fertigkeiten

Die Studierenden …

  • … wenden fachtheoretisches Wissen auf komplexe, bereichsübergreifende Problemstellungen des Betriebes an und beurteilen die dazugehörigen Arbeitsprozesse und -ergebnisse unter Einbeziehung von Handlungsoptionen.
  • … setzen die mit ihren aktuellen Aufgaben korrespondierenden hochschulseitigen Anwendungsempfehlungen um. 
  • … erarbeiten Lösungen sowie Verfahrens- und Vorgehensweisen in ihrem Tätigkeitsfeld und Zuständigkeitsbereich.
Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

Die Studierenden …

  • … arbeiten verantwortlich in Projektteams ihres Arbeitsbereichs und gehen vorausschauend mit Problemen in der Arbeitsgruppe um. 
  • … vertreten komplexe ingenieurwissenschaftliche Standpunkte, Sachverhalte, Problemstellungen und Lösungsansätze im Gespräch mit internen und externen betrieblichen Stakeholdern argumentativ. 
Selbstständigkeit

Die Studierenden …

  • … definieren Ziele für die eigenen Lern- und Arbeitsprozesse als Ingenieurin bzw. Ingenieur.
  • … reflektieren Lern- und Arbeitsprozesse in ihrem Zuständigkeitsbereich.
  • … reflektieren die Bedeutung von Fachmodulen, Vertiefungsrichtungen und Spezialisierung für die Arbeit als Ingenieurin bzw. Ingenieur sowie die Umsetzung der hochschulseitigen Anwendungsempfehlungen und der damit einhergehenden Herausforderungen eines positiven Theorie-Praxis-Transfers.
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 300, Präsenzstudium 0
Leistungspunkte 10
Studienleistung Keine
Prüfung Schriftliche Ausarbeitung
Prüfungsdauer und -umfang Studienbegleitende und semesterübergreifende Dokumentation: Die Leistungspunkte für das Modul werden durch die Anfertigung eines digitalen Lern- und Entwicklungsberichtes (E-Portfolio) erworben. Dabei handelt es sich um eine Dokumentation und Reflexion der individuellen Lernerfahrungen und Kompetenzentwicklungen im Bereich der Theorie-Praxis-Verzahnung und der Berufspraxis. Zusätzlich erbringt das Kooperationsunternehmen gegenüber der Koordinierungsstelle dual@TUHH den Nachweis, dass die bzw. der dual Studierende die Praxisphase absolviert hat.
Zuordnung zu folgenden Curricula Bauingenieurwesen: Kernqualifikation: Pflicht
Bioverfahrenstechnik: Kernqualifikation: Pflicht
Chemical and Bioprocess Engineering: Kernqualifikation: Pflicht
Computer Science: Kernqualifikation: Pflicht
Elektrotechnik: Kernqualifikation: Pflicht
Energietechnik: Kernqualifikation: Pflicht
Environmental Engineering: Kernqualifikation: Pflicht
Flugzeug-Systemtechnik: Kernqualifikation: Pflicht
Informatik-Ingenieurwesen: Kernqualifikation: Pflicht
Information and Communication Systems: Kernqualifikation: Pflicht
Internationales Wirtschaftsingenieurwesen: Kernqualifikation: Pflicht
Logistik, Infrastruktur und Mobilität: Kernqualifikation: Pflicht
Materialwissenschaft: Kernqualifikation: Pflicht
Mechanical Engineering and Management: Kernqualifikation: Pflicht
Mechatronics: Kernqualifikation: Pflicht
Mediziningenieurwesen: Kernqualifikation: Pflicht
Microelectronics and Microsystems: Kernqualifikation: Pflicht
Produktentwicklung, Werkstoffe und Produktion: Kernqualifikation: Pflicht
Regenerative Energien: Kernqualifikation: Pflicht
Schiffbau und Meerestechnik: Kernqualifikation: Pflicht
Theoretischer Maschinenbau: Kernqualifikation: Pflicht
Verfahrenstechnik: Kernqualifikation: Pflicht
Wasser- und Umweltingenieurwesen: Kernqualifikation: Pflicht
Lehrveranstaltung L2887: Praxisphase 1 im dualen Master
Typ
SWS 0
LP 10
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 300, Präsenzstudium 0
Dozenten Dr. Henning Haschke
Sprachen DE
Zeitraum WiSe/SoSe
Inhalt

Onboarding Betrieb

  • Zuweisung berufliches Tätigkeitsfeld als Ingenieurin bzw. Ingenieur (B.Sc.) und dazugehöriger Arbeitsbereiche
  • Festlegung der Zuständigkeiten und Befugnisse des dual Studierenden im Betrieb als Ingenieurin bzw. Ingenieur (B.Sc.)
  • Eigenverantwortliches Arbeiten im Team und ausgewählten Projekten - bereichs- und ggf. unternehmensübergreifend
  • Ablaufplanung des aktuellen Praxismoduls mit klarer Zuordnung zu den Arbeitsstrukturen 
  • Ablaufplanung der Prüfungsphase/nächstes Studiensemester

Betriebliches Wissen und betriebliche Fertigkeiten

  • Unternehmensspezifika: Verantwortung als Ingenieurin bzw. Ingenieur (B.Sc.) im eigenen Arbeitsbereich, Koordination von Team- und Projektarbeit, Umgang mit komplexen Zusammenhängen und ungelösten Problemstellungen, Entwicklung und Realisierung von Innovationen
  • Fachliche Spezialisierung (korrespondierend mit dem gewählten Studiengang (M.Sc.) im Tätigkeitsfeld
  • Systemische Fertigkeiten
  • Umsetzung der hochschulseitigen Anwendungsempfehlungen (Theorie-Praxis-Transfer) in damit korrespondierenden Arbeits- und Aufgabenbereichen des Betriebes 

Lerntransfer/-reflexion

  • Anlegen E-Portfolio
  • Bedeutung der Studieninhalte (M.Sc.) für die Arbeit als Ingenieurin bzw. Ingenieur
  • Bedeutung von Entwicklung und Innovation für die Arbeit als Ingenieurin bzw. Ingenieur 
  • Hochschulseitige Anwendungsempfehlungen zum Theorie-Praxis-Transfer
Literatur
  • Studierendenhandbuch
  • Betriebliche Dokumente
  • Hochschulseitige Handlungsempfehlungen zum Theorie-Praxis-Transfer

Modul M0673: Information Theory and Coding

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Informationstheorie und Codierung (L0436) Vorlesung 3 4
Informationstheorie und Codierung (L0438) Hörsaalübung 2 2
Modulverantwortlicher Prof. Gerhard Bauch
Zulassungsvoraussetzungen None
Empfohlene Vorkenntnisse
  • Mathematics 1-3
  • Probability theory and random processes
  • Basic knowledge of communications engineering (e.g. from lecture "Fundamentals of Communications and Random Processes")
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

The students know the basic definitions for quantification of information in the sense of information theory. They know Shannon's source coding theorem and channel coding theorem and are able to determine theoretical limits of data compression and error-free data transmission over noisy channels. They understand the principles of source coding as well as error-detecting and error-correcting channel coding. They are familiar with the principles of decoding, in particular with modern methods of iterative decoding. They know fundamental coding schemes, their properties and decoding algorithms. 

The students are familiar with the contents of lecture and tutorials. They can explain and apply them to new problems.

Fertigkeiten The students are able to determine the limits of data compression as well as of data transmission through noisy channels and based on those limits to design basic parameters of a transmission scheme. They can estimate the parameters of an error-detecting or error-correcting channel coding scheme for achieving certain performance targets. They are able to compare the properties of basic channel coding and decoding schemes regarding error correction capabilities, decoding delay, decoding complexity and to decide for a suitable method. They are capable of implementing basic coding and decoding schemes in software.
Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

The students can jointly solve specific problems.

Selbstständigkeit

The students are able to acquire relevant information from appropriate literature sources. They can control their level of knowledge during the lecture period by solving tutorial problems, software tools, clicker system.

Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 110, Präsenzstudium 70
Leistungspunkte 6
Studienleistung Keine
Prüfung Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 90 min
Zuordnung zu folgenden Curricula Elektrotechnik: Vertiefung Nachrichten- und Kommunikationstechnik: Wahlpflicht
Informatik-Ingenieurwesen: Vertiefung II. Ingenieurwissenschaften: Wahlpflicht
Information and Communication Systems: Kernqualifikation: Pflicht
Internationales Wirtschaftsingenieurwesen: Vertiefung II. Elektrotechnik: Wahlpflicht
Mechatronics: Technischer Ergänzungskurs: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L0436: Information Theory and Coding
Typ Vorlesung
SWS 3
LP 4
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 78, Präsenzstudium 42
Dozenten Prof. Gerhard Bauch
Sprachen EN
Zeitraum SoSe
Inhalt
  • Introduction to information theory and coding
  • Definitions of information: Self information, entropy
  • Binary entropy function
  • Source coding theorem
  • Entropy of continuous random variables: Differential entropy, differential entropy of uniformly and Gaussian distributed random variables
  • Source coding
    • Principles of lossless source coding
    • Optimal source codes
    • Prefix codes, prefix-free codes, instantaneous codes
    • Morse code
    • Huffman code
    • Shannon code
    • Bounds on the average codeword length
    • Relative entropy, Kullback-Leibler distance, Kullback-Leibler divergence
    • Cross entropy
    • Lempel-Ziv algorithm
    • Lempel-Ziv-Welch (LZW) algorithm
    • Text compression and image compression using variants of the Lempel-Ziv algorithm
  • Channel models
    • AWGN channel
    • Binary-input AWGN channel
    • Binary symmetric channel (BSC)
    • Relationship between AWGN channel and BSC
    • Binary error and erasure channel (BEEC)
    • Binary erasure channel (BEC)
    • Discrete memoryless channels (DMC)
  • Definitions of information for multiple random variables
    • Mutual information and channel capacity
    • Entropy, conditional entropy
    • Chain rules for entropy and mutual information
  • Channel coding theorem
  • Channel capacity of fundamental channels: BSC, BEC, AWGN channel, binary-input AWGN channel etc.
  • Power-limited vs. bandlimited transmission
  • Capacity of parallel AWGN channels
    • Waterfilling
    • Examples: Multiple input multiple output (MIMO) channels, complex equivalent baseband channels, orthogonal frequency division multiplex (OFDM)
  • Source-channel coding theorem, separation theorem
  • Multiuser information theory
    • Multiple access channel (MAC)
    • Broadcast channel
    • Principles of multiple access, time division multiple access (TDMA), frequency division multiple access (FDMA), non-orthogonal multiple access (NOMA), hybrid multiple access
    • Achievable rate regions of TDMA and FDMA with power constraint, energy constraint, power spectral density constraint, respectively
    • Achievable rate region of the two-user and K-user multiple access channels
    • Achievable rate region of the two-user and K user broadcast channels
    • Multiuser diversity
  • Channel coding
    • Principles and types of channel coding
    • Code rate, data rate, Hamming distance, minimum Hamming distance, Hamming weight, minimum Hamming weight
    • Error detecting and error correcting codes
    • Simple block codes: Repetition codes, single parity check codes, Hamming code, etc.
    • Syndrome decoding
    • Representations of binary data
    • Non-binary symbol alphabets and non-binary codes
    • Code and encoder, systematic and non-systematic encoders
    • Properties of Hamming distance and Hamming weight
    • Decoding spheres
    • Perfect codes
    • Linear codes
    • Decoding principles
      • Syndrome decoding
      • Maximum a posteriori probability (MAP) decoding and maximum likelihood (ML) decoding
      • Hard decision and soft decision decoding
      • Log-likelihood ratios (LLRs), boxplus operation
      • MAP and ML decoding using log-likelihood ratios
      • Soft-in soft-out decoders
    • Error rate performance comparison of codes in terms of SNR per info bit vs. SNR per code bit
    • Linear block codes
      • Generator matrix and parity check matrix, properties of generator matrix and parity check matrix
      • Dual codes
    • Low density parity check (LDPC) codes
      • Sparse parity check matrix
      • Tanner graphs, cycles and girth
      • Degree distributions
      • Code rate and degree distribution
      • Regular and irregular LDPC codes
      • Message passing decoding
        • Message passing decoding in binary erasure channels (BEC)
        • Systematic encoding using erasure message passing decoding
        • Message passing decoding in binary symmetric channels (BSC)
          • Extrinsic information
          • Bit-flipping decoding
          • Effects of short cycles in the Tanner graph
          • Alternative bit-flipping decoding
          • Soft decision message passing decoding: Sum product decoding
        • Bit error rate performance of LDPC codes
      • Repeat accumulate codes and variants of repeat accumulate codes
      • Message passing decoding and turbo decoding of repeat accumulate codes
    • Convolutional codes
      • Encoding using shift registers
      • Trellis representation
      • Hard decision and soft decision Viterbi decoding
      • Bit error rate performance of convolutional codes
      • Asymptotic coding gain
      • Viterbi decoding complexity
      • Free distance and optimum convolutional codes
      • Generator polynomial description and octal description
      • Catastrophic convolutional codes
      • Non-systematic and recursive systematic convolutional (RSC) encoders
      • Rate compatible punctured convolutional (RCPC) codes
      • Hybrid automatic repeat request (HARQ) with incremental redundancy
      • Unequal error protection with punctured convolutional codes
      • Error patterns of convolutional codes
    • Concatenated codes
      • Serial concatenated codes
      • Parallel concatenated codes, Turbo codes
      • Iterative decoding, turbo decoding
      • Bit error rate performance of turbo codes
      • Interleaver design for turbo codes
    • Coded modulation
      • Principle of coded modulation
      • Achievable rates with PSK/QAM modulation
      • Trellis coded modulation (TCM)
      • Set partitioning
      • Ungerböck codes
      • Multilevel coding
      • Bit-interleaved coded modulation


Literatur

Bossert, M.: Kanalcodierung. Oldenbourg.

Friedrichs, B.: Kanalcodierung. Springer.

Lin, S., Costello, D.: Error Control Coding. Prentice Hall.

Roth, R.: Introduction to Coding Theory.

Johnson, S.: Iterative Error Correction. Cambridge.

Richardson, T., Urbanke, R.: Modern Coding Theory. Cambridge University Press.

Gallager, R. G.: Information theory and reliable communication. Whiley-VCH

Cover, T., Thomas, J.: Elements of information theory. Wiley.

Lehrveranstaltung L0438: Information Theory and Coding
Typ Hörsaalübung
SWS 2
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Gerhard Bauch
Sprachen EN
Zeitraum SoSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Modul M1246: Technischer Ergänzungskurs für IMPICS (laut FSPO)

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Modulverantwortlicher Prof. Andreas Timm-Giel
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen
Fertigkeiten
Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz
Selbstständigkeit
Arbeitsaufwand in Stunden Abhängig von der Wahl der Lehrveranstaltungen
Leistungspunkte 12
Zuordnung zu folgenden Curricula Information and Communication Systems: Kernqualifikation: Pflicht

Modul M1757: Praxismodul 2 im dualen Master

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Praxisphase 2 im dualen Master (L2888) 0 10
Modulverantwortlicher Dr. Henning Haschke
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse
  • Erfolgreicher Abschluss des Praxismoduls 1 im dualen Master
  • LV D "Projektmanagement im Ingenieurbereich verantwortungsvoll gestalten" aus dem Modul "Theorie-Praxis-Verzahnung im dualen Master"
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

Die Studierenden …

  • … verbinden ihre Kenntnisse von Fakten, Grundsätzen, Theorien und Methoden der bisherigen Studieninhalte mit dem erworbenen Praxiswissen, insbesondere ihrem Wissen um berufspraktische Verfahrens- und Vorgehensmöglichkeiten, im aktuellen Tätigkeitsfeld im Ingenieurbereich. 
  • … verfügen über ein kritisches Verständnis über die praktischen Anwendungsmöglichkeiten ihres ingenieurwissenschaftlichen Faches. 
Fertigkeiten

Die Studierenden …

  • … wenden fachtheoretisches Wissen auf komplexe, bereichsübergreifende Problemstellungen des Betriebes an und beurteilen die dazugehörigen Arbeitsprozesse und -ergebnisse unter Einbeziehung von Handlungsoptionen.
  • … setzen die mit ihren aktuellen Aufgaben korrespondierenden hochschulseitigen Anwendungsempfehlungen um. 
  • … erarbeiten (neue) Lösungen sowie Verfahrens- und Vorgehensweisen in ihrem Tätigkeitsfeld und Zuständigkeitsbereich - auch bei sich häufig ändernden Anforderungen (systemische Fertigkeiten).
Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

Die Studierenden …

  • … arbeiten verantwortlich in bereichs- und übergreifenden Projektteams und gehen vorausschauend mit Problemen in der Arbeitsgruppe um. 
  • … vertreten komplexe ingenieurwissenschaftliche Standpunkte, Sachverhalte, Problemstellungen und Lösungsansätze im Gespräch mit internen und externen betrieblichen Stakeholdern argumentativ und entwickeln diese gemeinsam weiter. 
Selbstständigkeit

Die Studierenden …

  • … definieren Ziele für die eigenen Lern- und Arbeitsprozesse als Ingenieurin bzw. Ingenieur.
  • … reflektieren Lern- und Arbeitsprozesse in ihrem Zuständigkeitsbereich.
  • … reflektieren die Bedeutung von Fachmodulen, Vertiefungsrichtungen und Spezialisierung für die Arbeit als Ingenieurin bzw. Ingenieur sowie die Umsetzung der hochschulseitigen Anwendungsempfehlungen und der damit einhergehenden Herausforderungen eines positiven Theorie-Praxis-Transfers.
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 300, Präsenzstudium 0
Leistungspunkte 10
Studienleistung Keine
Prüfung Schriftliche Ausarbeitung
Prüfungsdauer und -umfang Studienbegleitende und semesterübergreifende Dokumentation: Die Leistungspunkte für das Modul werden durch die Anfertigung eines digitalen Lern- und Entwicklungsberichtes (E-Portfolio) erworben. Dabei handelt es sich um eine Dokumentation und Reflexion der individuellen Lernerfahrungen und Kompetenzentwicklungen im Bereich der Theorie-Praxis-Verzahnung und der Berufspraxis. Zusätzlich erbringt das Kooperationsunternehmen gegenüber der Koordinierungsstelle dual@TUHH den Nachweis, dass die bzw. der dual Studierende die Praxisphase absolviert hat.
Zuordnung zu folgenden Curricula Bauingenieurwesen: Kernqualifikation: Pflicht
Bioverfahrenstechnik: Kernqualifikation: Pflicht
Chemical and Bioprocess Engineering: Kernqualifikation: Pflicht
Computer Science: Kernqualifikation: Pflicht
Elektrotechnik: Kernqualifikation: Pflicht
Energietechnik: Kernqualifikation: Pflicht
Environmental Engineering: Kernqualifikation: Pflicht
Flugzeug-Systemtechnik: Kernqualifikation: Pflicht
Informatik-Ingenieurwesen: Kernqualifikation: Pflicht
Information and Communication Systems: Kernqualifikation: Pflicht
Internationales Wirtschaftsingenieurwesen: Kernqualifikation: Pflicht
Logistik, Infrastruktur und Mobilität: Kernqualifikation: Pflicht
Materialwissenschaft: Kernqualifikation: Pflicht
Mechanical Engineering and Management: Kernqualifikation: Pflicht
Mechatronics: Kernqualifikation: Pflicht
Mediziningenieurwesen: Kernqualifikation: Pflicht
Microelectronics and Microsystems: Kernqualifikation: Pflicht
Produktentwicklung, Werkstoffe und Produktion: Kernqualifikation: Pflicht
Regenerative Energien: Kernqualifikation: Pflicht
Schiffbau und Meerestechnik: Kernqualifikation: Pflicht
Theoretischer Maschinenbau: Kernqualifikation: Pflicht
Verfahrenstechnik: Kernqualifikation: Pflicht
Wasser- und Umweltingenieurwesen: Kernqualifikation: Pflicht
Lehrveranstaltung L2888: Praxisphase 2 im dualen Master
Typ
SWS 0
LP 10
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 300, Präsenzstudium 0
Dozenten Dr. Henning Haschke
Sprachen DE
Zeitraum WiSe/SoSe
Inhalt

Onboarding Betrieb

  • Zuweisung berufliches Tätigkeitsfeld als Ingenieurin bzw. Ingenieur (B.Sc.) und dazugehöriger Arbeitsbereiche
  • Festlegung der Zuständigkeiten und Befugnisse des dual Studierenden im Betrieb als Ingenieurin bzw. Ingenieur (B.Sc.)
  • Eigenverantwortliches Arbeiten im Team und ausgewählten Projekten - im bereichs- und ggf. unternehmensübergreifend
  • Ablaufplanung des aktuellen Praxismoduls mit klarer Zuordnung zu den Arbeitsstrukturen 
  • Ablaufplanung der Prüfungsphase/nächstes Studiensemester

Betriebliches Wissen und betriebliche Fertigkeiten

  • Unternehmensspezifika: Verantwortung als Ingenieurin bzw. Ingenieur (B.Sc.) im eigenen Arbeitsbereich, Koordination von Team- und Projektarbeit, Umgang mit komplexen Zusammenhängen und ungelösten Problemstellungen, Entwicklung und Realisierung von Innovationen
  • Fachliche Spezialisierung (korrespondierend mit dem gewählten Studiengang (M.Sc.) im Tätigkeitsfeld
  • Systemische Fertigkeiten
  • Umsetzung der hochschulseitigen Anwendungsempfehlungen (Theorie-Praxis-Transfer) in damit korrespondierenden Arbeits- und Aufgabenbereichen des Betriebes 

Lerntransfer/-reflexion

  • Fortschreiben E-Portfolio
  • Bedeutung der Studieninhalte (M.Sc.) für die Arbeit als Ingenieurin bzw. Ingenieur
  • Bedeutung von Entwicklung und Innovation für die Arbeit als Ingenieurin bzw. Ingenieur 
  • Hochschulseitige Anwendungsempfehlungen zum Theorie-Praxis-Transfer
Literatur
  • Studierendenhandbuch
  • Betriebliche Dokumente
  • Hochschulseitige Anwendungsempfehlungen zum Theorie-Praxis-Transfer

Modul M1776: Research Project ICS

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Forschungsprojekt ICS (L2919) Projektierungskurs 8 12
Modulverantwortlicher Prof. Riccardo Scandariato
Zulassungsvoraussetzungen None
Empfohlene Vorkenntnisse

Basic knowledge and techniques in the chosen field of specialization.

Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

Students are able to acquire advanced knowledge in a specific field of Computer Science or a closely related subject.

Fertigkeiten

Students are able to work self-dependent in a field of Computer Science or a closely related field.

Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz
Selbstständigkeit
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 248, Präsenzstudium 112
Leistungspunkte 12
Studienleistung Keine
Prüfung Studienarbeit
Prüfungsdauer und -umfang Präsentation eines aktuellen Forschungsthemas (Vortrag 25-30 min und Diskussion 5 min)
Zuordnung zu folgenden Curricula Information and Communication Systems: Kernqualifikation: Pflicht
Lehrveranstaltung L2919: Research Project ICS
Typ Projektierungskurs
SWS 8
LP 12
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 248, Präsenzstudium 112
Dozenten Dozenten des SD E
Sprachen EN
Zeitraum WiSe
Inhalt

Current research topics of the chosen specialization.

Literatur

Aktuelle Literatur zu Forschungsthemen aus der gewählten Vertiefungsrichtung. 
/
Current literature on research topics of the chosen specialization.

Modul M1758: Praxismodul 3 im dualen Master

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Praxisphase 3 im dualen Master (L2889) 0 10
Modulverantwortlicher Dr. Henning Haschke
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse
  • Erfolgreicher Abschluss des Praxismoduls 2 im dualen Master
  • LV E aus dem Modul "Theorie-Praxis-Verzahnung im dualen Master"
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

Die Studierenden …

  • … verbinden ihr umfassendes und spezialisiertes ingenieurwissenschaftliches Wissen der bisherigen Studieninhalte mit dem erworbenen strategieorientierten Praxiswissen im aktuellen Arbeits- und Verantwortungsbereich. 
  • … verfügen über ein kritisches Verständnis über die praktischen Anwendungsmöglichkeiten ihres ingenieurwissenschaftlichen Faches sowie der angrenzenden Bereiche bei der Realisierung von Innovationen.
Fertigkeiten

Die Studierenden …

  • … wenden spezialisierte und konzeptionelle Fertigkeiten zur Lösung komplexer, mitunter bereichsübergreifender Problemstellungen des Betriebes an und beurteilen die dazugehörigen Arbeitsprozesse und -ergebnisse unter Einbeziehung von Handlungsoptionen.
  • … setzen die mit ihren aktuellen Aufgaben korrespondierenden hochschulseitigen Anwendungsempfehlungen um. 
  • … erarbeiten neue Lösungen sowie Verfahrens- und Vorgehensweisen für die Umsetzung betrieblicher Projekte und Aufträge - auch bei sich häufig ändernden Anforderungen und unvorhersehbaren Veränderungen (systemische Fertigkeiten).
  • … sind in der Lage, mit wissenschaftlichen Methoden neue Ideen und Verfahren für betriebliche Problem- und Fragestellungen zu entwickeln und diese hinsichtlich ihrer Verwendbarkeit zu beurteilen.
Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

Die Studierenden …

  • … arbeiten verantwortlich in bereichs- und unternehmensübergreifenden Projektteams und gehen vorausschauend mit Problemen in der Arbeitsgruppe um. 
  • … sind in der Lage, die fachliche Entwicklung anderer gezielt zu fördern.
  • … vertreten komplexe und interdisziplinäre ingenieurwissenschaftliche Standpunkte, Sachverhalte, Problemstellungen und Lösungsansätze im Gespräch mit internen und externen betrieblichen Stakeholdern argumentativ und entwickeln diese gemeinsam weiter. 
Selbstständigkeit

Die Studierenden …

  • … reflektieren Lern- und Arbeitsprozesse in ihrem Zuständigkeitsbereich.
  • … definieren Ziele für neue anwendungsorientierte Aufgaben, Projekte und Innovationsvorhaben unter Reflexion möglicher Auswirkungen auf Betrieb und Öffentlichkeit. 
  • … reflektieren die Bedeutung von Vertiefungsrichtungen, Spezialisierung und Forschung für die Arbeit als Ingenieurin bzw. Ingenieur sowie die Umsetzung der hochschulseitigen Anwendungsempfehlungen und der damit einhergehenden Herausforderungen eines positiven Theorie-Praxis-Transfers.
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 300, Präsenzstudium 0
Leistungspunkte 10
Studienleistung Keine
Prüfung Schriftliche Ausarbeitung
Prüfungsdauer und -umfang Studienbegleitende und semesterübergreifende Dokumentation: Die Leistungspunkte für das Modul werden durch die Anfertigung eines digitalen Lern- und Entwicklungsberichtes (E-Portfolio) erworben. Dabei handelt es sich um eine Dokumentation und Reflexion der individuellen Lernerfahrungen und Kompetenzentwicklungen im Bereich der Theorie-Praxis-Verzahnung und der Berufspraxis. Zusätzlich erbringt das Kooperationsunternehmen gegenüber der Koordinierungsstelle dual@TUHH den Nachweis, dass die bzw. der dual Studierende die Praxisphase absolviert hat.
Zuordnung zu folgenden Curricula Bauingenieurwesen: Kernqualifikation: Pflicht
Bioverfahrenstechnik: Kernqualifikation: Pflicht
Chemical and Bioprocess Engineering: Kernqualifikation: Pflicht
Computer Science: Kernqualifikation: Pflicht
Elektrotechnik: Kernqualifikation: Pflicht
Energietechnik: Kernqualifikation: Pflicht
Environmental Engineering: Kernqualifikation: Pflicht
Flugzeug-Systemtechnik: Kernqualifikation: Pflicht
Informatik-Ingenieurwesen: Kernqualifikation: Pflicht
Information and Communication Systems: Kernqualifikation: Pflicht
Internationales Wirtschaftsingenieurwesen: Kernqualifikation: Pflicht
Logistik, Infrastruktur und Mobilität: Kernqualifikation: Pflicht
Materialwissenschaft: Kernqualifikation: Pflicht
Mechanical Engineering and Management: Kernqualifikation: Pflicht
Mechatronics: Kernqualifikation: Pflicht
Mediziningenieurwesen: Kernqualifikation: Pflicht
Microelectronics and Microsystems: Kernqualifikation: Pflicht
Produktentwicklung, Werkstoffe und Produktion: Kernqualifikation: Pflicht
Regenerative Energien: Kernqualifikation: Pflicht
Schiffbau und Meerestechnik: Kernqualifikation: Pflicht
Theoretischer Maschinenbau: Kernqualifikation: Pflicht
Verfahrenstechnik: Kernqualifikation: Pflicht
Wasser- und Umweltingenieurwesen: Kernqualifikation: Pflicht
Lehrveranstaltung L2889: Praxisphase 3 im dualen Master
Typ
SWS 0
LP 10
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 300, Präsenzstudium 0
Dozenten Dr. Henning Haschke
Sprachen DE
Zeitraum WiSe/SoSe
Inhalt

Onboarding Betrieb

  • Zuweisung zukünftiges berufliches Tätigkeitsfeld als Ingenieurin bzw. Ingenieur (M.Sc.) und dazugehöriger Arbeitsbereiche
  • Erweiterung der Zuständigkeiten und Befugnisse des dual Studierenden im Betrieb bis hin zur vorgesehenen Erstverwendung nach dem Studium 
  • Verantwortliches Arbeiten im Team; Projektverantwortung im eigenen Zuständigkeitsbereich ggf. auch bereichs- und unternehmensübergreifend
  • Ablaufplanung des letzten Praxismoduls mit klarer Zuordnung zu den Arbeitsstrukturen 
  • Betriebsinterne Abstimmung über eine potenzielle Problemstellung oder ein Innovationsvorhaben für die Masterarbeit
  • Ablaufplanung der Masterarbeit im Betrieb in der Zusammenarbeit mit der TU Hamburg  
  • Ablaufplanung der Prüfungsphase/nächstes Studiensemester

Betriebliches Wissen und betriebliche Fertigkeiten

  • Unternehmensspezifika: Umgang mit Veränderungen, Projekt- und Teamentwicklung, Verantwortung als Ingenieurin bzw. Ingenieur im zukünftigen Arbeitsbereich (M.Sc.), Umgang mit komplexen Zusammenhängen, häufigen und unvorhersehbaren Veränderungen, Entwicklung und Realisierung von Innovationen
  • Fachliche Spezialisierung in einem Arbeitsbereich (Abschlussarbeit)
  • Systemische Fertigkeiten
  • Umsetzung der hochschulseitigen Anwendungsempfehlungen (Theorie-Praxis-Transfer) in damit korrespondierenden Arbeits- und Aufgabenbereichen des Betriebes 

Lerntransfer/-reflexion

  • E-Portfolio
  • Bedeutung von Studieninhalten und der eigenen Spezialisierung für die Arbeit als Ingenieurin bzw. Ingenieur
  • Bedeutung von Forschung und Innovation für die Arbeit als Ingenieurin bzw. Ingenieur 
  • Hochschulseitige Anwendungsempfehlungen zum Theorie-Praxis-Transfer
Literatur
  • Studierendenhandbuch
  • betriebliche Dokumente
  • Hochschulseitige Anwendungsempfehlungen zum Theorie-Praxis-Transfer

Fachmodule der Vertiefung Kommunikationssysteme

Graduates of the Communication Systems specialisation are qualified to independently resolve problems in communication networks and digital communications. They also have profound knowledge in software development principles and signal processing. Graduates are qualified to independently resolve problems in communication systems technology and related disciplines.

The Communication Systems specialisation is recommended for students who already bring along a good mathematical foundation, basic knowledge in computer science and/or electrical engineering with focus on information and communication technology.

Modul M0676: Digitale Nachrichtenübertragung

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Digitale Nachrichtenübertragung (L0444) Vorlesung 2 3
Digitale Nachrichtenübertragung (L0445) Hörsaalübung 2 2
Praktikum Digitale Nachrichtenübertragung (L0646) Laborpraktikum 1 1
Modulverantwortlicher Prof. Gerhard Bauch
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse
  • Mathematik 1-3
  • Signale und Systeme
  • Einführung in die Nachrichtentechnik und ihre stochastischen Methoden
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

Die Studierenden sind in der Lage, moderne digitale Nachrichtenübertragungsverfahren zu verstehen, zu vergleichen und zu entwerfen. Sie sind vertraut mit den Eigenschaften linearer und nicht-linearer digitaler Modulationsverfahren. Sie können die Verzerrungen durch Übertragungskanäle beschreiben sowie Empfänger einschließlich Kanalschätzung und Entzerrung entwerfen und beurteilen. Sie kennen die Prinzipien der Single Carrier- und Multicarrier-Übertragung und die Grundlagen wichtiger Vielfachzugriffsverfahren.

Die Studierenden kennen die Vorlesungs- und Übungsinhalte und können diese erläutern sowie auf neue Fragestellungen anwenden.


Fertigkeiten

Die Studierenden sind in der Lage, ein digitales Nachrichtenübertragungsverfahren einschließlich Vielfachzugriff zu analysieren und zu entwerfen. Sie sind in der Lage, ein hinsichtlich Übertragungsrate, Bandbreitebedarf, Fehlerwahrscheinlichkeit und weiterer Signaleigenschaften geeignetes digitales Modulationsverfahren zu wählen. Sie können einen geeigneten Detektor einschließlich Kanalschätzung und Entzerrung entwerfen und dabei Eigenschaften suboptimaler Verfahren hinsichtlich Leistungsfähigkeit und Aufwand berücksichtigen. Sie sind in der Lage, ein Single-Carrierverfahren oder ein Multicarrier-Verfahren zu dimensionieren und die Eigenschaften beider Ansätze gegeneinander abzuwägen.

Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

Die Studierenden können in fachspezifische Aufgaben gemeinsam bearbeiten.

Selbstständigkeit

Die Studierenden sind in der Lage, die notwendigen Informationen aus geeigneten Literaturquellen selbständig zu beschaffen und in den Kontext der Vorlesung zu setzen. Sie können ihren Wissensstand mit Hilfe vorlesungsbegleitender Maßnahmen (klausurnahe Aufgaben, Software-Tools, Clicker-System) kontinuierlich überprüfen und auf dieser Basis ihre Lernprozesse steuern.

Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 110, Präsenzstudium 70
Leistungspunkte 6
Studienleistung
Verpflichtend Bonus Art der Studienleistung Beschreibung
Ja Keiner Schriftliche Ausarbeitung
Prüfung Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 90 min
Zuordnung zu folgenden Curricula Elektrotechnik: Kernqualifikation: Pflicht
Informatik-Ingenieurwesen: Vertiefung II. Ingenieurwissenschaften: Wahlpflicht
Information and Communication Systems: Vertiefung Kommunikationssysteme: Pflicht
Information and Communication Systems: Vertiefung Sichere und zuverlässige IT-Systeme, Schwerpunkt Netze: Wahlpflicht
Internationales Wirtschaftsingenieurwesen: Vertiefung II. Informationstechnologie: Wahlpflicht
Internationales Wirtschaftsingenieurwesen: Vertiefung II. Elektrotechnik: Wahlpflicht
Microelectronics and Microsystems: Kernqualifikation: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L0444: Digital Communications
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Gerhard Bauch
Sprachen EN
Zeitraum WiSe
Inhalt
  • Repetition: Baseband Transmission
    • Pulse shaping: Non-return to zero (NRZ) rectangular pulses, raised-cosine pulses, square-root raised-cosine pulses
    • Power spectral density (psd) of baseband signals
    • Intersymbol interference (ISI)
    • First and second Nyquist criterion
    • AWGN channel
    • Matched filter
    • Matched-filter receiver and correlation receiver
    • Noise whitening matched filter
    • Discrete-time AWGN channel model
  • Representation of bandpass signals and systems in the equivalent baseband
    • Quadrature amplitude modulation (QAM)
    • Equivalent baseband signal and system
    • Analytical signal
    • Equivalent baseband random process, equivalent baseband white Gaussian noise process
    • Equivalent baseband AWGN channel
    • Equivalent baseband channel model with frequency-offset and phase noise
    • Equivalent baseband Rayleigh fading and Rice fading channel models
    • Equivalent baseband frequency-selective channel model
    • Discrete memoryless channels (DMC)
  • Bandpass transmission via carrier modulation
    • Amplitude modulation, frequency modulation, phase modulation
    • Linear digital modulation methods
      • On-off keying, M-ary amplitude shift keying (M-ASK), M-ary phase shift keying (M-PSK), M-ary quadrature amplitude modulation (M-QAM), offset-QPSK
      • Signal space representation of transmit signal constellations and signals
      • Energy of linear digital modulated signals, average energy per symbol
      • Power spectral density of linear digital modulated signals
      • Bandwidth efficiency
      • Correlation coefficient of elementary signals
      • Error probabilities of linear digital modulation methods
        • Error functions
        • Gray mapping and natural mapping
        • Bit error probabilities, symbol error probabilities, pairwise symbol error probabilities
        • Euclidean distance and Hamming distance
        • Exact and approximate computation of error probabilities
        • Performance comparison of modulation schemes in terms of per bit SNR vs. per symbol SNR
      • Hierarchical modulation, multilevel modulation
      • Effects of carrier phase offset and carrier frequency offset
      • Differential modulation
        • M-ary differential phase shift keying (M-PSK)
        • Coherent and non-coherent detection of DPSK
        • p/M-differential phase shift keying (p/M-DPSK)
        • Differential amplitude and phase shift keying (DAPSK)
    • Non-linear digital modulation methods
      • Frequency shift keying (FSK)
      • Modulation index
      • Minimum shift keying (MSK)
        • Offset-QPSK representation of MSK
        • MSK with differential precoding and rotation
        • Bit error probabilities of MSK
        • Gaussian minimum shift keying (GMSK)
        • Power spectral density of MSK and GMSK
      • Continuous phase modulation (CPM)
        • General description of CPM signals
        • Frequency pulses and phase pulses
      • Coherent and non-coherent detection of FSK
    • Performance comparison of linear and non-linear digital modulation methods
  • Frequency-selective channels, ISI channels
    • Intersymbol interference and frequency-selectivity
    • RMS delay spread
    • Narrowband and broadband channels
    • Equivalent baseband transmission model for frequency-selective channels
    • Receive filter design
  • Equalization
    • Symbol-spaced and fractionally-spaced equalizers
    • Inverse system
    • Non-recursive linear equalizers
      • Linear zero-forcing (ZF) equalizer
      • Linear minimum mean squared error (MMSE) equalizer
    • Non-linear equalization:
      • Decision feedback equalizer (DFE)
      • Tomlinson-Harashima precoding
    • Maximum a posteriori probability (MAP) and maximum likelihood equalizer, Viterbi algorithm
  • Single-carrier vs. multi-carrier transmission
  • Multi-carrier transmission
    • General multicarrier transmission
    • Orthogonal frequency division multiplex (OFDM)
      • OFDM implementation using the Fast Fourier Transform (FFT)
      • Cyclic guard interval
      • Power spectral density of OFDM
      • Peak-to-average power ratio (PAPR)
  • Multiple access
    • Principles of time division multiple access (TDMA), frequency division multiple access (FDMA), code division multiple access (CDMA), non-orthogonal multiple access (NOMA), hybrid multiple access
  • Spread spectrum communications
    • Direct sequence spread spectrum communications
    • Frequency hopping
    • Protection against eavesdropping
    • Protection against narrowband jammers
    • Short vs. long spreading codes
    • Direct sequence spread spectrum communications in frequency-selective channels
      • Rake receiver
    • Code division multiple access (CDMA)
      • Design criteria of spreading sequences, autocorrelation function and crosscorrelation function of spreading sequences
      • Intersymbol interference (ISI) and multiple access interference (MAI)
      • Pseudo noise (PN) sequences, maximum length sequences (m-sequences), Gold codes, Walsh-Hadamard codes, orthogonal variable spreading factor (OVSF) codes
      • Multicode transmission   
      • CDMA in uplink and downlink of a wireless communications system
      • Single-user detection vs. multi-user detection


Literatur

K. Kammeyer: Nachrichtenübertragung, Teubner

P.A. Höher: Grundlagen der digitalen Informationsübertragung, Teubner.

J.G. Proakis, M. Salehi: Digital Communications. McGraw-Hill.

S. Haykin: Communication Systems. Wiley

R.G. Gallager: Principles of Digital Communication. Cambridge

A. Goldsmith: Wireless Communication. Cambridge.

D. Tse, P. Viswanath: Fundamentals of Wireless Communication. Cambridge.

Lehrveranstaltung L0445: Digital Communications
Typ Hörsaalübung
SWS 2
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Gerhard Bauch
Sprachen EN
Zeitraum WiSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung
Lehrveranstaltung L0646: Praktikum Digitale Nachrichtenübertragung
Typ Laborpraktikum
SWS 1
LP 1
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 16, Präsenzstudium 14
Dozenten Prof. Gerhard Bauch
Sprachen DE/EN
Zeitraum WiSe
Inhalt

- DSL-Übertragung

- Stochastische Prozesse

- Digitale Datenübertragung

Literatur

K. Kammeyer: Nachrichtenübertragung, Teubner

P.A. Höher: Grundlagen der digitalen Informationsübertragung, Teubner.

J.G. Proakis, M. Salehi: Digital Communications. McGraw-Hill.

S. Haykin: Communication Systems. Wiley

R.G. Gallager: Principles of Digital Communication. Cambridge

A. Goldsmith: Wireless Communication. Cambridge.

D. Tse, P. Viswanath: Fundamentals of Wireless Communication. Cambridge.

Modul M0836: Communication Networks

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Ausgewählte Themen der Kommunikationsnetze (L0899) Projekt-/problembasierte Lehrveranstaltung 2 2
Kommunikationsnetze (L0897) Vorlesung 2 2
Übung Kommunikationsnetze (L0898) Projekt-/problembasierte Lehrveranstaltung 1 2
Modulverantwortlicher Prof. Andreas Timm-Giel
Zulassungsvoraussetzungen None
Empfohlene Vorkenntnisse
  • Fundamental stochastics
  • Basic understanding of computer networks and/or communication technologies is beneficial
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

Students are able to describe the principles and structures of communication networks in detail. They can explain the formal description methods of communication networks and their protocols. They are able to explain how current and complex communication networks work and describe the current research in these examples.

Fertigkeiten

Students are able to evaluate the performance of communication networks using the learned methods. They are able to work out problems themselves and apply the learned methods. They can apply what they have learned autonomously on further and new communication networks.

Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

Students are able to define tasks themselves in small teams and solve these problems together using the learned methods. They can present the obtained results. They are able to discuss and critically analyse the solutions.

Selbstständigkeit

Students are able to obtain the necessary expert knowledge for understanding the functionality and performance capabilities of new communication networks independently.

Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 110, Präsenzstudium 70
Leistungspunkte 6
Studienleistung Keine
Prüfung Referat
Prüfungsdauer und -umfang 1,5 Stunden Kolloquium mit je drei Prüflingen, also ca. 30 min je Prüfling. Inhalt des Kolloquiums sind die Poster der vorhergehenden Postersession sowie die Lehrinhalte.
Zuordnung zu folgenden Curricula Elektrotechnik: Vertiefung Nachrichten- und Kommunikationstechnik: Wahlpflicht
Elektrotechnik: Vertiefung Regelungs- und Energiesystemtechnik: Wahlpflicht
Flugzeug-Systemtechnik: Kernqualifikation: Wahlpflicht
Informatik-Ingenieurwesen: Vertiefung I. Informatik: Wahlpflicht
Information and Communication Systems: Vertiefung Kommunikationssysteme: Wahlpflicht
Information and Communication Systems: Vertiefung Sichere und zuverlässige IT-Systeme, Schwerpunkt Netze: Wahlpflicht
Internationales Wirtschaftsingenieurwesen: Vertiefung II. Informationstechnologie: Wahlpflicht
Mechatronics: Technischer Ergänzungskurs: Wahlpflicht
Microelectronics and Microsystems: Vertiefung Communication and Signal Processing: Wahlpflicht
Theoretischer Maschinenbau: Vertiefung Robotik und Informatik: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L0899: Selected Topics of Communication Networks
Typ Projekt-/problembasierte Lehrveranstaltung
SWS 2
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Andreas Timm-Giel
Sprachen EN
Zeitraum WiSe
Inhalt Example networks selected by the students will be researched on in a PBL course by the students in groups and will be presented in a poster session at the end of the term.
Literatur
  • see lecture
Lehrveranstaltung L0897: Communication Networks
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Andreas Timm-Giel, Dr.-Ing. Koojana Kuladinithi
Sprachen EN
Zeitraum WiSe
Inhalt
Literatur
  • Skript des Instituts für Kommunikationsnetze
  • Tannenbaum, Computernetzwerke, Pearson-Studium


Further literature is announced at the beginning of the lecture.

Lehrveranstaltung L0898: Communication Networks Excercise
Typ Projekt-/problembasierte Lehrveranstaltung
SWS 1
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 46, Präsenzstudium 14
Dozenten Prof. Andreas Timm-Giel
Sprachen EN
Zeitraum WiSe
Inhalt Part of the content of the lecture Communication Networks are reflected in computing tasks in groups, others are motivated and addressed in the form of a PBL exercise.
Literatur
  • announced during lecture

Modul M0710: Hochfrequenztechnik

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Hochfrequenztechnik (L0573) Vorlesung 2 3
Hochfrequenztechnik (L0574) Hörsaalübung 2 2
Hochfrequenztechnik (L0575) Laborpraktikum 1 1
Modulverantwortlicher Prof. Alexander Kölpin
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse Grundlagen der Nachrichtentechnik, Halbleiterelektronik und elektronischer Schaltungen, Grundkenntnisse der Wellenausbreitung aus den Vorlesungen Leitungstheorie und Theoretische Elektrotechnik.


Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

Die Studierenden können Phänomene bei der Ausbreitung elektromagnetischer Wellen in unterschiedlichen Frequenzbändern erklären. Sie können Übertragungssysteme und die darin enthaltenen Komponenten beschreiben. Sie können einen Überblick über unterschiedliche Antennentypen geben und die grundlegenden Kenngrößen von Antennen beschreiben. Sie können das Rauschen von linearen Schaltungen erklären, Schaltungsvarianten anhand von Kenngrößen vergleichen und für unterschiedliche Situationen die jeweils am besten geeignete wählen.

Fertigkeiten

Die Studierenden sind in der Lage, die Ausbreitung elektromagnetischer Wellen zu berechnen. Sie können komplette Übertragungssysteme analysieren und einfache Empfängerschaltungen auslegen. Sie können die Eigenschaften und Kenngrößen von einfachen Antennen und Gruppenstrahlern anhand aus der Geometrie berechnen. Sie können das Rauschen von Empfängern und den Signal-zu-Rausch-Abstand von kompletten Übertragungssystemen berechnen. Die Studienenden können die erlerne Theorie in Praktikumsversuchen anwenden.


Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

Die Studierenden führen während des Praktikums in Gruppen versuche durch. Sie dokumentieren, diskutieren und bewerten die Ergebnisse gemeinsam.


Selbstständigkeit

Die Studierenden sind fähig das erlernte Wissen mit ihren Vorkenntnissen aus anderen Vorlesungen zu verknüpfen. Sie können unter Anleitung für die Lösung spezifischer Probleme notwendige Daten aus externen Quellen, wie Normen oder Literatur, extrahieren und anwenden. Sie sind in der Lage eigenständig und mit Hilfe der Praktikumsumdrucke ihr Wissen in die Praxis umzusetzen.


Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 110, Präsenzstudium 70
Leistungspunkte 6
Studienleistung
Verpflichtend Bonus Art der Studienleistung Beschreibung
Ja Keiner Fachtheoretisch-fachpraktische Studienleistung
Prüfung Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 90 min
Zuordnung zu folgenden Curricula Elektrotechnik: Kernqualifikation: Pflicht
Information and Communication Systems: Vertiefung Kommunikationssysteme: Wahlpflicht
Internationales Wirtschaftsingenieurwesen: Vertiefung II. Elektrotechnik: Wahlpflicht
Microelectronics and Microsystems: Vertiefung Communication and Signal Processing: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L0573: Hochfrequenztechnik
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Alexander Kölpin
Sprachen DE/EN
Zeitraum WiSe
Inhalt

- Antennen: Berechnungsgrundlagen - Kenngrößen - Verschiedene Antennenformen

- Funkwellenausbreitung

- Sender: Leistungserzeugung mit Röhren - Sendeverstärker

- Empfänger: Vorverstärker - Überlagerungsempfang - Empfangsempfindlichkeit - Rauschen

- Ausgewählte Systembeispiele


Literatur

H.-G. Unger, „Elektromagnetische Theorie für die Hochfrequenztechnik, Teil I“, Hüthig, Heidelberg, 1988

H.-G. Unger, „Hochfrequenztechnik in Funk und Radar“, Teubner, Stuttgart, 1994

E. Voges, „Hochfrequenztechnik - Teil II: Leistungsröhren, Antennen und Funkübertragung, Funk- und Radartechnik“, Hüthig, Heidelberg, 1991

E. Voges, „Hochfrequenztechnik“, Hüthig, Bonn, 2004


C.A. Balanis, “Antenna Theory”, John Wiley and Sons, 1982

R. E. Collin, “Foundations for Microwave Engineering”, McGraw-Hill, 1992

D. M. Pozar, “Microwave and RF Design of Wireless Systems”, John Wiley and Sons, 2001

D. M. Pozar, “Microwave Engineerin”, John Wiley and Sons, 2005


Lehrveranstaltung L0574: Hochfrequenztechnik
Typ Hörsaalübung
SWS 2
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Alexander Kölpin
Sprachen DE/EN
Zeitraum WiSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung
Lehrveranstaltung L0575: Hochfrequenztechnik
Typ Laborpraktikum
SWS 1
LP 1
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 16, Präsenzstudium 14
Dozenten Prof. Alexander Kölpin
Sprachen DE/EN
Zeitraum WiSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Modul M0637: Advanced Concepts of Wireless Communications

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Weiterführende Konzepte der drahtlosen Kommunikation (L0297) Vorlesung 3 4
Weiterführende Konzepte der drahtlosen Kommunikation (L0298) Hörsaalübung 2 2
Modulverantwortlicher Dr. Rainer Grünheid
Zulassungsvoraussetzungen None
Empfohlene Vorkenntnisse
  • Lecture "Signals and Systems"
  • Lecture "Fundamentals of Telecommunications and Stochastic Processes"
  • Lecture "Digital Communications"
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

Students are able to explain the general as well as advanced principles and techniques that are applied to wireless communications. They understand the properties of wireless channels and the corresponding mathematical description. Furthermore, students are able to explain the physical layer of wireless transmission systems. In this context, they are proficient in the concepts of multicarrier transmission (OFDM), modulation, error control coding, channel estimation and multi-antenna techniques (MIMO). Students can also explain methods of multiple access. On the example of contemporary communication systems (LTE, 5G) they can put the learnt content into a larger context.

The students are familiar with the contents of lecture and tutorials. They can explain and apply them to new problems.

Fertigkeiten

Using the acquired knowledge, students are able to understand the design of current and future wireless systems. Moreover, given certain constraints, they can choose appropriate parameter settings of communication systems. Students are also able to assess the suitability of technical concepts for a given application.

Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz Students can jointly elaborate tasks in small groups and present their results in an adequate fashion.
Selbstständigkeit Students are able to extract necessary information from given literature sources and put it into the perspective of the lecture. They can continuously check their level of expertise with the help of accompanying measures (such as online tests, clicker questions, exercise tasks) and, based on that, to steer their learning process accordingly. They can relate their acquired knowledge to topics of other lectures, e.g., "Fundamentals of Communications and Stochastic Processes" and "Digital Communications".
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 110, Präsenzstudium 70
Leistungspunkte 6
Studienleistung Keine
Prüfung Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 90 Minuten; Umfang: Inhalt von Vorlesung und Übung
Zuordnung zu folgenden Curricula Elektrotechnik: Vertiefung Nachrichten- und Kommunikationstechnik: Wahlpflicht
Information and Communication Systems: Vertiefung Kommunikationssysteme: Wahlpflicht
Microelectronics and Microsystems: Vertiefung Communication and Signal Processing: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L0297: Advanced Concepts of Wireless Communications
Typ Vorlesung
SWS 3
LP 4
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 78, Präsenzstudium 42
Dozenten Dr. Rainer Grünheid
Sprachen EN
Zeitraum SoSe
Inhalt

The lecture deals with technical principles and related concepts of mobile communications. In this context, the main focus is put on the physical and data link layer of the ISO-OSI stack.

In the lecture, the transmission medium, i.e., the mobile radio channel, serves as the starting point of all considerations. The characteristics and the mathematical descriptions of the radio channel are discussed in detail. Subsequently, various physical layer aspects of wireless transmission are covered, such as channel coding, modulation/demodulation, channel estimation, synchronization, and equalization. Moreover, the different uses of multiple antennas at the transmitter and receiver, known as MIMO techniques, are described. Besides these physical layer topics, concepts of multiple access schemes in a cellular network are outlined.

In order to illustrate the above-mentioned technical solutions, the lecture will also provide a system view, highlighting the basics of some contemporary wireless systems, including LTE, LTE Advanced, and 5G New Radio.


Literatur

John G. Proakis, Masoud Salehi: Digital Communications. 5th Edition, Irwin/McGraw Hill, 2007

David Tse, Pramod Viswanath: Fundamentals of Wireless Communication. Cambridge, 2005

Bernard Sklar: Digital Communications: Fundamentals and Applications. Second Edition, Pearson, 2013

Stefani Sesia, Issam Toufik, Matthew Baker: LTE - The UMTS Long Term Evolution. Second Edition, Wiley, 2011

Erik Dahlman, Stefan Parkvall, Johan Sköld: 5G NR - The Next Generation Wireless Access Technology. Second Edition, Academic Press, 2021

Lehrveranstaltung L0298: Advanced Concepts of Wireless Communications
Typ Hörsaalübung
SWS 2
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28
Dozenten Dr. Rainer Grünheid
Sprachen EN
Zeitraum SoSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Modul M0837: Simulation of Communication Networks

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Simulation von Kommunikationsnetzen (L0887) Projekt-/problembasierte Lehrveranstaltung 5 6
Modulverantwortlicher Prof. Andreas Timm-Giel
Zulassungsvoraussetzungen None
Empfohlene Vorkenntnisse
  • Knowledge of computer and communication networks
  • Basic programming skills
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

Students are able to explain the necessary stochastics, the discrete event simulation technology and modelling of networks for performance evaluation.

Fertigkeiten

Students are able to apply the method of simulation for performance evaluation to different, also not practiced, problems of communication networks. The students can analyse the obtained results and explain the effects observed in the network. They are able to question their own results.

Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

Students are able to acquire expert knowledge in groups, present the results, and discuss solution approaches and results. They are able to work out solutions for new problems in small teams.

Selbstständigkeit

Students are able to transfer independently and in discussion with others the acquired method and expert knowledge to new problems. They can identify missing knowledge and acquire this knowledge independently.

Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 110, Präsenzstudium 70
Leistungspunkte 6
Studienleistung Keine
Prüfung Mündliche Prüfung
Prüfungsdauer und -umfang 30 min
Zuordnung zu folgenden Curricula Elektrotechnik: Vertiefung Nachrichten- und Kommunikationstechnik: Wahlpflicht
Flugzeug-Systemtechnik: Kernqualifikation: Wahlpflicht
Information and Communication Systems: Vertiefung Sichere und zuverlässige IT-Systeme, Schwerpunkt Netze: Wahlpflicht
Information and Communication Systems: Vertiefung Kommunikationssysteme: Wahlpflicht
Internationales Wirtschaftsingenieurwesen: Vertiefung II. Informationstechnologie: Wahlpflicht
Theoretischer Maschinenbau: Vertiefung Simulationstechnik: Wahlpflicht
Theoretischer Maschinenbau: Vertiefung Simulationstechnik: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L0887: Simulation of Communication Networks
Typ Projekt-/problembasierte Lehrveranstaltung
SWS 5
LP 6
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 110, Präsenzstudium 70
Dozenten Prof. Andreas Timm-Giel
Sprachen EN
Zeitraum SoSe
Inhalt

In the course necessary basic stochastics and the discrete event simulation are introduced. Also simulation models for communication networks, for example, traffic models, mobility models and radio channel models are presented in the lecture. Students work with a simulation tool, where they can directly try out the acquired skills, algorithms and models. At the end of the course increasingly complex networks and protocols are considered and their performance is determined by simulation.

Literatur
  • Skript des Instituts für Kommunikationsnetze

Further literature is announced at the beginning of the lecture.

Modul M1564: Hauptseminare Informatik und Kommunikationstechnik

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Hauptseminar Informatik und Kommunikationstechnik I (L2352) Seminar 2 3
Hauptseminar Informatik und Kommunikationstechnik II (L2429) Seminar 2 3
Modulverantwortlicher Dozenten des SD E
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse

Grundlegende Module aus der Informatik und Mathematik auf Masterebene.

Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

Die Studierenden können

  • ein spezifisches Thema der Informatik erklären,
  • komplexe Sachverhalte beschreiben,
  • unterschiedliche Standpunkte darlegen und kritisch bewerten.
Fertigkeiten

Die Studierenden können

  • sich in einer begrenzten Zeit in ein spezifisches Thema der Informatik einarbeiten,
  • eine Literaturrecherche durchführen und die Quellen richtig zitieren und angeben,
  • selbstständig einen Vortrag ausarbeiten und vor ausgewählten Publikum halten,
  • den Vortrag in einem Abstract zusammenfassen,
  • im Rahmen der Diskussion Fachfragen beantworten.
Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

Die Studierenden sind in der Lage,

  • ein Thema für eine bestimmte Zielgruppe aufzuarbeiten und darzustellen,
  • mit der Betreuerin bzw. dem Betreuer das Thema sowie Inhalt und Aufbau des Vortrages zu diskutieren,
  • einzelne Aspekte aus dem Themengebiet mit den Zuhörerinnen und Zuhörern durchzusprechen,
  • als Vortragende bzw. Vortragender auf die Fragen der Zuhörerinnen und Zuhörer einzugehen.
Selbstständigkeit

Die Studierenden werden die Lage versetzt,

  • eigenständig Aufgaben zu definieren,
  • notwendiges Wissen zu erschließen,
  • geeignete Hilfsmittel einzusetzen, 
  • unter Anleitung der Betreuerin bzw. des Betreuers den Arbeitsstand kritisch zu überprüfen.
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56
Leistungspunkte 6
Studienleistung Keine
Prüfung Referat
Prüfungsdauer und -umfang x
Zuordnung zu folgenden Curricula Computer Science: Vertiefung IV. Fachspezifische Fokussierung: Wahlpflicht
Information and Communication Systems: Vertiefung Kommunikationssysteme: Wahlpflicht
Information and Communication Systems: Vertiefung Sichere und zuverlässige IT-Systeme: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L2352: Hauptseminar Informatik und Kommunikationstechnik I
Typ Seminar
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Dozenten des SD E
Sprachen DE/EN
Zeitraum WiSe/SoSe
Inhalt
Literatur
Lehrveranstaltung L2429: Hauptseminar Informatik und Kommunikationstechnik II
Typ Seminar
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Dozenten des SD E
Sprachen DE/EN
Zeitraum WiSe/SoSe
Inhalt
Literatur

Modul M0638: Modern Wireless Systems

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Ausgewählte Themen moderner Funksysteme (L1982) Projekt-/problembasierte Lehrveranstaltung 2 3
Moderne Funksysteme (L0296) Vorlesung 3 3
Modulverantwortlicher Dr. Rainer Grünheid
Zulassungsvoraussetzungen None
Empfohlene Vorkenntnisse
  • Lecture "Digital Communications"
  • Lecture "Advanced Concepts of Wireless Communications"
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

Students have an overview of a variety of contemporary wireless systems of different size and complexity. They understand the technical solutions from the perspective of the physical and data link layer. They have developed a system view and are aware of the technical arguments, considering the respective applications and associated constraints. For several examples (e.g., 5G New Radio), students are able to explain different concepts in a very deep technical detail.

The students are familiar with the contents of lecture and PBL course. They can explain and apply them to new problems.

Fertigkeiten Students have developed a system view. They can transfer their knowledge to evaluate other systems, not discussed in the lecture, and to understand the respective technical solutions. Given specific contraints and technical requirements, students are in a position to make proposals for certain design aspects by an appropriate assessment and the consideration of alternatives.
Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

Students can jointly elaborate tasks in small groups and present their results in an adequate fashion.

Selbstständigkeit

Students are able to extract necessary information from given literature sources and put it into the perspective of the lecture. They can continuously check their level of expertise with the help of accompanying measures (such as online tests, clicker questions, exercise tasks) and, based on that, to steer their learning process accordingly. They can relate their acquired knowledge to topics of other lectures, e.g., "Digital Communications" and "Advanced Topics of Wireless Communications".

Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 110, Präsenzstudium 70
Leistungspunkte 6
Studienleistung
Verpflichtend Bonus Art der Studienleistung Beschreibung
Ja Keiner Fachtheoretisch-fachpraktische Studienleistung PBL-Kurs mit Posterpräsentation
Prüfung Mündliche Prüfung
Prüfungsdauer und -umfang 40 min
Zuordnung zu folgenden Curricula Elektrotechnik: Vertiefung Nachrichten- und Kommunikationstechnik: Wahlpflicht
Information and Communication Systems: Vertiefung Kommunikationssysteme: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L1982: Selected Topics of Modern Wireless Systems
Typ Projekt-/problembasierte Lehrveranstaltung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Dr. Rainer Grünheid
Sprachen EN
Zeitraum WiSe
Inhalt

In this course, selected "hot" topics of modern wireless systems will be covererd. For that purpose, students work in small groups to elaborate a given subject, including a quantitative analysis with provided simulation tools. The results will be presented in a poster session or a talk towards the end of the semester. Possible topics can include various system concepts and related technical principles, such as:

  • WLAN sytems
  • 5G systems
  • Millimeter wave communication
  • Visible light communication
  • Cooperative Multipoint
  • Massive MIMO
  • Massive machine-type communication
  • Interference cancellation
  • Non-orthogonal multiple access
  • Heterogeneous networks
  • ...




Literatur will be provided, depending on the given topics
Lehrveranstaltung L0296: Modern Wireless Systems
Typ Vorlesung
SWS 3
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 48, Präsenzstudium 42
Dozenten Dr. Rainer Grünheid
Sprachen EN
Zeitraum WiSe
Inhalt

The lecture gives an overview of contemporary wireless communication concepts and related techniques from a system point of view. For that purpose, different systems, ranging from Wireless Personal to Wide Area Networks, are covered, mainly discussing the physical and data link layer.

Systems under consideration include:

- Near Field Communication (NFC)
- ZigBee / IEEE 802.15.4
- Bluetooth
- IEEE 802.11 family

- L-band Digital Aeronautical Communication System (LDACS)
- Long Term Evolution (LTE) and LTE Advanced
- 5G New Radio

A special focus is placed on 4th and 5th generation networks; in particular, an in-depth view into the technical principles of the 5G New Radio standard is given.

Literatur

John G. Proakis, Masoud Salehi: Digital Communications. 5th Edition, Irwin/McGraw Hill, 2007

Stefani Sesia, Issam Toufik, Matthew Baker: LTE - The UMTS Long Term Evolution. Second Edition, Wiley, 2011

Erik Dahlman, Stefan Parkvall, Johan Sköld: 5G NR - The Next Generation Wireless Access Technology. Second Edition, Academic Press, 2021



Fachmodule des Schwerpunktes Signalverarbeitung

Modul M0738: Digital Audio Signal Processing

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Digitale Audiosignalverarbeitung (L0650) Vorlesung 3 4
Digitale Audiosignalverarbeitung (L0651) Hörsaalübung 1 2
Modulverantwortlicher Prof. Udo Zölzer
Zulassungsvoraussetzungen None
Empfohlene Vorkenntnisse

Signals and Systems

Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

Die Studierenden können die grundlegenden Verfahren und Methoden der digitalen Audiosignalverarbeitung erklären. Sie können die wesentlichen physikalischen Effekte bei der Sprach- und Audiosignalverarbeitung erläutern und in Kategorien einordnen. Sie können einen Überblick der numerischen Methoden und messtechnischen Charakterisierung von Algorithmen zur Audiosignalverarbeitung geben. Sie können die erarbeiteten Algorithmen auf weitere Anwendungen im Bereich der Informationstechnik und Informatik abstrahieren.

Fertigkeiten

The students will be able to apply methods and techniques from audio signal processing in the fields of mobile and internet communication. They can rely on elementary algorithms of audio signal processing in form of Matlab code and interactive JAVA applets. They can study parameter modifications and evaluate the influence on human perception and technical applications in a variety of applications beyond audio signal processing. Students can perform measurements in time and frequency domain in order to give objective and subjective quality measures with respect to the methods and applications.

Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

The students can work in small groups to study special tasks and problems and will be enforced to present their results with adequate methods during the exercise.

Selbstständigkeit

The students will be able to retrieve information out of the relevant literature in the field and putt hem into the context of the lecture. They can relate their gathered knowledge and relate them to other lectures (signals and systems, digital communication systems, image and video processing, and pattern recognition). They will be prepared to understand and communicate problems and effects in the field audio signal processing.

Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56
Leistungspunkte 6
Studienleistung Keine
Prüfung Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 60 min
Zuordnung zu folgenden Curricula Elektrotechnik: Vertiefung Nachrichten- und Kommunikationstechnik: Wahlpflicht
Information and Communication Systems: Vertiefung Kommunikationssysteme, Schwerpunkt Signalverarbeitung: Wahlpflicht
Information and Communication Systems: Vertiefung Sichere und zuverlässige IT-Systeme, Schwerpunkt Software und Signalverarbeitung : Wahlpflicht
Microelectronics and Microsystems: Vertiefung Communication and Signal Processing: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L0650: Digital Audio Signal Processing
Typ Vorlesung
SWS 3
LP 4
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 78, Präsenzstudium 42
Dozenten Prof. Udo Zölzer
Sprachen EN
Zeitraum WiSe
Inhalt
  • Introduction (Studio Technology,  Digital Transmission Systems, Storage Media, Audio Components at Home)

  • Quantization (Signal Quantization, Dither, Noise Shaping, Number Representation)

  • AD/DA Conversion (Methods, AD Converters, DA Converters, Audio Processing Systems, Digital Signal Processors, Digital Audio Interfaces, Single-Processor Systems, Multiprocessor Systems)

  • Equalizers (Recursive Audio Filters, Nonrecursive Audio Filters, Multi-Complementary Filter Bank)

  • Room Simulation (Early Reflections, Subsequent Reverberation, Approximation of Room Impulse Responses)

  • Dynamic Range Control (Static Curve, Dynamic Behavior, Implementation, Realization Aspects)

  • Sampling Rate Conversion (Synchronous Conversion, Asynchronous Conversion, Interpolation Methods)

  • Data Compression (Lossless Data Compression, Lossy Data Compression, Psychoacoustics, ISO-MPEG1 Audio Coding)

Literatur

- U. Zölzer, Digitale Audiosignalverarbeitung, 3. Aufl., B.G. Teubner, 2005.

- U. Zölzer, Digitale Audio Signal Processing, 2nd Edition, J. Wiley & Sons, 2005.


- U. Zölzer (Ed), Digital Audio Effects, 2nd Edition, J. Wiley & Sons, 2011.


 






Lehrveranstaltung L0651: Digital Audio Signal Processing
Typ Hörsaalübung
SWS 1
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 46, Präsenzstudium 14
Dozenten Prof. Udo Zölzer
Sprachen EN
Zeitraum WiSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Modul M0677: Digital Signal Processing and Digital Filters

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Digitale Signalverarbeitung und Digitale Filter (L0446) Vorlesung 3 4
Digitale Signalverarbeitung und Digitale Filter (L0447) Hörsaalübung 2 2
Modulverantwortlicher Prof. Gerhard Bauch
Zulassungsvoraussetzungen None
Empfohlene Vorkenntnisse
  • Mathematics 1-3
  • Signals and Systems
  • Fundamentals of signal and system theory as well as random processes.
  • Fundamentals of spectral transforms (Fourier series, Fourier transform, Laplace transform)
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

The students know and understand basic algorithms of digital signal processing. They are familiar with the spectral transforms of discrete-time signals and are able to describe and analyse signals and systems in time and image domain. They know basic structures of digital filters and can identify and assess important properties including stability. They are aware of the effects caused by quantization of filter coefficients and signals. They are familiar with the basics of adaptive filters. They can perform traditional and parametric methods of spectrum estimation, also taking a limited observation window into account.

The students are familiar with the contents of lecture and tutorials. They can explain and apply them to new problems.

Fertigkeiten The students are able to apply methods of digital signal processing to new problems. They can choose and parameterize suitable filter striuctures. In particular, the can design adaptive filters according to the minimum mean squared error (MMSE) criterion and develop an efficient implementation, e.g. based on the LMS or RLS algorithm.  Furthermore, the students are able to apply methods of spectrum estimation and to take the effects of a limited observation window into account.
Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

The students can jointly solve specific problems.

Selbstständigkeit

The students are able to acquire relevant information from appropriate literature sources. They can control their level of knowledge during the lecture period by solving tutorial problems, software tools, clicker system.

Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 110, Präsenzstudium 70
Leistungspunkte 6
Studienleistung Keine
Prüfung Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 90 min
Zuordnung zu folgenden Curricula Elektrotechnik: Vertiefung Regelungs- und Energiesystemtechnik: Wahlpflicht
Informatik-Ingenieurwesen: Vertiefung II. Ingenieurwissenschaften: Wahlpflicht
Information and Communication Systems: Vertiefung Kommunikationssysteme, Schwerpunkt Signalverarbeitung: Wahlpflicht
Mechanical Engineering and Management: Vertiefung Mechatronik: Wahlpflicht
Mechatronics: Vertiefung Intelligente Systeme und Robotik: Wahlpflicht
Microelectronics and Microsystems: Vertiefung Communication and Signal Processing: Wahlpflicht
Theoretischer Maschinenbau: Vertiefung Robotik und Informatik: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L0446: Digital Signal Processing and Digital Filters
Typ Vorlesung
SWS 3
LP 4
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 78, Präsenzstudium 42
Dozenten Prof. Gerhard Bauch
Sprachen EN
Zeitraum WiSe
Inhalt
  • Transforms of discrete-time signals:

    • Discrete-time Fourier Transform (DTFT)

    • Discrete Fourier-Transform (DFT), Fast Fourier Transform (FFT)

    • Z-Transform

  • Correspondence of continuous-time and discrete-time signals, sampling, sampling theorem

  • Fast convolution, Overlap-Add-Method, Overlap-Save-Method

  • Fundamental structures and basic types of digital filters

  • Characterization of digital filters using pole-zero plots, important properties of digital filters

  • Quantization effects

  • Design of linear-phase filters

  • Fundamentals of stochastic signal processing and adaptive filters

    • MMSE criterion

    • Wiener Filter

    • LMS- and RLS-algorithm

  • Traditional and parametric methods of spectrum estimation

Literatur

K.-D. Kammeyer, K. Kroschel: Digitale Signalverarbeitung. Vieweg Teubner.

V. Oppenheim, R. W. Schafer, J. R. Buck: Zeitdiskrete Signalverarbeitung. Pearson StudiumA. V.

W. Hess: Digitale Filter. Teubner.

Oppenheim, R. W. Schafer: Digital signal processing. Prentice Hall.

S. Haykin:  Adaptive flter theory.

L. B. Jackson: Digital filters and signal processing. Kluwer.

T.W. Parks, C.S. Burrus: Digital filter design. Wiley.

Lehrveranstaltung L0447: Digital Signal Processing and Digital Filters
Typ Hörsaalübung
SWS 2
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Gerhard Bauch
Sprachen EN
Zeitraum WiSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Modul M0556: Computer Graphics

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Computer-Grafik (L0145) Vorlesung 2 3
Computer-Grafik (L0768) Gruppenübung 2 3
Modulverantwortlicher Prof. Tobias Knopp
Zulassungsvoraussetzungen None
Empfohlene Vorkenntnisse
  •  Linear Algebra (in particular matrix/vector computation)
  •  Basic programming skills in C/C++


Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

Students can explain and describe basic algorithms in 3D computer graphics.


Fertigkeiten

Students are capable of

  •  implementing a basic 3D rendering pipeline. This consists of projecting simple 3D structures (e.g. cube, spheres) onto a 2D surface using a virtual camera.
  •  apply geometric transformations (e.g. rotation, scaling) in 2D and 3D computer graphics.
  •  using well-known 2D/3D APIs (OpenGL, Cairo) for solving a given problem statement.
Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

Students can collaborate in a small team on the realization and validation of a 3D computer graphics pipeline.



Selbstständigkeit
  •  Students are able to solve simple tasks independently with reference to the contents of the lectures and the exercise sets.
  •  Students are able to solve detailed problems independently with the aid of the tutorial’s programming task.
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56
Leistungspunkte 6
Studienleistung Keine
Prüfung Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 90 min
Zuordnung zu folgenden Curricula Computer Science: Vertiefung I. Computer- und Software-Engineering: Wahlpflicht
Information and Communication Systems: Vertiefung Sichere und zuverlässige IT-Systeme, Schwerpunkt Software und Signalverarbeitung : Wahlpflicht
Information and Communication Systems: Vertiefung Kommunikationssysteme, Schwerpunkt Signalverarbeitung: Wahlpflicht
Internationales Wirtschaftsingenieurwesen: Vertiefung II. Informationstechnologie: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L0145: Computer Graphics
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Tobias Knopp
Sprachen EN
Zeitraum SoSe
Inhalt

Computer graphics and animation are leading to an unprecedented visual revolution. The course deals with its technological foundations:

  • Object-oriented Computer Graphics
  • Projections and Transformations
  • Polygonal and Parametric Modelling
  • Illuminating, Shading, Rendering
  • Computer Animation Techniques
  • Kinematics and Dynamics Effects

Students will be be working on a series of mini-projects which will eventually evolve into a final project. Learning computer graphics and animation resembles learning a musical instrument. Therefore, doing your projects well and in time is essential for performing well on this course.

Literatur
Alan H. Watt:
3D Computer Graphics.
Harlow: Pearson (3rd ed., repr., 2009).

Dariush Derakhshani:
Introducing Autodesk Maya 2014.
New York, NY : Wiley (2013).

Lehrveranstaltung L0768: Computer Graphics
Typ Gruppenübung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Tobias Knopp
Sprachen EN
Zeitraum SoSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Modul M1700: Satellite Communications and Navigation

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Funkbasierte Positionierung und Navigation (L2711) Vorlesung 2 3
Satellitenkommunikation (L2710) Vorlesung 3 3
Modulverantwortlicher Prof. Gerhard Bauch
Zulassungsvoraussetzungen None
Empfohlene Vorkenntnisse

The module is designed for a diverse audience, i.e. students with different background. Basic knowledge of communications engineering and signal processing are of advantage but not required. The course intends to provide the chapters on communications techniques such that on the one hand students with a communications engineering background learn additional concepts and examples (e.g. modulation and coding schemes or signal processing concepts) which have not or in a different way been treated in our other bachelor and master courses. On the other hand, students with other background shall be able to grasp the ideas but may not be able to understand in the same depth. The individual background of the students will be taken into consideration in the oral exam.

Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

The students are able to understand, compare and analyse digital satellite communications system as well as navigation techniques. They are familiar with principal ideas of the respective communications, signal processing and positioning methods. They can describe distortions and resulting limitations caused by transmission channels and hardware components. They can describe how fundamental communications and navigation techniques are applied in selected practical systems. 

The students are familiar with the contents of lecture and tutorials. They can explain and apply them to new problems.



Fertigkeiten

The students are able to describe and analyse digital satellite communications systems and navigation systems. They are able to analyse transmission chains including link budget calculations. They are able to choose appropriate transmission technologies and system parameters for given scenarios. 

Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

The students can jointly solve specific problems.

Selbstständigkeit

The students are able to acquire relevant information from appropriate literature sources. 

Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 110, Präsenzstudium 70
Leistungspunkte 6
Studienleistung Keine
Prüfung Mündliche Prüfung
Prüfungsdauer und -umfang 30 min
Zuordnung zu folgenden Curricula Elektrotechnik: Vertiefung Nachrichten- und Kommunikationstechnik: Wahlpflicht
Information and Communication Systems: Vertiefung Sichere und zuverlässige IT-Systeme, Schwerpunkt Software und Signalverarbeitung : Wahlpflicht
Information and Communication Systems: Vertiefung Kommunikationssysteme, Schwerpunkt Signalverarbeitung: Wahlpflicht
Microelectronics and Microsystems: Vertiefung Communication and Signal Processing: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L2711: Radio-Based Positioning and Navigation
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Gerhard Bauch, Dr. Ing. Rico Mendrzik
Sprachen EN
Zeitraum SoSe
Inhalt
  • Information extraction from communication signals
    • Time-of-arrival principle
      • Ranging in additive white Gaussian noise (AWGN) channel
      • Correlation-based range estimation
      • Effect of multipath propagation on time-of-arrival principle
      • Zero-forcing range estimation in the presence of multipath
      • Optimum range estimation in the presence of multipath
      • Zero-forcing in presence of noise
    • Angle-of-arrival principle
      • Angle-of-arrival estimation in AWGN channel
      • Delay-and-sum estimator
      • Multiple Signal Classifier (MUSIC)
      • MUSIC-based angle-of-arrival estimation
      • Case study: Comparison of estimators in AWGN channels
      • Effect of multipath propagation on angle-of-arrival principle
      • Case study: Comparison of estimators in multipath channels
  • Information fusion of extracted signals 
    • Distance-based positioning
      • Principle of time-of-arrival positioning
      • Geometric interpretation
      • Positioning in the absence of noise
      • Linearization of the positioning problem
      • Positioning in the presence of noise
      • Optimality criteria
      • Least squares time-of-arrival positioning
      • Maximum likelihood time-of-arrival positioning
      • Interactive Matlab demo
      • Excursion: gradient descent solvers for nonlinear programs
      • Real-life positioning with embedded development board (Arduino)
      • Linearized least squares time-of-arrival positioning
      • Effect of clock offsets on distance-based positioning
      • Time-difference-of-arrival principle
      • Least squares time-difference-of-arrival positioning
      • Clock offset mitigation via two-way ranging
    • Performance limits of distance-based positioning
      • Fisher information and the Cramér-Rao lower bound
      • Fisher information in the AWGN case
      • Multi-variate Fisher information
      • Cramér-Rao lower bound for synchronized time-of-arrival positioning
      • Case study: Synchronized time-of-arrival positioning
      • Cramér-Rao lower bound for unsynchronized time-of-arrival positioning
      • Case study: Unsynchronized time-of-arrival positioning
    • Angle-based Positioning
      • Angle-of-arrival positioning principle
      • Geometric interpretation angle-of-arrival positioning principle
      • Noise-free angle-of-arrival positioning with known orientation
      • Effect of noise on angle-of-arrival positioning
      • Least squares angle-of-arrival positioning with known orientation
      • Linear least squares angle-of-arrival positioning
      • Effect of orientation uncertainty
      • Angle-difference-of-arrival positioning
      • Geometric interpretation angle difference of arrival positioning
      • Proof of angle-difference-of-arrival locus
      • Inscribed angle lemma
      • Case study: Angle-difference-of-arrival-positioning
    • Performance limits of angle-based positioning
      • Cramér-Rao lower bound for angle-of-arrival positioning with known orientation
      • Case study: Angle-of-arrival positioning with known orientation
  • Information Filtering
    • Bayesian filtering
      • Principle of Bayesian filtering
      • General Problem Formulation
      • Solution to the linear Gaussian case
      • State transition in the linear Gaussian case
      • Proof of predicted posterior distribution of the Kalman filter
      • State update in the linear Gaussian case
      • Proof of marginal posterior distribution of the Kalman filter
      • Working with Gaussian random variables
        • Proof: Affine transformation
        • Proof: Marginalization
        • Proof: Conditioning
      • Kalman filter: Optimum Inference in the linear Gaussian case
      • Modeling of process noise
      • Modeling of measurement noise
      • Case study: Kalman filtering in the linear Gaussian case
      • Interactive Kalman filtering in Matlab
      • Dealing with nonlinearities in Bayesian filtering
      • Nonlinear Gaussian case
      • Extended Kalman filter
      • Proof of predicted posterior distribution of the extended Kalman filter
      • Proof of marginal posterior distribution of the extended Kalman filter
      • Example: Nonlinear state transition
      • Case study: Extended Kalman filtering
      • Practical considerations for filter design
  • Satellite Navigation
    • Overview from positioning perspective
      • Earth-centered earth-fixed (ECEF) coordinate system
      • World geodetic system (WGS)
      • Satellite navigation systems
      • System-receiver clock offsets and pseudo-ranges
      • Unsynchronized time-of-arrival positioning revisited
    • GPS legacy signals and ranging
      • Signal overview
      • Time-of-arrival principle revisited
      • Direct sequence spread spectrum principle
      • Short and long codes
      • Satellite signal generation
      • Carriers and codes
      • Correlation properties of codes
      • Code division multiple access in flat fading channels
      • Navigation message
    • Velocity estimation
    • Hands-on case study: Design of an extended Kalman filter for satellite navigation based on recorded data
  • Robust navigation
    • Multipath-assisted positioning in millimeter wave multiple antenna systems
    • Multi-sensor fusion 
Literatur
Lehrveranstaltung L2710: Satellite Communications
Typ Vorlesung
SWS 3
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 48, Präsenzstudium 42
Dozenten Prof. Gerhard Bauch
Sprachen EN
Zeitraum SoSe
Inhalt
  • Introduction to satellite communications
    • What is a satellite
    • Overview orbits, Van Allen Belt, components of a satellite
    • Satellite services
    • Frequency bands for satellite services
    • International Telecommunications Union (ITU)
    • Influence of atmospheric impairments
    • Milestones in satellite communications
  • Components of a satellite communications system
    • Ground segment
    • Space segment
    • Control segment
  • Communication links
    • Uplink, downlink
    • Forward link, reverse link
    • Intersatellite links
    • Multiple access
    • Performance measures
      • Effective isotropic radiated power (EIRP), antenna gain, figure of merit, G/T, carrier to noise ratio
      • Signal to noise power ratio vs. carrier to noise ratio
  • Single beam and multibeam satellites
    • Beam coverage
    • Examples for beam coverage of LEO and GEO satellites (Iridium, Viasat)
  • Transparent vs. regenerative payload
  • Orbits
    • Low earth orbot (LEO), medium earth orbit (MEO), geosynchroneous and geostationary orbits (GEO), highly elliptical orbits (HEO
    • Favourable orbits:
      • HEO orbits with 63-64o inclination, Molnya and Tundra orbits
      • Circular LEO orbits
      • Circular MEO Orbits (Intermediate Circular Orbits (ICO))
      • Equatorial orbits, geostationary orbit (GEO)
    • Important aspects of LEO, MEO and GEO satellites
  • Kepler’s laws of planetary motion
  • Gravitational force
  • Parameters of ellipses and elliptical orbits
    • Major and minor half axis
    • Foci
    • Eccentricity
    • Eccentric anomaly, mean anomaly, true anomaly
    • Area
    • Orbit period
    • Perigee, apogee
    • Distance of satellite from center of earth
    • Construction of ellipses according to de La Hire
    • Orbital plane in space, inclination, right ascension (longitude) of ascending node, Vernal equinox
  • Newton’s laws of motion
  • Newton’s universal law of gravitation
  • Energy of satellites: Potential energy, kinetic energy, total energy
  • Instantaneous speed of a satellite
  • Kepler’s equation
  • Satellite visibility, elevation
  • Required number of LEO, MEO or GEO satellites for continuous earth coverage
  • Satellite altitude and distance from a point on earth
  • Choice of orbits
    • LEO, HEO, GEO
    • Elliptical orbits with non-zero inclination, Molnya orbits, Tundra orbits
    • Geosynchronous orbits
      • Parameters of geosynchronous orbits
      • Circular geosynchronous orbits
      • Inclined geosynchronous orbits
      • Quasi-zenith satellite systems (QZSS)
      • Syb-synchronous circular equatorial orbits
      • Geostationary orbit
        • Parameters of the geostationary orbit
        • Visibility
        • Propagation delay
        • Applications and system examples
  • Perturbations of orbits
    • Station keeping
      • Station keeping box
      • Estimation of orbit parameters
  • Fundamentals of digital communications techniques
    • Components of a digital communications system
    • Principles of encryption
    • Scrambling
    • Scrambling vs. interleaving for randomization of data sequences
    • Interleaving: Block interleaver, convolutional interleaver, random interleaver
    • Digital modulation methods
      • Linear and non-linear digital modulation methods
      • Linear digital modulation methods
        • QAM modulator and demodulator
        • Pulse shaping, square-root raised-cosine pulses
        • Average power spectral density
        • Signal space constellation
        • Examples: M-ary phase shift keying (M-PSK), M-ary quadrature amplitude shift keying (M-QAM)
        • M-PSK in noisy channels
        • Bit error probabilities of M-PSK and M-QAM
        • M-PSK vs. M-QAM
        • M-ary amplitude and phase shift keying (M-APSK)
        • M-APSK vs. M-QAM
        • Differential phase shift keying (DPSK)

Error control coding (channel coding)

  • Error detecting and forward error correcting (FEC) codes
  • Principle of channel coding
  • Data rate, code rate, Baud rate, spectral efficiency of modulation and coding schemes
  • Bandwidth-power trade-off, bandwidth-limited vs. power-limited transmission
  • Coding and modulation for transparent vs. regenerative payload
  • Block codes and convolutional codes
  • Concatenated codes
  • Bit-interleaved coded modulation
  • Convolutional codes
  • Low density parity check (LDPC) codes, principle of message passing decoding, bit error rate performance
  • Cyclic block codes
    • Examples for cyclic block codes
    • Single errors vs. block errors, cyclic block codes for burst errors
    • Generator matrix, generator polynomials
    • Systematic encoding and syndrome determination with shift registers
    • Cyclic redundancy check (CRC) codes


  • Automatic repeat request (ARQ)
    • Principle of ARQ
    • Stop-and-wait ARQ
    • Go-back-N ARQ
    • Selective-repeat ARQ
  • Transmission gains and losses
    • Antenna gain
      • Antenna radiation pattern
      • Maximum antenna gain, 3dB beamwidth
      • Maximum antenna gain of circular aperture
      • Maximum antenna gain of a geostationary satellite with global coverage
    • Effective isotropic radiated power (EIRP)
    • Power flux density
    • Path loss
      • Free space loss, free space loss for geostationary satellites
      • Atmospheric loss
      • Received power
    • Losses in transmit and receive equipment
      • Feeder loss
      • Depointing loss
      • Polarization mismatch loss
    • Combined effect of losses
  • Noise
    • Origins of noise
    • White noise
    • Noise power spectral density and noise power
    • Additive white Gaussian noise (AWGN) channel model
    • Antenna noise temperature
    • Earth brightness temperature
    • Signal to noise ratios
  • Atmospheric distortions
    • Atmosphere of the earth: Troposphere, stratosphere, mesosphere, thermosphere, exosphere
    •  Attenuation and depolarization due to rain, fog, rain and ice clouds, sandstorms
    • Scintillation
    • Faraday effect
    • Multipath contributions
  • Link budget calculations
    • GEO clear sky uplink and downlink
    • GEO uplink and downlink under rain conditions
    • Transparent vs. regenerative payload
  • Link availability improvement through site diversity and adaptive transmission
    • Transparent vs. regenerative payload
      • Non-linear amplifiers
        • Saleh model, Rapp model
        • Input and output back-off factor
      • Single carrier and multicarrier operation
      • Dimensioning of transmission parameters
      • Sources of noise: Thermal noise, interference, intermodulation products
      • Signal to noise ratio and bit error probability
      • Robustness against interference and non-linear channels
  • Satellite networks
    • Satellite network reference architectures
    • Network topologies
    • Network connectivity
      • Types of network connectivity
      • On-board connectivity
      • Inter-satellite links
    • Broadcast networks
    • Satellite-based internet
  • Satellite communications systems and standards examples
    • The role of standards in satellite communications
    • The Digital Video Broadcast Satellite Standard: DVB-S, DVB-S2, DVB-S2X
    • Satellites in 3GPP mobile communications networks
    • LEO megaconstellations: SpaceX Starlink, Kuiper, OneWeb
    • Space debris
    • The German Heinrich Hertz mission


Literatur

Modul M1702: Process Imaging

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Prozessbildgebung (L2723) Vorlesung 3 3
Prozessbildgebung (L2724) Projekt-/problembasierte Lehrveranstaltung 3 3
Modulverantwortlicher Prof. Alexander Penn
Zulassungsvoraussetzungen None
Empfohlene Vorkenntnisse No special prerequisites needed
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

Content: The module focuses primarily on discussing established imaging techniques including (a) optical and infrared imaging, (b) magnetic resonance imaging, (c) X-ray imaging and tomography, and (d) ultrasound imaging but also covers a range of more recent imaging modalities. The students will learn:

  1. what these imaging techniques can measure (such as sample density or concentration, material transport, chemical composition, temperature),
  2. how the measurements work (physical measurement principles, hardware requirements, image reconstruction), and
  3. how to determine the most suited imaging methods for a given problem.

Learning goals: After the successful completion of the course, the students shall:

  1. understand the physical principles and practical aspects of the most common imaging methods,
  2. be able to assess the pros and cons of these methods with regard to cost, complexity, expected contrasts, spatial and temporal resolution, and based on this assessment
  3. be able to identify the most suited imaging modality for any specific engineering challenge in the field of chemical and bioprocess engineering.


Fertigkeiten
Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz In the problem-based interactive course, students work in small teams and set up two process imaging systems and use these systems to measure relevant process parameters in different chemical and bioprocess engineering applications. The teamwork will foster interpersonal communication skills.
Selbstständigkeit Students are guided to work in self-motivation due to the challenge-based character of this module. A final presentation improves presentation skills.
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 96, Präsenzstudium 84
Leistungspunkte 6
Studienleistung Keine
Prüfung Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 120 min
Zuordnung zu folgenden Curricula Bioverfahrenstechnik: Vertiefung A - Allgemeine Bioverfahrenstechnik: Wahlpflicht
Bioverfahrenstechnik: Vertiefung B - Industrielle Bioverfahrenstechnik: Wahlpflicht
Bioverfahrenstechnik: Vertiefung C - Bioökonomische Verfahrenstechnik, Schwerpunkt Energie und Bioprozesstechnik: Wahlpflicht
Chemical and Bioprocess Engineering: Vertiefung Allgemeine Verfahrenstechnik: Wahlpflicht
Chemical and Bioprocess Engineering: Vertiefung Bioverfahrenstechnik: Wahlpflicht
Chemical and Bioprocess Engineering: Vertiefung Chemische Verfahrenstechnik: Wahlpflicht
Computer Science: Vertiefung II. Intelligenz-Engineering: Wahlpflicht
Information and Communication Systems: Vertiefung Kommunikationssysteme, Schwerpunkt Signalverarbeitung: Wahlpflicht
Internationales Wirtschaftsingenieurwesen: Vertiefung II. Verfahrenstechnik und Biotechnologie: Wahlpflicht
Theoretischer Maschinenbau: Vertiefung Robotik und Informatik: Wahlpflicht
Theoretischer Maschinenbau: Vertiefung Robotik und Informatik: Wahlpflicht
Verfahrenstechnik: Vertiefung Allgemeine Verfahrenstechnik: Wahlpflicht
Verfahrenstechnik: Vertiefung Chemische Verfahrenstechnik: Wahlpflicht
Verfahrenstechnik: Vertiefung Umweltverfahrenstechnik: Wahlpflicht
Wasser- und Umweltingenieurwesen: Vertiefung Umwelt: Wahlpflicht
Wasser- und Umweltingenieurwesen: Vertiefung Wasser: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L2723: Process Imaging
Typ Vorlesung
SWS 3
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 48, Präsenzstudium 42
Dozenten Prof. Alexander Penn
Sprachen EN
Zeitraum SoSe
Inhalt
Literatur

Wang, M. (2015). Industrial Tomography. Cambridge, UK: Woodhead Publishing. 

Available as e-book in the library of TUHH: https://katalog.tub.tuhh.de/Record/823579395



Lehrveranstaltung L2724: Process Imaging
Typ Projekt-/problembasierte Lehrveranstaltung
SWS 3
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 48, Präsenzstudium 42
Dozenten Prof. Alexander Penn, Dr. Stefan Benders
Sprachen EN
Zeitraum SoSe
Inhalt

Content: The module focuses primarily on discussing established imaging techniques including (a) optical and infrared imaging, (b) magnetic resonance imaging, (c) X-ray imaging and tomography, and (d) ultrasound imaging and also covers a range of more recent imaging modalities. The students will learn:

  1. what these imaging techniques can measure (such as sample density or concentration, material transport, chemical composition, temperature),
  2. how the measurements work (physical measurement principles, hardware requirements, image reconstruction), and
  3. how to determine the most suited imaging methods for a given problem.

Learning goals: After the successful completion of the course, the students shall:

  1. understand the physical principles and practical aspects of the most common imaging methods,
  2. be able to assess the pros and cons of these methods with regard to cost, complexity, expected contrasts, spatial and temporal resolution, and based on this assessment
  3. be able to identify the most suited imaging modality for any specific engineering challenge in the field of chemical and bioprocess engineering.
Literatur

Wang, M. (2015). Industrial Tomography. Cambridge, UK: Woodhead Publishing. 

Available as e-book in the library of TUHH: https://katalog.tub.tuhh.de/Record/823579395



Modul M1598: Bildverarbeitung

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Bildverarbeitung (L2443) Vorlesung 2 4
Bildverarbeitung (L2444) Gruppenübung 2 2
Modulverantwortlicher Prof. Tobias Knopp
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse Signal und Systeme
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

Die Studierenden kennen

  • Visuelle Wahrnehmung
  • Mehrdimensionale Signalverarbeitung
  • Abtastung und Abtasttheorem
  • Filterung
  • Bildverbesserung
  • Kantendetektion
  • Mehrfachauflösende Verfahren: Gauss- und Laplace-Pyramide, Wavelets
  • Bildkompression
  • Segmentierung
  • Morphologische Bildverarbeitung
Fertigkeiten

Die Studierenden können

  • multidimensionale Bilddaten analysieren, bearbeiten, verbessern
  • einfache Kompressionsalgorithmen implementieren
  • eigene Filter für konkrete Anwendungen entwerfen
Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

Die Studierenden können in sowohl selbstständig als auch in Teams an komplexen Problemen arbeiten. Sie können sich untereinander austauschen und ihre individuellen Stärken zur Lösung des Problems einbringen.

Selbstständigkeit

Die Studierenden sind in der Lage ein komplexes Problem eigenständig zu untersuchen und einzuschätzen, welche Kompetenzen zur Lösung des Problems benötigt werden. 

Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56
Leistungspunkte 6
Studienleistung Keine
Prüfung Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 90 min
Zuordnung zu folgenden Curricula Data Science: Kernqualifikation: Wahlpflicht
Data Science: Vertiefung I. Mathematik/Informatik: Wahlpflicht
Elektrotechnik: Vertiefung Nachrichten- und Kommunikationstechnik: Wahlpflicht
Elektrotechnik: Vertiefung Medizintechnik: Wahlpflicht
Information and Communication Systems: Vertiefung Sichere und zuverlässige IT-Systeme, Schwerpunkt Software und Signalverarbeitung : Wahlpflicht
Information and Communication Systems: Vertiefung Kommunikationssysteme, Schwerpunkt Signalverarbeitung: Wahlpflicht
Internationales Wirtschaftsingenieurwesen: Vertiefung II. Informationstechnologie: Wahlpflicht
Mechatronics: Vertiefung Intelligente Systeme und Robotik: Wahlpflicht
Mechatronics: Vertiefung Systementwurf: Wahlpflicht
Microelectronics and Microsystems: Vertiefung Communication and Signal Processing: Wahlpflicht
Theoretischer Maschinenbau: Vertiefung Robotik und Informatik: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L2443: Bildverarbeitung
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 4
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 92, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Tobias Knopp
Sprachen DE/EN
Zeitraum WiSe
Inhalt
  • Visuelle Wahrnehmung
  • Mehrdimensionale Signalverarbeitung
  • Abtastung und Abtasttheorem
  • Filterung
  • Bildverbesserung
  • Kantendetektion
  • Mehrfachauflösende Verfahren: Gauss- und Laplace-Pyramide, Wavelets
  • Bildkompression
  • Segmentierung
  • Morphologische Bildverarbeitung
Literatur

Bredies/Lorenz, Mathematische Bildverarbeitung, Vieweg, 2011
Pratt, Digital Image Processing, Wiley, 2001
Bernd Jähne: Digitale Bildverarbeitung - Springer, Berlin 2005

Lehrveranstaltung L2444: Bildverarbeitung
Typ Gruppenübung
SWS 2
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Tobias Knopp
Sprachen DE/EN
Zeitraum WiSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Fachmodule des Schwerpunktes Software

Modul M0753: Software Verification

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Softwareverifikation (L0629) Vorlesung 2 3
Softwareverifikation (L0630) Gruppenübung 2 3
Modulverantwortlicher Prof. Sibylle Schupp
Zulassungsvoraussetzungen None
Empfohlene Vorkenntnisse
  • Automata theory and formal languages
  • Computational logic
  • Object-oriented programming, algorithms, and data structures
  • Functional programming or procedural programming
  • Concurrency
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

Students apply the major verification techniques in model checking and deductive verification. They explain in formal terms syntax and semantics of the underlying logics, and assess the expressivity of different logics as well as their limitations. They classify formal properties of software systems. They find flaws in formal arguments, arising from modeling artifacts or underspecification. 

Fertigkeiten

Students formulate provable properties of a software system in a formal language. They develop logic-based models that properly abstract from the software under verification and, where necessary, adapt model or property. They construct proofs and property checks by hand or using tools for model checking or deductive verification, and reflect on the scope of the results. Presented with a verification problem in natural language, they select the appropriate verification technique and justify their choice.   

Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

Students discuss relevant topics in class. They defend their solutions orally. They communicate in English. 

Selbstständigkeit

Using accompanying on-line material for self study, students can assess their level of knowledge continuously and adjust it appropriately.  Working on exercise problems, they receive additional feedback. Within limits, they can set their own learning goals. Upon successful completion, students can identify and precisely formulate new problems in academic or applied research in the field of software verification. Within this field, they can conduct independent studies to acquire the necessary competencies and compile their findings in academic reports. They can devise plans to arrive at new solutions or assess existing ones. 

Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56
Leistungspunkte 6
Studienleistung
Verpflichtend Bonus Art der Studienleistung Beschreibung
Ja 15 % Übungsaufgaben
Prüfung Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 90 min
Zuordnung zu folgenden Curricula Computer Science: Vertiefung I. Computer- und Software-Engineering: Wahlpflicht
Informatik-Ingenieurwesen: Vertiefung I. Informatik: Wahlpflicht
Information and Communication Systems: Vertiefung Sichere und zuverlässige IT-Systeme: Pflicht
Information and Communication Systems: Vertiefung Kommunikationssysteme, Schwerpunkt Software: Wahlpflicht
Internationales Wirtschaftsingenieurwesen: Vertiefung II. Informationstechnologie: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L0629: Software Verification
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Sibylle Schupp
Sprachen EN
Zeitraum WiSe
Inhalt
    • Model checking (bounded model checking, CTL, LTL)

    • Real-time model checking (TCTL, timed automata)
    • Deductive verification (Hoare logic)
    • Tool support
    • Recent developments of verification techniques and applications

Literatur
  • C. Baier and J-P. Katoen, Principles of Model Checking, MIT Press 2007.
  • M. Huth and M. Bryan, Logic in Computer Science. Modelling and Reasoning about Systems, 2nd Edition, 2004.
  • Selected Research Papers
Lehrveranstaltung L0630: Software Verification
Typ Gruppenübung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Sibylle Schupp
Sprachen EN
Zeitraum WiSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Modul M0733: Software Analysis

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Softwareanalyse (L0631) Vorlesung 2 3
Softwareanalyse (L0632) Gruppenübung 2 3
Modulverantwortlicher Prof. Sibylle Schupp
Zulassungsvoraussetzungen None
Empfohlene Vorkenntnisse
  • Basic knowledge of software-engineering activities
  • Discrete algebraic structures
  • Object-oriented programming, algorithms, and data structures
  • Functional programming or Procedural programming
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

Students apply the major approaches to data-flow analysis, control-flow analysis, and type-based analysis, along with their classification schemes, and employ abstract interpretation. They explain the standard forms of internal representations and models, including their mathematical structure and properties, and evaluate their suitability for a particular analysis. They explain and categorize the major analysis algorithms. They distinguish precise solutions from approximative approaches, and show termination and soundness properties. 

Fertigkeiten

Presented with an analytical task for a software artifact, students select appropriate approaches from software analysis, and justify their choice. They design suitable representations by modifying standard representations. They develop customized analyses and devise them as safe overapproximations. They formulate analyses in a formal way and construct arguments for their correctness, behavior, and precision.

Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

Students discuss relevant topics in class. They defend their solutions orally. They communicate in English. 

Selbstständigkeit

Using accompanying on-line material for self study, students can assess their level of knowledge continuously and adjust it appropriately.  Working on exercise problems, they receive additional feedback. Within limits, they can set their own learning goals. Upon successful completion, students can identify and precisely formulate new problems in academic or applied research in the field of software analysis. Within this field, they can conduct independent studies to acquire the necessary competencies and compile their findings in academic reports. They can devise plans to arrive at new solutions or assess existing ones. 

Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56
Leistungspunkte 6
Studienleistung Keine
Prüfung Fachtheoretisch-fachpraktische Arbeit
Prüfungsdauer und -umfang siehe englisch
Zuordnung zu folgenden Curricula Information and Communication Systems: Vertiefung Sichere und zuverlässige IT-Systeme, Schwerpunkt Software und Signalverarbeitung : Wahlpflicht
Information and Communication Systems: Vertiefung Kommunikationssysteme, Schwerpunkt Software: Wahlpflicht
Internationales Wirtschaftsingenieurwesen: Vertiefung II. Informationstechnologie: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L0631: Software Analysis
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Sibylle Schupp
Sprachen EN
Zeitraum WiSe
Inhalt


  • Modeling: Control-Flow Modeling, Data Dependences, Intermediate Languages)
  • Classical Bit-Vector Analyses (Reaching Definition, Very Busy Expressions, Liveness, Available Expressions, May/Must, Forward/Backward)
  • Monotone Frameworks (Lattices, Transfer Functions, Ascending Chain Condition, Distributivity, Constant Propagation)
  • Theory of Data-Flow Analysis (Tarski's Fixed Point Theorem,  Data-Flow Equations, MFP Solution, MOP Solution, Worklist Algorithm)
  • Non-Classical Data-Flow Analyses
  • Abstract Interpretation (Galois Connections, Approximating Fixed Points, Construction Techniques)
  • Type Systems (Type Derivation, Inference Trees, Algorithm W, Unification)
  • Recent Developments of Analysis Techniques and Applications


Literatur
  • Flemming Nielsen, Hanne Nielsen, and Chris Hankin. Principles of Program Analysis. Springer, 2nd. ed. 2005.
  • Uday Khedker, Amitabha Sanyal, and Bageshri Karkara. Data Flow Analysis: Theory and Practice. CRC Press, 2009.
  • Benjamin Pierce, Types and Programming Languages, MIT Press.
  • Selected research papers
Lehrveranstaltung L0632: Software Analysis
Typ Gruppenübung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Sibylle Schupp
Sprachen EN
Zeitraum WiSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Modul M1397: Modellprüfung - Beweiser und Algorithmen

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Modellprüfung - Beweiser und Algorithmen (L1979) Vorlesung 2 3
Modellprüfung - Beweiser und Algorithmen (L1980) Gruppenübung 2 3
Modulverantwortlicher Prof. Görschwin Fey
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse Grundlegende Kenntnisse zu Datenstrukturen und Algorithmen
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

Studierende kennen

  • Algorithmen und Datenstrukturen für die Modellprüfung,
  • grundlegende Beweisverfahren sowie
  • den Einfluss der Modellierung und Spezifikation auf den Rechenaufwand für den Nachweis mittels Modellprüfung.


Fertigkeiten

Studierende können

  • Algorithmen und Datenstrukturen zur Modellprüfung erläutern und implementieren
  • abschätzen, ob sich eine Problemstellung mittels Boolescher Beweisverfahren oder Modellprüfung beantworten lässt, und
  • solche Lösungsverfahren realisieren.

Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

Studierende können

  • die jeweiligen Konzepte diskutieren und erläutern sowie
  • die Lösungen mündlich darstellen.
Selbstständigkeit Studierende erlernen mittels Zusatzmaterial selbständig vertiefende Zusammenhänge der Konzepte aus der Vorlesung und erweiterte Lösungsverfahren.
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56
Leistungspunkte 6
Studienleistung
Verpflichtend Bonus Art der Studienleistung Beschreibung
Ja Keiner Fachtheoretisch-fachpraktische Studienleistung Die Aufgabe wird im Rahmen von Volresung und Prüfung definiert. Die Lösung der Aufgabe ist Zulassungsvoraussetzung für die Prüfung.
Prüfung Mündliche Prüfung
Prüfungsdauer und -umfang 30 min
Zuordnung zu folgenden Curricula Computer Science: Vertiefung I. Computer- und Software-Engineering: Wahlpflicht
Information and Communication Systems: Vertiefung Kommunikationssysteme, Schwerpunkt Software: Wahlpflicht
Information and Communication Systems: Vertiefung Sichere und zuverlässige IT-Systeme: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L1979: Modellprüfung - Beweiser und Algorithmen
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Görschwin Fey
Sprachen DE/EN
Zeitraum SoSe
Inhalt

Correctness is a major concern in embedded systems. Model checking can fully automatically proof formal properties about digital hardware or software. Such properties are given in temporal logic, e.g., to prove "No two orthogonal traffic lights will ever be green."

And how do the underlying reasoning algorithms work so effectively in practice despite a computational complexity of NP hardness and beyond?

But what are the limitations of model checking?
How are the models generated from a given design?
The lecture will answer these questions. Open source tools will be used to gather a practical experience.

Among other topics, the lecture will consider the following topics:

  • Modelling digital Hardware, Software, and Cyber Physical Systems

  • Data structures, decision procedures and proof engines

    • Binary Decision Diagrams

    • And-Inverter-Graphs

    • Boolean Satisfiability

    • Satisfiability Modulo Theories

  • Specification Languages

    • CTL

    • LTL

    • System Verilog Assertions

  • Algorithms for

    • Reachability Analysis

    • Symbolic CTL Checking

    • Bounded LTL-Model Checking

    • Optimizations, e.g., induction, abstraction

  • Quality assurance

Literatur

Edmund M. Clarke, Jr., Orna Grumberg, and Doron A. Peled. 1999. Model Checking. MIT Press, Cambridge, MA, USA.

A. Biere, A. Biere, M. Heule, H. van Maaren, and T. Walsh. 2009. Handbook of Satisfiability: Volume 185 Frontiers in Artificial Intelligence and Applications. IOS Press, Amsterdam, The Netherlands, The Netherlands.

Selected research papers

Lehrveranstaltung L1980: Modellprüfung - Beweiser und Algorithmen
Typ Gruppenübung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Görschwin Fey
Sprachen DE/EN
Zeitraum SoSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Modul M1301: Software Testing

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Softwaretesten (L1791) Vorlesung 2 3
Softwaretesten (L1792) Projekt-/problembasierte Lehrveranstaltung 2 3
Modulverantwortlicher Prof. Sibylle Schupp
Zulassungsvoraussetzungen None
Empfohlene Vorkenntnisse
  • Software Engineering
  • Higher Programming Languages
  • Object-Oriented Programming
  • Algorithms and Data Structures
  • Experience with (Small) Software Projects
  • Statistics
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen
Students explain the different phases of testing, describe fundamental
techniques of different types of testing, and paraphrase the basic
principles of the corresponding test process. They give examples of
software development scenarios and the corresponding test type and
technique. They explain algorithms used for particular testing
techniques and describe possible advantages and limitations.
Fertigkeiten
Students identify the appropriate testing type and technique for a given
problem. They adapt and execute respective algorithms to execute a
concrete test technique properly. They interpret testing results and
execute corresponding steps for proper re-test scenarios. They write and
analyze test specifications. They apply bug finding techniques for
non-trivial problems.
Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

Students discuss relevant topics in class. They defend their solutions orally.
They communicate in English.

Selbstständigkeit

Students can assess their level of knowledge continuously and adjust it appropriately, based on feedback and on self-guided studies. Within limits, they can set their own learning goals. Upon successful completion, students can identify and precisely formulate new problems in academic or applied research in the field of software testing. Within this field, they can conduct independent studies to acquire the necessary competencies and compile their findings in academic reports. They can devise plans to arrive at new solutions or assess existing ones

Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56
Leistungspunkte 6
Studienleistung Keine
Prüfung Fachtheoretisch-fachpraktische Arbeit
Prüfungsdauer und -umfang Software
Zuordnung zu folgenden Curricula Computer Science: Vertiefung I. Computer- und Software-Engineering: Wahlpflicht
Information and Communication Systems: Vertiefung Kommunikationssysteme, Schwerpunkt Software: Wahlpflicht
Information and Communication Systems: Vertiefung Sichere und zuverlässige IT-Systeme, Schwerpunkt Software und Signalverarbeitung : Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L1791: Software Testing
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Sibylle Schupp
Sprachen EN
Zeitraum SoSe
Inhalt
  • Fundamentals of software testing
  • Model-based testing
  • Test automation
  • Criteria-based testing
Literatur
  • M. Pezze and M. Young, Software Testing and Analysis, John Wiley 2008.
  • P. Ammann and J. Offutt, "Introduction to Software Testing", 2nd edition 2016.
  • A. Zeller: "Why Programs Fail: A Guide to Systematic Debugging", 2nd edition 2012.
Lehrveranstaltung L1792: Software Testing
Typ Projekt-/problembasierte Lehrveranstaltung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Sibylle Schupp
Sprachen EN
Zeitraum SoSe
Inhalt
  • Fundamentals of software testing
  • Model-based testing
  • Test automation
  • Criteria-based testing
Literatur
  • M. Pezze and M. Young, Software Testing and Analysis, John Wiley 2008.
  • P. Ammann and J. Offutt, "Introduction to Software Testing", 2nd edition 2015.

Modul M1682: Secure Software Engineering

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Entwicklung von sicherer Software (L2667) Vorlesung 2 3
Entwicklung von sicherer Software (L2668) Projekt-/problembasierte Lehrveranstaltung 2 3
Modulverantwortlicher Prof. Riccardo Scandariato
Zulassungsvoraussetzungen None
Empfohlene Vorkenntnisse Familiarity with basic software engineering concepts (e.g., requirements, design) and basic security concepts (e.g., confidentiality, integrity, availability) 
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

Students can:

  • Elicit security requirements in a software project
  • Model and document security measures in a software design
  • Use threat and risk analysis techniques
  • Understand how security code reviews are performed
  • Understand the core definitions of concepts related to privacy
  • Understand privacy enhancing technologies
Fertigkeiten Select appropriate security assurance techniques to be used in a security assurance program
Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz None
Selbstständigkeit

Students can apply the knowledge acquired throughout the course to the resolution of industrial case studies. Students should also be capable to acquire new knowledge independently from academic publications, techical standards, and white papers.

Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56
Leistungspunkte 6
Studienleistung Keine
Prüfung Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 120 min
Zuordnung zu folgenden Curricula Computer Science: Vertiefung I. Computer- und Software-Engineering: Wahlpflicht
Information and Communication Systems: Vertiefung Kommunikationssysteme, Schwerpunkt Software: Wahlpflicht
Information and Communication Systems: Vertiefung Sichere und zuverlässige IT-Systeme, Schwerpunkt Software und Signalverarbeitung : Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L2667: Secure Software Engineering
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Riccardo Scandariato
Sprachen EN
Zeitraum SoSe
Inhalt
  • Secure software development processes and maturity models
  • Techniques to define security requirements
  • Techniques to create, document and analyse the design of secure applications
  • Threat and risk analysis techniques
  • Security code reviews
  • Program repair techniques for security vulnerabilities
  • Privacy engineering
Literatur

Sindre, G. and Opdahl, A.L., 2005. Eliciting security requirements with misuse cases. Requirements engineering, 10(1), pp.34-44.

Fontaine, P.J., Van Lamsweerde, A., Letier, E. and Darimont, R., 2001. Goal-oriented elaboration of security requirements.

Mead, N.R. and Stehney, T., 2005. Security quality requirements engineering (SQUARE) methodology. ACM SIGSOFT Software Engineering Notes, 30(4), pp.1-7.

Mirakhorli, M., Shin, Y., Cleland-Huang, J. and Cinar, M., 2012, June. A tactic-centric approach for automating traceability of quality concerns. In 2012 34th international conference on software engineering (ICSE) (pp. 639-649). IEEE.

Jürjens, J., UMLsec: Extending UML for secure systems development, International Conference on The Unified Modeling Language, 2002 

Lund, M.S., Solhaug, B. and Stølen, K., 2011. A guided tour of the CORAS method. In Model-Driven Risk Analysis (pp. 23-43). Springer, Berlin, Heidelberg.

Howard, M.A., 2006. A process for performing security code reviews. IEEE Security & privacy, 4(4), pp.74-79

Diaz, C. and Gürses, S., 2012. Understanding the landscape of privacy technologies. Proceedings of the information security summit, 12, pp.58-63.

Lehrveranstaltung L2668: Secure Software Engineering
Typ Projekt-/problembasierte Lehrveranstaltung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Riccardo Scandariato
Sprachen EN
Zeitraum SoSe
Inhalt
  • Secure software development processes and maturity models
  • Techniques to define security requirements
  • Techniques to create, document and analyse the design of secure applications
  • Threat and risk analysis techniques
  • Security code reviews
  • Program repair techniques for security vulnerabilities
  • Privacy engineering
Literatur

Modul M1794: Applied Cryptography

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Angewandte Kryptographie (L2954) Vorlesung 3 4
Angewandte Kryptographie (L2955) Gruppenübung 1 2
Modulverantwortlicher Prof. Sibylle Fröschle
Zulassungsvoraussetzungen None
Empfohlene Vorkenntnisse
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen
Fertigkeiten
Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz
Selbstständigkeit
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56
Leistungspunkte 6
Studienleistung
Verpflichtend Bonus Art der Studienleistung Beschreibung
Nein 10 % Übungsaufgaben Die Übungsaufgaben finden semesterbegleitend statt
Prüfung Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 120 min
Zuordnung zu folgenden Curricula Computer Science: Vertiefung I. Computer- und Software-Engineering: Wahlpflicht
Information and Communication Systems: Vertiefung Kommunikationssysteme, Schwerpunkt Software: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L2954: Applied Cryptography
Typ Vorlesung
SWS 3
LP 4
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 78, Präsenzstudium 42
Dozenten Prof. Sibylle Fröschle
Sprachen EN
Zeitraum SoSe
Inhalt

This module provides a comprehensive knowledge in modern cryptography and how it plays a key role in securing the digital world we live in today. We will thoroughly treat cryptographic primitives such as symmetric and asymmetric encryption schemes, cryptographic hash functions, message authentication codes, and digital signatures. Moreover, we will cover aspects of practical deployment such as key management, public key infrastructures, and secure storage of keys. We will see how everything comes together in applications such as the ubiquitous security protocols of the Internet (e.g. TLS and WPA3) and/or the Internet-of-things. We also discuss current challenges such as the need for post-quantum cryptography.


Literatur

Introduction to Modern Cryptography, Third Edition, Jonathan Katz and Jehuda Lindell, Chapman & Hall/CRC, 2021

Sicherheit und Kryptographie im Internet, 5th Edition, Jörg Schwenk, Springer-Verlag, 2020




Lehrveranstaltung L2955: Applied Cryptography
Typ Gruppenübung
SWS 1
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 46, Präsenzstudium 14
Dozenten Prof. Sibylle Fröschle
Sprachen EN
Zeitraum SoSe
Inhalt See corresponding lecture
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Modul M1774: Advanced Internet Computing

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Advanced Internet Computing (L2916) Vorlesung 2 3
Advanced Internet Computing (L2917) Projekt-/problembasierte Lehrveranstaltung 2 3
Modulverantwortlicher Prof. Stefan Schulte
Zulassungsvoraussetzungen None
Empfohlene Vorkenntnisse Good programming skills are necessary. Previous knowledge in the field of distributed systems is helpful.
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

After successful completion of the course, students are able to:

  • Describe basic concepts of Cloud Computing, the Internet of Things (IoT), and blockchain technologies
  • Discuss and assess critical aspects of Cloud Computing, the IoT, and blockchain technologies
  • Select and apply cloud and IoT technologies for particular application areas
  • Design and develop practical solutions for the integration of smart objects in IoT, Cloud, and blockchain software
  • Implement IoT services
Fertigkeiten

The students acquire the ability to model Internet-based distributed systems and to work with these systems. This comprises especially the ability to select and utilize fitting technologies for different application areas. Furthermore, students are able to critically assess the chosen technologies. 

Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

Students can work on complex problems both independently and in teams. They can exchange ideas with each other and use their individual strengths to solve the problem.

Selbstständigkeit

Students are able to independently investigate a complex problem and assess which competencies are required to solve it. 

Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56
Leistungspunkte 6
Studienleistung
Verpflichtend Bonus Art der Studienleistung Beschreibung
Ja 20 % Fachtheoretisch-fachpraktische Studienleistung Gruppenarbeit mit aktuellen Technologien aus dem Bereich Internet of Things
Prüfung Fachtheoretisch-fachpraktische Arbeit
Prüfungsdauer und -umfang 0
Zuordnung zu folgenden Curricula Computer Science: Vertiefung I. Computer- und Software-Engineering: Wahlpflicht
Informatik-Ingenieurwesen: Vertiefung I. Informatik: Wahlpflicht
Information and Communication Systems: Vertiefung Kommunikationssysteme, Schwerpunkt Software: Wahlpflicht
Information and Communication Systems: Vertiefung Sichere und zuverlässige IT-Systeme, Schwerpunkt Netze: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L2916: Advanced Internet Computing
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Stefan Schulte
Sprachen EN
Zeitraum SoSe
Inhalt

This lecture discusses modern Internet-based distributed systems in three blocks: (i) Cloud computing, (ii) the Internet of Things, and (iii) blockchain technologies. The following topics will be covered in the single lectures:

  • Cloud Computing
  • Elastic Computing
  • Technologies for identification for the IoT: RFID & EPC
  • Communication in the IoT: Standards and protocols
  • Security and trust in the IoT: Concerns and solution approaches
  • Edge and Fog Computing
  • Application areas: Smart factories, smart cities, smart healthcare
  • Blockchain technologies 
  • Consensus 
Literatur Will be discussed in the lecture
Lehrveranstaltung L2917: Advanced Internet Computing
Typ Projekt-/problembasierte Lehrveranstaltung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Stefan Schulte
Sprachen EN
Zeitraum SoSe
Inhalt

This project-/problemoriented part of the module augments the theoretical content of the lecture by a concrete technical problem, which needs to be solved by the students in group work during the semester. Possible topics are (blockchain-based) sensor data integration, Big Data processing, Cloud-based redundant data storages, and Cloud-based Onion Routing.

Literatur

Will be discussed in the lecture.

Modul M0924: Software für Eingebettete Systeme

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Software für Eingebettete Systeme (L1069) Vorlesung 2 3
Software für Eingebettete Systeme (L1070) Gruppenübung 3 3
Modulverantwortlicher Prof. Bernd-Christian Renner
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse
  • Sehr gute Kenntnisse und praktische Erfahrung in der Programmiersprache C
  • Grundkenntnisse in Softwaretechnik
  • Prinzipielles Verständnis von Assembler Sprachen
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

Studierende können die grundlegende Prinzipien und Vorgehensweisen für die Erstellung von Software für eingebettete Systeme erklären. Sie sind in der Lage, ereignisbasierte Programmiertechniken mittels Interrupts zu beschreiben. Sie kennen den Aufbau und Funktion eines konkreten Mikrocontrollers. Die Teilnehmer sind in der Lage, Anforderungen an Echtzeitsysteme zu erläutern. Sie können mindestens drei Scheduling Algorithmen für Echzeitbetriebssysteme erläutern (einschließlich Vor- und Nachteile)

Fertigkeiten Studierende erstellen interrupt-basierte Programme für einen konkreten Mikrocontroller. Sie erstellen und benutzen einen preemptiven scheduler. Sie setzen periphere Komponenten (Timer, ADCs, EEPROM) für komplexe Aufgaben eingebetteter System ein. Für den Anschluss externer Komponenten setzen sie serielle Protokolle ein.
Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz
Selbstständigkeit
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 110, Präsenzstudium 70
Leistungspunkte 6
Studienleistung
Verpflichtend Bonus Art der Studienleistung Beschreibung
Nein 10 % Testate
Prüfung Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 90 min
Zuordnung zu folgenden Curricula Computer Science: Vertiefung I. Computer- und Software-Engineering: Wahlpflicht
Elektrotechnik: Vertiefung Nachrichten- und Kommunikationstechnik: Wahlpflicht
Information and Communication Systems: Vertiefung Kommunikationssysteme, Schwerpunkt Software: Wahlpflicht
Mechatronics: Technischer Ergänzungskurs: Wahlpflicht
Mechatronics: Vertiefung Intelligente Systeme und Robotik: Wahlpflicht
Mechatronics: Vertiefung Systementwurf: Wahlpflicht
Microelectronics and Microsystems: Vertiefung Embedded Systems: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L1069: Software für Eingebettete Systeme
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Bernd-Christian Renner
Sprachen DE/EN
Zeitraum SoSe
Inhalt
  • General-Purpose Processors
  • Programming the Atmel AVR
  • Interrupts
  • C für Embedded Systems
  • Standard Single Purpose Processors: Peripherals
  • Finite-State Machines
  • Speicher
  • Betriebssystem für Eingebettete Systeme
  • Echtzeit Eingebettete Systeme
Literatur
  1. Embedded System Design,  F. Vahid and T. Givargis,  John Wiley
  2. Programming Embedded Systems: With C and Gnu Development Tools, M. Barr and A. Massa, O'Reilly

  3. C und C++ für Embedded Systems,  F. Bollow, M. Homann, K. Köhn,  MITP
  4. The Art of Designing  Embedded Systems, J. Ganssle, Newnses

  5. Mikrocomputertechnik mit Controllern der Atmel AVR-RISC-Familie,  G. Schmitt, Oldenbourg
  6. Making Embedded Systems: Design Patterns for Great Software, E. White, O'Reilly

Lehrveranstaltung L1070: Software für Eingebettete Systeme
Typ Gruppenübung
SWS 3
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 48, Präsenzstudium 42
Dozenten Prof. Bernd-Christian Renner
Sprachen DE/EN
Zeitraum SoSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Modul M1785: Machine Learning in Electrical Engineering and Information Technology

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
General Introduction Machine Learning (L3004) Vorlesung 1 2
Machine Learning Applications in Electric Power Systems (L3008) Vorlesung 1 1
Machine Learning in Electromagnetic Compatibility (EMC) Engineering (L3006) Vorlesung 1 1
Machine Learning in High-Frequency Technology and Radar (L3007) Vorlesung 1 1
Machine Learning in Wireless Communications (L3005) Vorlesung 1 1
Modulverantwortlicher Prof. Gerhard Bauch
Zulassungsvoraussetzungen None
Empfohlene Vorkenntnisse

The module is designed for a diverse audience, i.e. students with different background. It shall be suitable for both students with deeper knowledge in machine learning methods but less knowledge in electrical engineering, e.g. math or computer science students, and students with deeper knowledge in electrical engineering but less knowledge in machine learning methods, e.g. electrical engineering students. Machine learning methods will be explained on a relatively high level indicating mainly principle ideas. The focus is on specific applications in electrical engineering and information technology. 

The chapters of the course will be understandable in different depth depending on the individual background of the student. The individual background of the students will be taken into consideration in the oral exam.


Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen
Fertigkeiten
Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz
Selbstständigkeit
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 110, Präsenzstudium 70
Leistungspunkte 6
Studienleistung Keine
Prüfung Mündliche Prüfung
Prüfungsdauer und -umfang 30 min
Zuordnung zu folgenden Curricula Elektrotechnik: Vertiefung Nachrichten- und Kommunikationstechnik: Wahlpflicht
Elektrotechnik: Vertiefung HF-Technik, Optik und Elektromagnetische Verträglichkeit: Wahlpflicht
Elektrotechnik: Vertiefung Regelungs- und Energiesystemtechnik: Wahlpflicht
Informatik-Ingenieurwesen: Vertiefung II. Ingenieurwissenschaften: Wahlpflicht
Information and Communication Systems: Vertiefung Kommunikationssysteme, Schwerpunkt Software: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L3004: General Introduction Machine Learning
Typ Vorlesung
SWS 1
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 46, Präsenzstudium 14
Dozenten Dr. Maximilian Stark
Sprachen EN
Zeitraum SoSe
Inhalt
  • From Rule-Based Systems to Machine Learning
    • Brief overview recent advances in ML in various domain
    • Outline and expected learning outcomes
    • Basics statistical inference and statistics
    • Basics of information theory
  • The Notions of Learning in Machine Learning
    • Unsupervised and supervised machine learning
    • Model-based and data-driven machine learning
    • Hybrid modelling
    • Online/offline/meta/transfer learning
    • General loss functions
  • Introduction to Deep Learning
    • Variants of neural networks
    • MLP
    • Conv. neural networks
    • Recurrent neural networks
    • Training neural networks
    • (Stochastic) Gradient Descent
  • Regression vs. Classification
    • Classification as supervised learning problem
    • Hands-On Session
  • Representation Learning and Generative Models
    • AutoEncoders
    • Directed Generative Models
    • Undirected Generative Models
    • Generative Adversarial Neural Networks
  • Probabilistic Graphical Models
    • Bayesian Networks
    • Variational inference (variational autoencoder)
Literatur
Lehrveranstaltung L3008: Machine Learning Applications in Electric Power Systems
Typ Vorlesung
SWS 1
LP 1
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 16, Präsenzstudium 14
Dozenten Prof. Christian Becker, Dr. Davood Babazadeh
Sprachen EN
Zeitraum SoSe
Inhalt
Literatur
Lehrveranstaltung L3006: Machine Learning in Electromagnetic Compatibility (EMC) Engineering
Typ Vorlesung
SWS 1
LP 1
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 16, Präsenzstudium 14
Dozenten Prof. Christian Schuster, Dr. Cheng Yang
Sprachen EN
Zeitraum SoSe
Inhalt

Electromagnetic Compatibility (EMC) Engineering deals with design, simulation, measurement, and certification of electronic and electric components and systems in such a way that their operation is safe, reliable, and efficient in any possible application. Safety is hereby understood as safe with respect to parasitic effects of electromagnetic fields on humans as well as on the operation of other components and systems nearby. Examples for components and systems range from the wiring in aircraft and ships to high-speed interconnects in server systems and wirless interfaces for brain implants. In this part of the course we will give an introduction to the physical basics of EMC engineering and then show how methods of Machine Learning (ML) can be applied to expand todays physcis-based approaches in EMC Engineering.

Literatur
Lehrveranstaltung L3007: Machine Learning in High-Frequency Technology and Radar
Typ Vorlesung
SWS 1
LP 1
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 16, Präsenzstudium 14
Dozenten Prof. Alexander Kölpin, Dr. Fabian Lurz
Sprachen EN
Zeitraum SoSe
Inhalt
Literatur
Lehrveranstaltung L3005: Machine Learning in Wireless Communications
Typ Vorlesung
SWS 1
LP 1
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 16, Präsenzstudium 14
Dozenten Dr. Maximilian Stark
Sprachen EN
Zeitraum SoSe
Inhalt
  • Supervised Learning Application - Channel Coding
    • Recap channel coding and block codes
    • Block codes as trainable neural networks
    • Tanner graph with trainable weights
    • Hands-on session
  • Supervised Learning Application - Modulation Detection
    • Recap wireless modulation schemes
    • Convolutional neuronal networks for blind detection of modulation schemes
    • Hands-on session
  • Autoencoder Application - Constellation Shaping I
    • Recap channel capacity and constellation shaping, 
    • Capacity achieving machine learning systems
    • Information theoretical explanation of the autoencoder training
    • Hands-on session
  • Autoencoder Application - Constellation Shaping II
    • Training without a channel model
    • Mutual information neural estimator
    • Hands-on session
  • Generative Adversarial Network Application - Channel Modelling
    • Recap realistic channels with non-linear hardware impairments
    • Training a digital twin of a realistic channel with insufficient training data
    • Hands-on session
  • Recurrent Neural Network Application - Channel prediction
    • Recap time-varying channel models
    • Recurrent neural networks for temporal prediction
    • Hands-on session
Literatur

Fachmodule der Vertiefung Sichere und zuverlässige IT-Systeme

Graduates of the Secure and Dependable IT Systems specialisation acquire extensive knowledge in software verification and IT security. They also have knowledge in communication networks and signal processing. They are able to apply methods and procedures required to work on secure and dependable IT systems, as well as critically examine new insights to further develop and incorporate in their work.

The Secure and Dependable IT Systems specialisation is recommended for students who already have a good mathematical foundation and basic knowledge in computer science and software development.

Modul M0753: Software Verification

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Softwareverifikation (L0629) Vorlesung 2 3
Softwareverifikation (L0630) Gruppenübung 2 3
Modulverantwortlicher Prof. Sibylle Schupp
Zulassungsvoraussetzungen None
Empfohlene Vorkenntnisse
  • Automata theory and formal languages
  • Computational logic
  • Object-oriented programming, algorithms, and data structures
  • Functional programming or procedural programming
  • Concurrency
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

Students apply the major verification techniques in model checking and deductive verification. They explain in formal terms syntax and semantics of the underlying logics, and assess the expressivity of different logics as well as their limitations. They classify formal properties of software systems. They find flaws in formal arguments, arising from modeling artifacts or underspecification. 

Fertigkeiten

Students formulate provable properties of a software system in a formal language. They develop logic-based models that properly abstract from the software under verification and, where necessary, adapt model or property. They construct proofs and property checks by hand or using tools for model checking or deductive verification, and reflect on the scope of the results. Presented with a verification problem in natural language, they select the appropriate verification technique and justify their choice.   

Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

Students discuss relevant topics in class. They defend their solutions orally. They communicate in English. 

Selbstständigkeit

Using accompanying on-line material for self study, students can assess their level of knowledge continuously and adjust it appropriately.  Working on exercise problems, they receive additional feedback. Within limits, they can set their own learning goals. Upon successful completion, students can identify and precisely formulate new problems in academic or applied research in the field of software verification. Within this field, they can conduct independent studies to acquire the necessary competencies and compile their findings in academic reports. They can devise plans to arrive at new solutions or assess existing ones. 

Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56
Leistungspunkte 6
Studienleistung
Verpflichtend Bonus Art der Studienleistung Beschreibung
Ja 15 % Übungsaufgaben
Prüfung Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 90 min
Zuordnung zu folgenden Curricula Computer Science: Vertiefung I. Computer- und Software-Engineering: Wahlpflicht
Informatik-Ingenieurwesen: Vertiefung I. Informatik: Wahlpflicht
Information and Communication Systems: Vertiefung Sichere und zuverlässige IT-Systeme: Pflicht
Information and Communication Systems: Vertiefung Kommunikationssysteme, Schwerpunkt Software: Wahlpflicht
Internationales Wirtschaftsingenieurwesen: Vertiefung II. Informationstechnologie: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L0629: Software Verification
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Sibylle Schupp
Sprachen EN
Zeitraum WiSe
Inhalt
    • Model checking (bounded model checking, CTL, LTL)

    • Real-time model checking (TCTL, timed automata)
    • Deductive verification (Hoare logic)
    • Tool support
    • Recent developments of verification techniques and applications

Literatur
  • C. Baier and J-P. Katoen, Principles of Model Checking, MIT Press 2007.
  • M. Huth and M. Bryan, Logic in Computer Science. Modelling and Reasoning about Systems, 2nd Edition, 2004.
  • Selected Research Papers
Lehrveranstaltung L0630: Software Verification
Typ Gruppenübung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Sibylle Schupp
Sprachen EN
Zeitraum WiSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Modul M0942: Software Security

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Software-Sicherheit (L1103) Vorlesung 2 3
Software-Sicherheit (L1104) Gruppenübung 2 3
Modulverantwortlicher Prof. Riccardo Scandariato
Zulassungsvoraussetzungen None
Empfohlene Vorkenntnisse Familiarity with C/C++, web programming
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

Students can 

  • name the main causes for security vulnerabilities in software 
  • explain current methods for identifying and avoiding security vulnerabilities 
  • explain the fundamental concepts of code-based access control 
Fertigkeiten

Students are capable of 

  • performing a software vulnerability analysis 
  • developing secure code 
Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz None
Selbstständigkeit Students are capable of acquiring knowledge independently from professional publications, technical  standards, and other sources, and are capable of applying newly acquired knowledge to new problems. 
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56
Leistungspunkte 6
Studienleistung Keine
Prüfung Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 120 Minuten
Zuordnung zu folgenden Curricula Computer Science: Vertiefung I. Computer- und Software-Engineering: Wahlpflicht
Informatik-Ingenieurwesen: Vertiefung I. Informatik: Wahlpflicht
Information and Communication Systems: Vertiefung Sichere und zuverlässige IT-Systeme: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L1103: Software Security
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Riccardo Scandariato
Sprachen EN
Zeitraum WiSe
Inhalt
  • Reliabilty and Software Security
  • Attacks exploiting character and integer representations
  • Buffer overruns
  • Vulnerabilities in memory managemet: double free attacks
  • Race conditions
  • SQL injection
  • Cross-site scripting and cross-site request forgery
  • Testing for security; taint analysis
  • Type safe languages
  • Development proceses for secure software
  • Code-based access control


Literatur

M. Howard, D. LeBlanc: Writing Secure Code, 2nd edition, Microsoft Press (2002)

G. Hoglund, G. McGraw: Exploiting Software, Addison-Wesley (2004)

L. Gong, G. Ellison, M. Dageforde: Inside Java 2 Platform Security, 2nd edition, Addison-Wesley (2003)

B. LaMacchia, S. Lange, M. Lyons, R. Martin, K. T. Price: .NET Framework Security, Addison-Wesley Professional (2002)

D. Gollmann: Computer Security, 3rd edition (2011)


Lehrveranstaltung L1104: Software Security
Typ Gruppenübung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Riccardo Scandariato
Sprachen EN
Zeitraum WiSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Modul M1397: Modellprüfung - Beweiser und Algorithmen

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Modellprüfung - Beweiser und Algorithmen (L1979) Vorlesung 2 3
Modellprüfung - Beweiser und Algorithmen (L1980) Gruppenübung 2 3
Modulverantwortlicher Prof. Görschwin Fey
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse Grundlegende Kenntnisse zu Datenstrukturen und Algorithmen
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

Studierende kennen

  • Algorithmen und Datenstrukturen für die Modellprüfung,
  • grundlegende Beweisverfahren sowie
  • den Einfluss der Modellierung und Spezifikation auf den Rechenaufwand für den Nachweis mittels Modellprüfung.


Fertigkeiten

Studierende können

  • Algorithmen und Datenstrukturen zur Modellprüfung erläutern und implementieren
  • abschätzen, ob sich eine Problemstellung mittels Boolescher Beweisverfahren oder Modellprüfung beantworten lässt, und
  • solche Lösungsverfahren realisieren.

Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

Studierende können

  • die jeweiligen Konzepte diskutieren und erläutern sowie
  • die Lösungen mündlich darstellen.
Selbstständigkeit Studierende erlernen mittels Zusatzmaterial selbständig vertiefende Zusammenhänge der Konzepte aus der Vorlesung und erweiterte Lösungsverfahren.
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56
Leistungspunkte 6
Studienleistung
Verpflichtend Bonus Art der Studienleistung Beschreibung
Ja Keiner Fachtheoretisch-fachpraktische Studienleistung Die Aufgabe wird im Rahmen von Volresung und Prüfung definiert. Die Lösung der Aufgabe ist Zulassungsvoraussetzung für die Prüfung.
Prüfung Mündliche Prüfung
Prüfungsdauer und -umfang 30 min
Zuordnung zu folgenden Curricula Computer Science: Vertiefung I. Computer- und Software-Engineering: Wahlpflicht
Information and Communication Systems: Vertiefung Kommunikationssysteme, Schwerpunkt Software: Wahlpflicht
Information and Communication Systems: Vertiefung Sichere und zuverlässige IT-Systeme: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L1979: Modellprüfung - Beweiser und Algorithmen
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Görschwin Fey
Sprachen DE/EN
Zeitraum SoSe
Inhalt

Correctness is a major concern in embedded systems. Model checking can fully automatically proof formal properties about digital hardware or software. Such properties are given in temporal logic, e.g., to prove "No two orthogonal traffic lights will ever be green."

And how do the underlying reasoning algorithms work so effectively in practice despite a computational complexity of NP hardness and beyond?

But what are the limitations of model checking?
How are the models generated from a given design?
The lecture will answer these questions. Open source tools will be used to gather a practical experience.

Among other topics, the lecture will consider the following topics:

  • Modelling digital Hardware, Software, and Cyber Physical Systems

  • Data structures, decision procedures and proof engines

    • Binary Decision Diagrams

    • And-Inverter-Graphs

    • Boolean Satisfiability

    • Satisfiability Modulo Theories

  • Specification Languages

    • CTL

    • LTL

    • System Verilog Assertions

  • Algorithms for

    • Reachability Analysis

    • Symbolic CTL Checking

    • Bounded LTL-Model Checking

    • Optimizations, e.g., induction, abstraction

  • Quality assurance

Literatur

Edmund M. Clarke, Jr., Orna Grumberg, and Doron A. Peled. 1999. Model Checking. MIT Press, Cambridge, MA, USA.

A. Biere, A. Biere, M. Heule, H. van Maaren, and T. Walsh. 2009. Handbook of Satisfiability: Volume 185 Frontiers in Artificial Intelligence and Applications. IOS Press, Amsterdam, The Netherlands, The Netherlands.

Selected research papers

Lehrveranstaltung L1980: Modellprüfung - Beweiser und Algorithmen
Typ Gruppenübung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Görschwin Fey
Sprachen DE/EN
Zeitraum SoSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Modul M1773: Cybersecurity Data Science

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Data Science zur Cybersicherheit (L2914) Vorlesung 2 3
Data Science zur Cybersicherheit (L2915) Projekt-/problembasierte Lehrveranstaltung 2 3
Modulverantwortlicher Prof. Riccardo Scandariato
Zulassungsvoraussetzungen None
Empfohlene Vorkenntnisse

Basic knowledge of probabilities and statistics. Familiarity with object oriented programming.

Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

Students can:

  • Apply data science methods to the resolution of complex cybersecurity problems.
  • Use of data science methods to quantify risks and optimize cybersecurity operations.
  • Identify strengths and limitations of state-of-the-art methods
  • Select the performance indicators of data-oriented cybersecurity solutions.
  • Understand cybersecurity threats in data science methods.
Fertigkeiten

Implement and evaluate data-driven models for the identification, treatment, and mitigation of cybersecurity risks

Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz None
Selbstständigkeit

Students can apply the knowledge acquired throughout the course to the resolution of industrial case studies. Students should also be capable to acquire new knowledge independently from academic publications, techical standards, and white papers.

Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56
Leistungspunkte 6
Studienleistung Keine
Prüfung Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 120 min
Zuordnung zu folgenden Curricula Computer Science: Vertiefung I. Computer- und Software-Engineering: Wahlpflicht
Information and Communication Systems: Vertiefung Sichere und zuverlässige IT-Systeme: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L2914: Cybersecurity Data Science
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Riccardo Scandariato
Sprachen EN
Zeitraum SoSe
Inhalt

Theoretical Foundations:

  • Introduction to data science
  • Supervised and unsupervised learning
  • Data science methods (e.g., clustering, decision trees, artificial neural networks)
  • Performance metrics

Cybersecutrity Applications:

  • Spam detection
  • Phishing detection
  • Intrusion detection
  • Access-control prediction
  • Denial of Service (DoS) prediction
  • Vulnerability/malware prediction
  • Adversarial machine learning
Literatur

[1] Sarker, I.H., Kayes, A.S.M., Badsha, S., Alqahtani, H., Watters, P. and Ng, A., 2020. Cybersecurity data science: an overview from machine learning perspective. Journal of Big data, 7(1), pp.1-29.

[2] Truong, T.C., Zelinka, I., Plucar, J., Čandík, M. and Šulc, V., 2020. Artificial intelligence and cybersecurity: Past, presence, and future. In Artificial intelligence and evolutionary computations in engineering systems (pp. 351-363). Springer, Singapore.

[3] Dua, S. and Du, X., 2016. Data mining and machine learning in cybersecurity. CRC press.

[4] Arp, D., Quiring, E., Pendlebury, F., Warnecke, A., Pierazzi, F., Wressnegger, C., Cavallaro, L. and Rieck, K., Dos and Don'ts of Machine Learning in Computer Security.

[5] Torres, J.M., Comesaña, C.I. and Garcia-Nieto, P.J., 2019. Machine learning techniques applied to cybersecurity. International Journal of Machine Learning and Cybernetics, 10(10), pp.2823-2836.

[6] Russell, S. and Norvig, P., 2010. Artificial Intelligence: A Modern Approach, Prentice Hall.

Lehrveranstaltung L2915: Exercise Cybersecurity Data Science
Typ Projekt-/problembasierte Lehrveranstaltung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Riccardo Scandariato
Sprachen EN
Zeitraum SoSe
Inhalt

Theoretical Foundations:

  • Introduction to data science
  • Supervised and unsupervised learning
  • Data science methods (e.g., clustering, decision trees, artificial neural networks)
  • Performance metrics

Cybersecutrity Applications:

  • Spam detection
  • Phishing detection
  • Intrusion detection
  • Access-control prediction
  • Denial of Service (DoS) prediction
  • Vulnerability/malware prediction
  • Adversarial machine learning
Literatur

[1] Sarker, I.H., Kayes, A.S.M., Badsha, S., Alqahtani, H., Watters, P. and Ng, A., 2020. Cybersecurity data science: an overview from machine learning perspective. Journal of Big data, 7(1), pp.1-29.

[2] Truong, T.C., Zelinka, I., Plucar, J., Čandík, M. and Šulc, V., 2020. Artificial intelligence and cybersecurity: Past, presence, and future. In Artificial intelligence and evolutionary computations in engineering systems (pp. 351-363). Springer, Singapore.

[3] Dua, S. and Du, X., 2016. Data mining and machine learning in cybersecurity. CRC press.

[4] Arp, D., Quiring, E., Pendlebury, F., Warnecke, A., Pierazzi, F., Wressnegger, C., Cavallaro, L. and Rieck, K., Dos and Don'ts of Machine Learning in Computer Security.

[5] Torres, J.M., Comesaña, C.I. and Garcia-Nieto, P.J., 2019. Machine learning techniques applied to cybersecurity. International Journal of Machine Learning and Cybernetics, 10(10), pp.2823-2836.

[6] Russell, S. and Norvig, P., 2010. Artificial Intelligence: A Modern Approach, Prentice Hall.

Modul M1400: Entwurf von Dependable Systems

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Entwurf von Dependable Systems (L2000) Vorlesung 2 3
Entwurf von Dependable Systems (L2001) Gruppenübung 2 3
Modulverantwortlicher Prof. Görschwin Fey
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse Grundlegende Kenntnisse zu Datenstrukturen und Algorithmen
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

Im Folgenden wird "Dependable" als Zusammenfassung von Zuverlässigkeit, Verfügbarkeit, Wartbarkeit, Sicherheit (Safety & Security) verwendet.

Kenntnis von Ansätzen zum Entwurf von Dependable Systems, z.B.

  • Strukturelle Lösungen wie z.B. Modular Redundancy
  • Algorithmische Lösungen wie z.B. Behandlung Byzantinischer Fehler, Checkpointing, etc.

Kenntnis von Methoden zur Analyse der Dependability von Systemen

Fertigkeiten

Fähigkeit zum Entwurf von Dependable Systems durch Implementierung der obigen Ansätze.

Fähigkeit zur Analyse der Dependability von Systemen durch Anwendung der obigen Analysemethoden.

Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

Studierende können

  • die jeweiligen Konzepte diskutieren und erläutern sowie
  • die Lösungen mündlich darstellen.
Selbstständigkeit Studierende erlernen mittels Zusatzmaterial selbständig vertiefende Zusammenhänge der Konzepte aus der Vorlesung und erweiterte Lösungsverfahren.
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56
Leistungspunkte 6
Studienleistung
Verpflichtend Bonus Art der Studienleistung Beschreibung
Ja Keiner Fachtheoretisch-fachpraktische Studienleistung Die Lösung einer Aufgabe ist Zuslassungsvoraussetzung für die Prüfung. Die Aufgabe wird in Vorlesung und Übung definiert.
Prüfung Mündliche Prüfung
Prüfungsdauer und -umfang 30 min
Zuordnung zu folgenden Curricula Computer Science: Vertiefung I. Computer- und Software-Engineering: Wahlpflicht
Informatik-Ingenieurwesen: Vertiefung I. Informatik: Wahlpflicht
Information and Communication Systems: Vertiefung Sichere und zuverlässige IT-Systeme: Wahlpflicht
Mechatronics: Vertiefung Systementwurf: Wahlpflicht
Microelectronics and Microsystems: Vertiefung Embedded Systems: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L2000: Entwurf von Dependable Systems
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Görschwin Fey
Sprachen DE/EN
Zeitraum SoSe
Inhalt

Beschreibung

Der Begriff „Dependability“ umfasst verschiedene Aspekte eines Systems. Dies sind typischer Weise:
  • Zuverlässigkeit
  • Verfügbarkeit
  • Wartbarkeit
  • Sicherheit - Safety & Security
Damit ist Dependability ein zentraler Aspekt, der früh im Systementwurf betrachtet werden muss. Dies gilt für Software, Eingebette Systeme wie auch umfassende Cyber-Physical Systems.

Inhalt

Das Modul führt grundlegende Konzept zum Entwurf und zur Analyse von Dependable Systems ein. Entwurfsbeispiele dienen dazu, eigene praktische Erfahrung zu sammeln. Ein Schwerpunkt des Moduls liegt im Bereich eingebetteter Systeme. Folgende Gebiete werden betrachtet:
  • Modellierung
  • Fehlertoleranz
  • Entwurfskonzepte
  • Analyse von Systemen
Literatur
Lehrveranstaltung L2001: Entwurf von Dependable Systems
Typ Gruppenübung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Görschwin Fey
Sprachen DE/EN
Zeitraum SoSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Modul M1564: Hauptseminare Informatik und Kommunikationstechnik

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Hauptseminar Informatik und Kommunikationstechnik I (L2352) Seminar 2 3
Hauptseminar Informatik und Kommunikationstechnik II (L2429) Seminar 2 3
Modulverantwortlicher Dozenten des SD E
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse

Grundlegende Module aus der Informatik und Mathematik auf Masterebene.

Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

Die Studierenden können

  • ein spezifisches Thema der Informatik erklären,
  • komplexe Sachverhalte beschreiben,
  • unterschiedliche Standpunkte darlegen und kritisch bewerten.
Fertigkeiten

Die Studierenden können

  • sich in einer begrenzten Zeit in ein spezifisches Thema der Informatik einarbeiten,
  • eine Literaturrecherche durchführen und die Quellen richtig zitieren und angeben,
  • selbstständig einen Vortrag ausarbeiten und vor ausgewählten Publikum halten,
  • den Vortrag in einem Abstract zusammenfassen,
  • im Rahmen der Diskussion Fachfragen beantworten.
Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

Die Studierenden sind in der Lage,

  • ein Thema für eine bestimmte Zielgruppe aufzuarbeiten und darzustellen,
  • mit der Betreuerin bzw. dem Betreuer das Thema sowie Inhalt und Aufbau des Vortrages zu diskutieren,
  • einzelne Aspekte aus dem Themengebiet mit den Zuhörerinnen und Zuhörern durchzusprechen,
  • als Vortragende bzw. Vortragender auf die Fragen der Zuhörerinnen und Zuhörer einzugehen.
Selbstständigkeit

Die Studierenden werden die Lage versetzt,

  • eigenständig Aufgaben zu definieren,
  • notwendiges Wissen zu erschließen,
  • geeignete Hilfsmittel einzusetzen, 
  • unter Anleitung der Betreuerin bzw. des Betreuers den Arbeitsstand kritisch zu überprüfen.
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56
Leistungspunkte 6
Studienleistung Keine
Prüfung Referat
Prüfungsdauer und -umfang x
Zuordnung zu folgenden Curricula Computer Science: Vertiefung IV. Fachspezifische Fokussierung: Wahlpflicht
Information and Communication Systems: Vertiefung Kommunikationssysteme: Wahlpflicht
Information and Communication Systems: Vertiefung Sichere und zuverlässige IT-Systeme: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L2352: Hauptseminar Informatik und Kommunikationstechnik I
Typ Seminar
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Dozenten des SD E
Sprachen DE/EN
Zeitraum WiSe/SoSe
Inhalt
Literatur
Lehrveranstaltung L2429: Hauptseminar Informatik und Kommunikationstechnik II
Typ Seminar
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Dozenten des SD E
Sprachen DE/EN
Zeitraum WiSe/SoSe
Inhalt
Literatur

Fachmodule des Schwerpunktes Netze

Modul M0836: Communication Networks

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Ausgewählte Themen der Kommunikationsnetze (L0899) Projekt-/problembasierte Lehrveranstaltung 2 2
Kommunikationsnetze (L0897) Vorlesung 2 2
Übung Kommunikationsnetze (L0898) Projekt-/problembasierte Lehrveranstaltung 1 2
Modulverantwortlicher Prof. Andreas Timm-Giel
Zulassungsvoraussetzungen None
Empfohlene Vorkenntnisse
  • Fundamental stochastics
  • Basic understanding of computer networks and/or communication technologies is beneficial
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

Students are able to describe the principles and structures of communication networks in detail. They can explain the formal description methods of communication networks and their protocols. They are able to explain how current and complex communication networks work and describe the current research in these examples.

Fertigkeiten

Students are able to evaluate the performance of communication networks using the learned methods. They are able to work out problems themselves and apply the learned methods. They can apply what they have learned autonomously on further and new communication networks.

Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

Students are able to define tasks themselves in small teams and solve these problems together using the learned methods. They can present the obtained results. They are able to discuss and critically analyse the solutions.

Selbstständigkeit

Students are able to obtain the necessary expert knowledge for understanding the functionality and performance capabilities of new communication networks independently.

Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 110, Präsenzstudium 70
Leistungspunkte 6
Studienleistung Keine
Prüfung Referat
Prüfungsdauer und -umfang 1,5 Stunden Kolloquium mit je drei Prüflingen, also ca. 30 min je Prüfling. Inhalt des Kolloquiums sind die Poster der vorhergehenden Postersession sowie die Lehrinhalte.
Zuordnung zu folgenden Curricula Elektrotechnik: Vertiefung Nachrichten- und Kommunikationstechnik: Wahlpflicht
Elektrotechnik: Vertiefung Regelungs- und Energiesystemtechnik: Wahlpflicht
Flugzeug-Systemtechnik: Kernqualifikation: Wahlpflicht
Informatik-Ingenieurwesen: Vertiefung I. Informatik: Wahlpflicht
Information and Communication Systems: Vertiefung Kommunikationssysteme: Wahlpflicht
Information and Communication Systems: Vertiefung Sichere und zuverlässige IT-Systeme, Schwerpunkt Netze: Wahlpflicht
Internationales Wirtschaftsingenieurwesen: Vertiefung II. Informationstechnologie: Wahlpflicht
Mechatronics: Technischer Ergänzungskurs: Wahlpflicht
Microelectronics and Microsystems: Vertiefung Communication and Signal Processing: Wahlpflicht
Theoretischer Maschinenbau: Vertiefung Robotik und Informatik: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L0899: Selected Topics of Communication Networks
Typ Projekt-/problembasierte Lehrveranstaltung
SWS 2
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Andreas Timm-Giel
Sprachen EN
Zeitraum WiSe
Inhalt Example networks selected by the students will be researched on in a PBL course by the students in groups and will be presented in a poster session at the end of the term.
Literatur
  • see lecture
Lehrveranstaltung L0897: Communication Networks
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Andreas Timm-Giel, Dr.-Ing. Koojana Kuladinithi
Sprachen EN
Zeitraum WiSe
Inhalt
Literatur
  • Skript des Instituts für Kommunikationsnetze
  • Tannenbaum, Computernetzwerke, Pearson-Studium


Further literature is announced at the beginning of the lecture.

Lehrveranstaltung L0898: Communication Networks Excercise
Typ Projekt-/problembasierte Lehrveranstaltung
SWS 1
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 46, Präsenzstudium 14
Dozenten Prof. Andreas Timm-Giel
Sprachen EN
Zeitraum WiSe
Inhalt Part of the content of the lecture Communication Networks are reflected in computing tasks in groups, others are motivated and addressed in the form of a PBL exercise.
Literatur
  • announced during lecture

Modul M0676: Digitale Nachrichtenübertragung

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Digitale Nachrichtenübertragung (L0444) Vorlesung 2 3
Digitale Nachrichtenübertragung (L0445) Hörsaalübung 2 2
Praktikum Digitale Nachrichtenübertragung (L0646) Laborpraktikum 1 1
Modulverantwortlicher Prof. Gerhard Bauch
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse
  • Mathematik 1-3
  • Signale und Systeme
  • Einführung in die Nachrichtentechnik und ihre stochastischen Methoden
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

Die Studierenden sind in der Lage, moderne digitale Nachrichtenübertragungsverfahren zu verstehen, zu vergleichen und zu entwerfen. Sie sind vertraut mit den Eigenschaften linearer und nicht-linearer digitaler Modulationsverfahren. Sie können die Verzerrungen durch Übertragungskanäle beschreiben sowie Empfänger einschließlich Kanalschätzung und Entzerrung entwerfen und beurteilen. Sie kennen die Prinzipien der Single Carrier- und Multicarrier-Übertragung und die Grundlagen wichtiger Vielfachzugriffsverfahren.

Die Studierenden kennen die Vorlesungs- und Übungsinhalte und können diese erläutern sowie auf neue Fragestellungen anwenden.


Fertigkeiten

Die Studierenden sind in der Lage, ein digitales Nachrichtenübertragungsverfahren einschließlich Vielfachzugriff zu analysieren und zu entwerfen. Sie sind in der Lage, ein hinsichtlich Übertragungsrate, Bandbreitebedarf, Fehlerwahrscheinlichkeit und weiterer Signaleigenschaften geeignetes digitales Modulationsverfahren zu wählen. Sie können einen geeigneten Detektor einschließlich Kanalschätzung und Entzerrung entwerfen und dabei Eigenschaften suboptimaler Verfahren hinsichtlich Leistungsfähigkeit und Aufwand berücksichtigen. Sie sind in der Lage, ein Single-Carrierverfahren oder ein Multicarrier-Verfahren zu dimensionieren und die Eigenschaften beider Ansätze gegeneinander abzuwägen.

Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

Die Studierenden können in fachspezifische Aufgaben gemeinsam bearbeiten.

Selbstständigkeit

Die Studierenden sind in der Lage, die notwendigen Informationen aus geeigneten Literaturquellen selbständig zu beschaffen und in den Kontext der Vorlesung zu setzen. Sie können ihren Wissensstand mit Hilfe vorlesungsbegleitender Maßnahmen (klausurnahe Aufgaben, Software-Tools, Clicker-System) kontinuierlich überprüfen und auf dieser Basis ihre Lernprozesse steuern.

Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 110, Präsenzstudium 70
Leistungspunkte 6
Studienleistung
Verpflichtend Bonus Art der Studienleistung Beschreibung
Ja Keiner Schriftliche Ausarbeitung
Prüfung Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 90 min
Zuordnung zu folgenden Curricula Elektrotechnik: Kernqualifikation: Pflicht
Informatik-Ingenieurwesen: Vertiefung II. Ingenieurwissenschaften: Wahlpflicht
Information and Communication Systems: Vertiefung Kommunikationssysteme: Pflicht
Information and Communication Systems: Vertiefung Sichere und zuverlässige IT-Systeme, Schwerpunkt Netze: Wahlpflicht
Internationales Wirtschaftsingenieurwesen: Vertiefung II. Informationstechnologie: Wahlpflicht
Internationales Wirtschaftsingenieurwesen: Vertiefung II. Elektrotechnik: Wahlpflicht
Microelectronics and Microsystems: Kernqualifikation: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L0444: Digital Communications
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Gerhard Bauch
Sprachen EN
Zeitraum WiSe
Inhalt
  • Repetition: Baseband Transmission
    • Pulse shaping: Non-return to zero (NRZ) rectangular pulses, raised-cosine pulses, square-root raised-cosine pulses
    • Power spectral density (psd) of baseband signals
    • Intersymbol interference (ISI)
    • First and second Nyquist criterion
    • AWGN channel
    • Matched filter
    • Matched-filter receiver and correlation receiver
    • Noise whitening matched filter
    • Discrete-time AWGN channel model
  • Representation of bandpass signals and systems in the equivalent baseband
    • Quadrature amplitude modulation (QAM)
    • Equivalent baseband signal and system
    • Analytical signal
    • Equivalent baseband random process, equivalent baseband white Gaussian noise process
    • Equivalent baseband AWGN channel
    • Equivalent baseband channel model with frequency-offset and phase noise
    • Equivalent baseband Rayleigh fading and Rice fading channel models
    • Equivalent baseband frequency-selective channel model
    • Discrete memoryless channels (DMC)
  • Bandpass transmission via carrier modulation
    • Amplitude modulation, frequency modulation, phase modulation
    • Linear digital modulation methods
      • On-off keying, M-ary amplitude shift keying (M-ASK), M-ary phase shift keying (M-PSK), M-ary quadrature amplitude modulation (M-QAM), offset-QPSK
      • Signal space representation of transmit signal constellations and signals
      • Energy of linear digital modulated signals, average energy per symbol
      • Power spectral density of linear digital modulated signals
      • Bandwidth efficiency
      • Correlation coefficient of elementary signals
      • Error probabilities of linear digital modulation methods
        • Error functions
        • Gray mapping and natural mapping
        • Bit error probabilities, symbol error probabilities, pairwise symbol error probabilities
        • Euclidean distance and Hamming distance
        • Exact and approximate computation of error probabilities
        • Performance comparison of modulation schemes in terms of per bit SNR vs. per symbol SNR
      • Hierarchical modulation, multilevel modulation
      • Effects of carrier phase offset and carrier frequency offset
      • Differential modulation
        • M-ary differential phase shift keying (M-PSK)
        • Coherent and non-coherent detection of DPSK
        • p/M-differential phase shift keying (p/M-DPSK)
        • Differential amplitude and phase shift keying (DAPSK)
    • Non-linear digital modulation methods
      • Frequency shift keying (FSK)
      • Modulation index
      • Minimum shift keying (MSK)
        • Offset-QPSK representation of MSK
        • MSK with differential precoding and rotation
        • Bit error probabilities of MSK
        • Gaussian minimum shift keying (GMSK)
        • Power spectral density of MSK and GMSK
      • Continuous phase modulation (CPM)
        • General description of CPM signals
        • Frequency pulses and phase pulses
      • Coherent and non-coherent detection of FSK
    • Performance comparison of linear and non-linear digital modulation methods
  • Frequency-selective channels, ISI channels
    • Intersymbol interference and frequency-selectivity
    • RMS delay spread
    • Narrowband and broadband channels
    • Equivalent baseband transmission model for frequency-selective channels
    • Receive filter design
  • Equalization
    • Symbol-spaced and fractionally-spaced equalizers
    • Inverse system
    • Non-recursive linear equalizers
      • Linear zero-forcing (ZF) equalizer
      • Linear minimum mean squared error (MMSE) equalizer
    • Non-linear equalization:
      • Decision feedback equalizer (DFE)
      • Tomlinson-Harashima precoding
    • Maximum a posteriori probability (MAP) and maximum likelihood equalizer, Viterbi algorithm
  • Single-carrier vs. multi-carrier transmission
  • Multi-carrier transmission
    • General multicarrier transmission
    • Orthogonal frequency division multiplex (OFDM)
      • OFDM implementation using the Fast Fourier Transform (FFT)
      • Cyclic guard interval
      • Power spectral density of OFDM
      • Peak-to-average power ratio (PAPR)
  • Multiple access
    • Principles of time division multiple access (TDMA), frequency division multiple access (FDMA), code division multiple access (CDMA), non-orthogonal multiple access (NOMA), hybrid multiple access
  • Spread spectrum communications
    • Direct sequence spread spectrum communications
    • Frequency hopping
    • Protection against eavesdropping
    • Protection against narrowband jammers
    • Short vs. long spreading codes
    • Direct sequence spread spectrum communications in frequency-selective channels
      • Rake receiver
    • Code division multiple access (CDMA)
      • Design criteria of spreading sequences, autocorrelation function and crosscorrelation function of spreading sequences
      • Intersymbol interference (ISI) and multiple access interference (MAI)
      • Pseudo noise (PN) sequences, maximum length sequences (m-sequences), Gold codes, Walsh-Hadamard codes, orthogonal variable spreading factor (OVSF) codes
      • Multicode transmission   
      • CDMA in uplink and downlink of a wireless communications system
      • Single-user detection vs. multi-user detection


Literatur

K. Kammeyer: Nachrichtenübertragung, Teubner

P.A. Höher: Grundlagen der digitalen Informationsübertragung, Teubner.

J.G. Proakis, M. Salehi: Digital Communications. McGraw-Hill.

S. Haykin: Communication Systems. Wiley

R.G. Gallager: Principles of Digital Communication. Cambridge

A. Goldsmith: Wireless Communication. Cambridge.

D. Tse, P. Viswanath: Fundamentals of Wireless Communication. Cambridge.

Lehrveranstaltung L0445: Digital Communications
Typ Hörsaalübung
SWS 2
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Gerhard Bauch
Sprachen EN
Zeitraum WiSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung
Lehrveranstaltung L0646: Praktikum Digitale Nachrichtenübertragung
Typ Laborpraktikum
SWS 1
LP 1
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 16, Präsenzstudium 14
Dozenten Prof. Gerhard Bauch
Sprachen DE/EN
Zeitraum WiSe
Inhalt

- DSL-Übertragung

- Stochastische Prozesse

- Digitale Datenübertragung

Literatur

K. Kammeyer: Nachrichtenübertragung, Teubner

P.A. Höher: Grundlagen der digitalen Informationsübertragung, Teubner.

J.G. Proakis, M. Salehi: Digital Communications. McGraw-Hill.

S. Haykin: Communication Systems. Wiley

R.G. Gallager: Principles of Digital Communication. Cambridge

A. Goldsmith: Wireless Communication. Cambridge.

D. Tse, P. Viswanath: Fundamentals of Wireless Communication. Cambridge.

Modul M0837: Simulation of Communication Networks

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Simulation von Kommunikationsnetzen (L0887) Projekt-/problembasierte Lehrveranstaltung 5 6
Modulverantwortlicher Prof. Andreas Timm-Giel
Zulassungsvoraussetzungen None
Empfohlene Vorkenntnisse
  • Knowledge of computer and communication networks
  • Basic programming skills
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

Students are able to explain the necessary stochastics, the discrete event simulation technology and modelling of networks for performance evaluation.

Fertigkeiten

Students are able to apply the method of simulation for performance evaluation to different, also not practiced, problems of communication networks. The students can analyse the obtained results and explain the effects observed in the network. They are able to question their own results.

Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

Students are able to acquire expert knowledge in groups, present the results, and discuss solution approaches and results. They are able to work out solutions for new problems in small teams.

Selbstständigkeit

Students are able to transfer independently and in discussion with others the acquired method and expert knowledge to new problems. They can identify missing knowledge and acquire this knowledge independently.

Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 110, Präsenzstudium 70
Leistungspunkte 6
Studienleistung Keine
Prüfung Mündliche Prüfung
Prüfungsdauer und -umfang 30 min
Zuordnung zu folgenden Curricula Elektrotechnik: Vertiefung Nachrichten- und Kommunikationstechnik: Wahlpflicht
Flugzeug-Systemtechnik: Kernqualifikation: Wahlpflicht
Information and Communication Systems: Vertiefung Sichere und zuverlässige IT-Systeme, Schwerpunkt Netze: Wahlpflicht
Information and Communication Systems: Vertiefung Kommunikationssysteme: Wahlpflicht
Internationales Wirtschaftsingenieurwesen: Vertiefung II. Informationstechnologie: Wahlpflicht
Theoretischer Maschinenbau: Vertiefung Simulationstechnik: Wahlpflicht
Theoretischer Maschinenbau: Vertiefung Simulationstechnik: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L0887: Simulation of Communication Networks
Typ Projekt-/problembasierte Lehrveranstaltung
SWS 5
LP 6
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 110, Präsenzstudium 70
Dozenten Prof. Andreas Timm-Giel
Sprachen EN
Zeitraum SoSe
Inhalt

In the course necessary basic stochastics and the discrete event simulation are introduced. Also simulation models for communication networks, for example, traffic models, mobility models and radio channel models are presented in the lecture. Students work with a simulation tool, where they can directly try out the acquired skills, algorithms and models. At the end of the course increasingly complex networks and protocols are considered and their performance is determined by simulation.

Literatur
  • Skript des Instituts für Kommunikationsnetze

Further literature is announced at the beginning of the lecture.

Modul M1774: Advanced Internet Computing

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Advanced Internet Computing (L2916) Vorlesung 2 3
Advanced Internet Computing (L2917) Projekt-/problembasierte Lehrveranstaltung 2 3
Modulverantwortlicher Prof. Stefan Schulte
Zulassungsvoraussetzungen None
Empfohlene Vorkenntnisse Good programming skills are necessary. Previous knowledge in the field of distributed systems is helpful.
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

After successful completion of the course, students are able to:

  • Describe basic concepts of Cloud Computing, the Internet of Things (IoT), and blockchain technologies
  • Discuss and assess critical aspects of Cloud Computing, the IoT, and blockchain technologies
  • Select and apply cloud and IoT technologies for particular application areas
  • Design and develop practical solutions for the integration of smart objects in IoT, Cloud, and blockchain software
  • Implement IoT services
Fertigkeiten

The students acquire the ability to model Internet-based distributed systems and to work with these systems. This comprises especially the ability to select and utilize fitting technologies for different application areas. Furthermore, students are able to critically assess the chosen technologies. 

Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

Students can work on complex problems both independently and in teams. They can exchange ideas with each other and use their individual strengths to solve the problem.

Selbstständigkeit

Students are able to independently investigate a complex problem and assess which competencies are required to solve it. 

Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56
Leistungspunkte 6
Studienleistung
Verpflichtend Bonus Art der Studienleistung Beschreibung
Ja 20 % Fachtheoretisch-fachpraktische Studienleistung Gruppenarbeit mit aktuellen Technologien aus dem Bereich Internet of Things
Prüfung Fachtheoretisch-fachpraktische Arbeit
Prüfungsdauer und -umfang 0
Zuordnung zu folgenden Curricula Computer Science: Vertiefung I. Computer- und Software-Engineering: Wahlpflicht
Informatik-Ingenieurwesen: Vertiefung I. Informatik: Wahlpflicht
Information and Communication Systems: Vertiefung Kommunikationssysteme, Schwerpunkt Software: Wahlpflicht
Information and Communication Systems: Vertiefung Sichere und zuverlässige IT-Systeme, Schwerpunkt Netze: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L2916: Advanced Internet Computing
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Stefan Schulte
Sprachen EN
Zeitraum SoSe
Inhalt

This lecture discusses modern Internet-based distributed systems in three blocks: (i) Cloud computing, (ii) the Internet of Things, and (iii) blockchain technologies. The following topics will be covered in the single lectures:

  • Cloud Computing
  • Elastic Computing
  • Technologies for identification for the IoT: RFID & EPC
  • Communication in the IoT: Standards and protocols
  • Security and trust in the IoT: Concerns and solution approaches
  • Edge and Fog Computing
  • Application areas: Smart factories, smart cities, smart healthcare
  • Blockchain technologies 
  • Consensus 
Literatur Will be discussed in the lecture
Lehrveranstaltung L2917: Advanced Internet Computing
Typ Projekt-/problembasierte Lehrveranstaltung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Stefan Schulte
Sprachen EN
Zeitraum SoSe
Inhalt

This project-/problemoriented part of the module augments the theoretical content of the lecture by a concrete technical problem, which needs to be solved by the students in group work during the semester. Possible topics are (blockchain-based) sensor data integration, Big Data processing, Cloud-based redundant data storages, and Cloud-based Onion Routing.

Literatur

Will be discussed in the lecture.

Modul M0839: Traffic Engineering

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Seminar Traffic Engineering (L0902) Seminar 2 2
Traffic Engineering (L0900) Vorlesung 2 2
Traffic Engineering Übung (L0901) Gruppenübung 1 2
Modulverantwortlicher Prof. Andreas Timm-Giel
Zulassungsvoraussetzungen None
Empfohlene Vorkenntnisse
  • Fundamentals of communication or computer networks
  • Stochastics
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

Students are able to describe methods for planning, optimisation and performance evaluation of communication networks.

Fertigkeiten

Students are able to solve typical planning and optimisation tasks for communication networks. Furthermore they are able to evaluate the network performance using queuing theory.

Students are able to apply independently what they have learned to other and new problems. They can present their results in front of experts and discuss them.

Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz
Selbstständigkeit

Students are able to acquire the necessary expert knowledge to understand the functionality and performance of new communication networks independently.

Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 110, Präsenzstudium 70
Leistungspunkte 6
Studienleistung Keine
Prüfung Mündliche Prüfung
Prüfungsdauer und -umfang 30 min
Zuordnung zu folgenden Curricula Computer Science: Vertiefung I. Computer- und Software-Engineering: Wahlpflicht
Elektrotechnik: Vertiefung Nachrichten- und Kommunikationstechnik: Wahlpflicht
Information and Communication Systems: Vertiefung Sichere und zuverlässige IT-Systeme, Schwerpunkt Netze: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L0902: Seminar Traffic Engineering
Typ Seminar
SWS 2
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Andreas Timm-Giel, Dr. Phuong Nga Tran
Sprachen EN
Zeitraum WiSe
Inhalt Selected applications of methods for planning, optimization, and performance evaluation of communication networks, which have been introduced in the traffic engineering lecture are prepared by the students and presented in a seminar.
Literatur
  • U. Killat, Entwurf und Analyse von Kommunikationsnetzen, Vieweg + Teubner
  • further literature announced in the lecture
Lehrveranstaltung L0900: Traffic Engineering
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Andreas Timm-Giel, Dr. Phuong Nga Tran
Sprachen EN
Zeitraum WiSe
Inhalt

Network Planning and Optimization
• Linear Programming (LP)
• Network planning with LP solvers
• Planning of communication networks
Queueing Theory for Communication Networks
• Stochastic processes
• Queueing systems
• Switches (circuit- and packet switching)
• Network of queues

Literatur

Literatur:
U. Killat, Entwurf und Analyse von Kommunikationsnetzen, Springer
Weitere Literatur wird in der Lehrveranstaltung bekanntgegeben
/
 Literature:
U. Killat, Entwurf und Analyse von Kommunikationsnetzen, Springer
further literature announced in the lecture

Lehrveranstaltung L0901: Traffic Engineering Exercises
Typ Gruppenübung
SWS 1
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 46, Präsenzstudium 14
Dozenten Prof. Andreas Timm-Giel
Sprachen EN
Zeitraum WiSe
Inhalt

Accompanying exercise for the traffic engineering course

Literatur

Literatur:
U. Killat, Entwurf und Analyse von Kommunikationsnetzen, Springer
Weitere Literatur wird in der Lehrveranstaltung bekanntgegeben / Literature:
U. Killat, Entwurf und Analyse von Kommunikationsnetzen, Springer
further literature announced in the lecture

Fachmodule des Schwerpunktes Software und Signalverarbeitung

Modul M0738: Digital Audio Signal Processing

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Digitale Audiosignalverarbeitung (L0650) Vorlesung 3 4
Digitale Audiosignalverarbeitung (L0651) Hörsaalübung 1 2
Modulverantwortlicher Prof. Udo Zölzer
Zulassungsvoraussetzungen None
Empfohlene Vorkenntnisse

Signals and Systems

Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

Die Studierenden können die grundlegenden Verfahren und Methoden der digitalen Audiosignalverarbeitung erklären. Sie können die wesentlichen physikalischen Effekte bei der Sprach- und Audiosignalverarbeitung erläutern und in Kategorien einordnen. Sie können einen Überblick der numerischen Methoden und messtechnischen Charakterisierung von Algorithmen zur Audiosignalverarbeitung geben. Sie können die erarbeiteten Algorithmen auf weitere Anwendungen im Bereich der Informationstechnik und Informatik abstrahieren.

Fertigkeiten

The students will be able to apply methods and techniques from audio signal processing in the fields of mobile and internet communication. They can rely on elementary algorithms of audio signal processing in form of Matlab code and interactive JAVA applets. They can study parameter modifications and evaluate the influence on human perception and technical applications in a variety of applications beyond audio signal processing. Students can perform measurements in time and frequency domain in order to give objective and subjective quality measures with respect to the methods and applications.

Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

The students can work in small groups to study special tasks and problems and will be enforced to present their results with adequate methods during the exercise.

Selbstständigkeit

The students will be able to retrieve information out of the relevant literature in the field and putt hem into the context of the lecture. They can relate their gathered knowledge and relate them to other lectures (signals and systems, digital communication systems, image and video processing, and pattern recognition). They will be prepared to understand and communicate problems and effects in the field audio signal processing.

Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56
Leistungspunkte 6
Studienleistung Keine
Prüfung Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 60 min
Zuordnung zu folgenden Curricula Elektrotechnik: Vertiefung Nachrichten- und Kommunikationstechnik: Wahlpflicht
Information and Communication Systems: Vertiefung Kommunikationssysteme, Schwerpunkt Signalverarbeitung: Wahlpflicht
Information and Communication Systems: Vertiefung Sichere und zuverlässige IT-Systeme, Schwerpunkt Software und Signalverarbeitung : Wahlpflicht
Microelectronics and Microsystems: Vertiefung Communication and Signal Processing: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L0650: Digital Audio Signal Processing
Typ Vorlesung
SWS 3
LP 4
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 78, Präsenzstudium 42
Dozenten Prof. Udo Zölzer
Sprachen EN
Zeitraum WiSe
Inhalt
  • Introduction (Studio Technology,  Digital Transmission Systems, Storage Media, Audio Components at Home)

  • Quantization (Signal Quantization, Dither, Noise Shaping, Number Representation)

  • AD/DA Conversion (Methods, AD Converters, DA Converters, Audio Processing Systems, Digital Signal Processors, Digital Audio Interfaces, Single-Processor Systems, Multiprocessor Systems)

  • Equalizers (Recursive Audio Filters, Nonrecursive Audio Filters, Multi-Complementary Filter Bank)

  • Room Simulation (Early Reflections, Subsequent Reverberation, Approximation of Room Impulse Responses)

  • Dynamic Range Control (Static Curve, Dynamic Behavior, Implementation, Realization Aspects)

  • Sampling Rate Conversion (Synchronous Conversion, Asynchronous Conversion, Interpolation Methods)

  • Data Compression (Lossless Data Compression, Lossy Data Compression, Psychoacoustics, ISO-MPEG1 Audio Coding)

Literatur

- U. Zölzer, Digitale Audiosignalverarbeitung, 3. Aufl., B.G. Teubner, 2005.

- U. Zölzer, Digitale Audio Signal Processing, 2nd Edition, J. Wiley & Sons, 2005.


- U. Zölzer (Ed), Digital Audio Effects, 2nd Edition, J. Wiley & Sons, 2011.


 






Lehrveranstaltung L0651: Digital Audio Signal Processing
Typ Hörsaalübung
SWS 1
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 46, Präsenzstudium 14
Dozenten Prof. Udo Zölzer
Sprachen EN
Zeitraum WiSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Modul M0733: Software Analysis

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Softwareanalyse (L0631) Vorlesung 2 3
Softwareanalyse (L0632) Gruppenübung 2 3
Modulverantwortlicher Prof. Sibylle Schupp
Zulassungsvoraussetzungen None
Empfohlene Vorkenntnisse
  • Basic knowledge of software-engineering activities
  • Discrete algebraic structures
  • Object-oriented programming, algorithms, and data structures
  • Functional programming or Procedural programming
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

Students apply the major approaches to data-flow analysis, control-flow analysis, and type-based analysis, along with their classification schemes, and employ abstract interpretation. They explain the standard forms of internal representations and models, including their mathematical structure and properties, and evaluate their suitability for a particular analysis. They explain and categorize the major analysis algorithms. They distinguish precise solutions from approximative approaches, and show termination and soundness properties. 

Fertigkeiten

Presented with an analytical task for a software artifact, students select appropriate approaches from software analysis, and justify their choice. They design suitable representations by modifying standard representations. They develop customized analyses and devise them as safe overapproximations. They formulate analyses in a formal way and construct arguments for their correctness, behavior, and precision.

Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

Students discuss relevant topics in class. They defend their solutions orally. They communicate in English. 

Selbstständigkeit

Using accompanying on-line material for self study, students can assess their level of knowledge continuously and adjust it appropriately.  Working on exercise problems, they receive additional feedback. Within limits, they can set their own learning goals. Upon successful completion, students can identify and precisely formulate new problems in academic or applied research in the field of software analysis. Within this field, they can conduct independent studies to acquire the necessary competencies and compile their findings in academic reports. They can devise plans to arrive at new solutions or assess existing ones. 

Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56
Leistungspunkte 6
Studienleistung Keine
Prüfung Fachtheoretisch-fachpraktische Arbeit
Prüfungsdauer und -umfang siehe englisch
Zuordnung zu folgenden Curricula Information and Communication Systems: Vertiefung Sichere und zuverlässige IT-Systeme, Schwerpunkt Software und Signalverarbeitung : Wahlpflicht
Information and Communication Systems: Vertiefung Kommunikationssysteme, Schwerpunkt Software: Wahlpflicht
Internationales Wirtschaftsingenieurwesen: Vertiefung II. Informationstechnologie: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L0631: Software Analysis
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Sibylle Schupp
Sprachen EN
Zeitraum WiSe
Inhalt


  • Modeling: Control-Flow Modeling, Data Dependences, Intermediate Languages)
  • Classical Bit-Vector Analyses (Reaching Definition, Very Busy Expressions, Liveness, Available Expressions, May/Must, Forward/Backward)
  • Monotone Frameworks (Lattices, Transfer Functions, Ascending Chain Condition, Distributivity, Constant Propagation)
  • Theory of Data-Flow Analysis (Tarski's Fixed Point Theorem,  Data-Flow Equations, MFP Solution, MOP Solution, Worklist Algorithm)
  • Non-Classical Data-Flow Analyses
  • Abstract Interpretation (Galois Connections, Approximating Fixed Points, Construction Techniques)
  • Type Systems (Type Derivation, Inference Trees, Algorithm W, Unification)
  • Recent Developments of Analysis Techniques and Applications


Literatur
  • Flemming Nielsen, Hanne Nielsen, and Chris Hankin. Principles of Program Analysis. Springer, 2nd. ed. 2005.
  • Uday Khedker, Amitabha Sanyal, and Bageshri Karkara. Data Flow Analysis: Theory and Practice. CRC Press, 2009.
  • Benjamin Pierce, Types and Programming Languages, MIT Press.
  • Selected research papers
Lehrveranstaltung L0632: Software Analysis
Typ Gruppenübung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Sibylle Schupp
Sprachen EN
Zeitraum WiSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Modul M0556: Computer Graphics

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Computer-Grafik (L0145) Vorlesung 2 3
Computer-Grafik (L0768) Gruppenübung 2 3
Modulverantwortlicher Prof. Tobias Knopp
Zulassungsvoraussetzungen None
Empfohlene Vorkenntnisse
  •  Linear Algebra (in particular matrix/vector computation)
  •  Basic programming skills in C/C++


Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

Students can explain and describe basic algorithms in 3D computer graphics.


Fertigkeiten

Students are capable of

  •  implementing a basic 3D rendering pipeline. This consists of projecting simple 3D structures (e.g. cube, spheres) onto a 2D surface using a virtual camera.
  •  apply geometric transformations (e.g. rotation, scaling) in 2D and 3D computer graphics.
  •  using well-known 2D/3D APIs (OpenGL, Cairo) for solving a given problem statement.
Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

Students can collaborate in a small team on the realization and validation of a 3D computer graphics pipeline.



Selbstständigkeit
  •  Students are able to solve simple tasks independently with reference to the contents of the lectures and the exercise sets.
  •  Students are able to solve detailed problems independently with the aid of the tutorial’s programming task.
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56
Leistungspunkte 6
Studienleistung Keine
Prüfung Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 90 min
Zuordnung zu folgenden Curricula Computer Science: Vertiefung I. Computer- und Software-Engineering: Wahlpflicht
Information and Communication Systems: Vertiefung Sichere und zuverlässige IT-Systeme, Schwerpunkt Software und Signalverarbeitung : Wahlpflicht
Information and Communication Systems: Vertiefung Kommunikationssysteme, Schwerpunkt Signalverarbeitung: Wahlpflicht
Internationales Wirtschaftsingenieurwesen: Vertiefung II. Informationstechnologie: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L0145: Computer Graphics
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Tobias Knopp
Sprachen EN
Zeitraum SoSe
Inhalt

Computer graphics and animation are leading to an unprecedented visual revolution. The course deals with its technological foundations:

  • Object-oriented Computer Graphics
  • Projections and Transformations
  • Polygonal and Parametric Modelling
  • Illuminating, Shading, Rendering
  • Computer Animation Techniques
  • Kinematics and Dynamics Effects

Students will be be working on a series of mini-projects which will eventually evolve into a final project. Learning computer graphics and animation resembles learning a musical instrument. Therefore, doing your projects well and in time is essential for performing well on this course.

Literatur
Alan H. Watt:
3D Computer Graphics.
Harlow: Pearson (3rd ed., repr., 2009).

Dariush Derakhshani:
Introducing Autodesk Maya 2014.
New York, NY : Wiley (2013).

Lehrveranstaltung L0768: Computer Graphics
Typ Gruppenübung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Tobias Knopp
Sprachen EN
Zeitraum SoSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Modul M1682: Secure Software Engineering

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Entwicklung von sicherer Software (L2667) Vorlesung 2 3
Entwicklung von sicherer Software (L2668) Projekt-/problembasierte Lehrveranstaltung 2 3
Modulverantwortlicher Prof. Riccardo Scandariato
Zulassungsvoraussetzungen None
Empfohlene Vorkenntnisse Familiarity with basic software engineering concepts (e.g., requirements, design) and basic security concepts (e.g., confidentiality, integrity, availability) 
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

Students can:

  • Elicit security requirements in a software project
  • Model and document security measures in a software design
  • Use threat and risk analysis techniques
  • Understand how security code reviews are performed
  • Understand the core definitions of concepts related to privacy
  • Understand privacy enhancing technologies
Fertigkeiten Select appropriate security assurance techniques to be used in a security assurance program
Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz None
Selbstständigkeit

Students can apply the knowledge acquired throughout the course to the resolution of industrial case studies. Students should also be capable to acquire new knowledge independently from academic publications, techical standards, and white papers.

Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56
Leistungspunkte 6
Studienleistung Keine
Prüfung Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 120 min
Zuordnung zu folgenden Curricula Computer Science: Vertiefung I. Computer- und Software-Engineering: Wahlpflicht
Information and Communication Systems: Vertiefung Kommunikationssysteme, Schwerpunkt Software: Wahlpflicht
Information and Communication Systems: Vertiefung Sichere und zuverlässige IT-Systeme, Schwerpunkt Software und Signalverarbeitung : Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L2667: Secure Software Engineering
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Riccardo Scandariato
Sprachen EN
Zeitraum SoSe
Inhalt
  • Secure software development processes and maturity models
  • Techniques to define security requirements
  • Techniques to create, document and analyse the design of secure applications
  • Threat and risk analysis techniques
  • Security code reviews
  • Program repair techniques for security vulnerabilities
  • Privacy engineering
Literatur

Sindre, G. and Opdahl, A.L., 2005. Eliciting security requirements with misuse cases. Requirements engineering, 10(1), pp.34-44.

Fontaine, P.J., Van Lamsweerde, A., Letier, E. and Darimont, R., 2001. Goal-oriented elaboration of security requirements.

Mead, N.R. and Stehney, T., 2005. Security quality requirements engineering (SQUARE) methodology. ACM SIGSOFT Software Engineering Notes, 30(4), pp.1-7.

Mirakhorli, M., Shin, Y., Cleland-Huang, J. and Cinar, M., 2012, June. A tactic-centric approach for automating traceability of quality concerns. In 2012 34th international conference on software engineering (ICSE) (pp. 639-649). IEEE.

Jürjens, J., UMLsec: Extending UML for secure systems development, International Conference on The Unified Modeling Language, 2002 

Lund, M.S., Solhaug, B. and Stølen, K., 2011. A guided tour of the CORAS method. In Model-Driven Risk Analysis (pp. 23-43). Springer, Berlin, Heidelberg.

Howard, M.A., 2006. A process for performing security code reviews. IEEE Security & privacy, 4(4), pp.74-79

Diaz, C. and Gürses, S., 2012. Understanding the landscape of privacy technologies. Proceedings of the information security summit, 12, pp.58-63.

Lehrveranstaltung L2668: Secure Software Engineering
Typ Projekt-/problembasierte Lehrveranstaltung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Riccardo Scandariato
Sprachen EN
Zeitraum SoSe
Inhalt
  • Secure software development processes and maturity models
  • Techniques to define security requirements
  • Techniques to create, document and analyse the design of secure applications
  • Threat and risk analysis techniques
  • Security code reviews
  • Program repair techniques for security vulnerabilities
  • Privacy engineering
Literatur

Modul M1842: GPU Architectures

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
GPU Architecture (L3039) Vorlesung 3 4
GPU Architecture (L3040) Projekt-/problembasierte Lehrveranstaltung 1 2
Modulverantwortlicher Prof. Sohan Lal
Zulassungsvoraussetzungen None
Empfohlene Vorkenntnisse

An introductory module on computer
engineering or computer architecture, and good programming skills in C/C++.

Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen
Fertigkeiten
Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz
Selbstständigkeit
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56
Leistungspunkte 6
Studienleistung Keine
Prüfung Mündliche Prüfung
Prüfungsdauer und -umfang 30 min
Zuordnung zu folgenden Curricula Computer Science: Vertiefung I. Computer- und Software-Engineering: Wahlpflicht
Information and Communication Systems: Vertiefung Sichere und zuverlässige IT-Systeme, Schwerpunkt Software und Signalverarbeitung : Wahlpflicht
Microelectronics and Microsystems: Vertiefung Embedded Systems: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L3039: GPU Architecture
Typ Vorlesung
SWS 3
LP 4
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 78, Präsenzstudium 42
Dozenten Prof. Sohan Lal
Sprachen EN
Zeitraum SoSe
Inhalt

- Review of computer architecture basics - measuring performance,
benchmarks, five-stage RISC pipeline, caches
- GPU basics - evolution of GPU computing, a high-level overview of a
GPU architecture
- GPU programming with CUDA - program structure, CUDA threads
organization, warp/thread-block scheduling
- GPU (micro) architecture - streaming multiprocessors, single
instruction multiple threads (SIMT) core design, tensor/RT cores,
mixed-precision support
- GPU memory hierarchy - banked register file and operand collectors,
shared memory, GPU caches (differences w.r.t. CPU caches), global memory
- Branch and memory divergence - branch handling, stack-based
reconvergence, memory coalescing, coalescer design
- Barriers and synchronization
- Temporal and spatial locality exploitation challenges in GPU caches
- Global memory- high throughput requirements, GDDR/HBM, memory
bandwidth optimization techniques
- GPU research issues - performance bottlenecks, GPU power modeling,
high-power consumption/energy efficiency, GPU security
- Application case study - deep learning
- Cycle accurate simulators for GPUs

The learning in the lectures will be augmented by a semester-long
problem-based project.

Literatur
Lehrveranstaltung L3040: GPU Architecture
Typ Projekt-/problembasierte Lehrveranstaltung
SWS 1
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 46, Präsenzstudium 14
Dozenten Prof. Sohan Lal
Sprachen EN
Zeitraum SoSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Modul M1700: Satellite Communications and Navigation

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Funkbasierte Positionierung und Navigation (L2711) Vorlesung 2 3
Satellitenkommunikation (L2710) Vorlesung 3 3
Modulverantwortlicher Prof. Gerhard Bauch
Zulassungsvoraussetzungen None
Empfohlene Vorkenntnisse

The module is designed for a diverse audience, i.e. students with different background. Basic knowledge of communications engineering and signal processing are of advantage but not required. The course intends to provide the chapters on communications techniques such that on the one hand students with a communications engineering background learn additional concepts and examples (e.g. modulation and coding schemes or signal processing concepts) which have not or in a different way been treated in our other bachelor and master courses. On the other hand, students with other background shall be able to grasp the ideas but may not be able to understand in the same depth. The individual background of the students will be taken into consideration in the oral exam.

Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

The students are able to understand, compare and analyse digital satellite communications system as well as navigation techniques. They are familiar with principal ideas of the respective communications, signal processing and positioning methods. They can describe distortions and resulting limitations caused by transmission channels and hardware components. They can describe how fundamental communications and navigation techniques are applied in selected practical systems. 

The students are familiar with the contents of lecture and tutorials. They can explain and apply them to new problems.



Fertigkeiten

The students are able to describe and analyse digital satellite communications systems and navigation systems. They are able to analyse transmission chains including link budget calculations. They are able to choose appropriate transmission technologies and system parameters for given scenarios. 

Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

The students can jointly solve specific problems.

Selbstständigkeit

The students are able to acquire relevant information from appropriate literature sources. 

Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 110, Präsenzstudium 70
Leistungspunkte 6
Studienleistung Keine
Prüfung Mündliche Prüfung
Prüfungsdauer und -umfang 30 min
Zuordnung zu folgenden Curricula Elektrotechnik: Vertiefung Nachrichten- und Kommunikationstechnik: Wahlpflicht
Information and Communication Systems: Vertiefung Sichere und zuverlässige IT-Systeme, Schwerpunkt Software und Signalverarbeitung : Wahlpflicht
Information and Communication Systems: Vertiefung Kommunikationssysteme, Schwerpunkt Signalverarbeitung: Wahlpflicht
Microelectronics and Microsystems: Vertiefung Communication and Signal Processing: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L2711: Radio-Based Positioning and Navigation
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Gerhard Bauch, Dr. Ing. Rico Mendrzik
Sprachen EN
Zeitraum SoSe
Inhalt
  • Information extraction from communication signals
    • Time-of-arrival principle
      • Ranging in additive white Gaussian noise (AWGN) channel
      • Correlation-based range estimation
      • Effect of multipath propagation on time-of-arrival principle
      • Zero-forcing range estimation in the presence of multipath
      • Optimum range estimation in the presence of multipath
      • Zero-forcing in presence of noise
    • Angle-of-arrival principle
      • Angle-of-arrival estimation in AWGN channel
      • Delay-and-sum estimator
      • Multiple Signal Classifier (MUSIC)
      • MUSIC-based angle-of-arrival estimation
      • Case study: Comparison of estimators in AWGN channels
      • Effect of multipath propagation on angle-of-arrival principle
      • Case study: Comparison of estimators in multipath channels
  • Information fusion of extracted signals 
    • Distance-based positioning
      • Principle of time-of-arrival positioning
      • Geometric interpretation
      • Positioning in the absence of noise
      • Linearization of the positioning problem
      • Positioning in the presence of noise
      • Optimality criteria
      • Least squares time-of-arrival positioning
      • Maximum likelihood time-of-arrival positioning
      • Interactive Matlab demo
      • Excursion: gradient descent solvers for nonlinear programs
      • Real-life positioning with embedded development board (Arduino)
      • Linearized least squares time-of-arrival positioning
      • Effect of clock offsets on distance-based positioning
      • Time-difference-of-arrival principle
      • Least squares time-difference-of-arrival positioning
      • Clock offset mitigation via two-way ranging
    • Performance limits of distance-based positioning
      • Fisher information and the Cramér-Rao lower bound
      • Fisher information in the AWGN case
      • Multi-variate Fisher information
      • Cramér-Rao lower bound for synchronized time-of-arrival positioning
      • Case study: Synchronized time-of-arrival positioning
      • Cramér-Rao lower bound for unsynchronized time-of-arrival positioning
      • Case study: Unsynchronized time-of-arrival positioning
    • Angle-based Positioning
      • Angle-of-arrival positioning principle
      • Geometric interpretation angle-of-arrival positioning principle
      • Noise-free angle-of-arrival positioning with known orientation
      • Effect of noise on angle-of-arrival positioning
      • Least squares angle-of-arrival positioning with known orientation
      • Linear least squares angle-of-arrival positioning
      • Effect of orientation uncertainty
      • Angle-difference-of-arrival positioning
      • Geometric interpretation angle difference of arrival positioning
      • Proof of angle-difference-of-arrival locus
      • Inscribed angle lemma
      • Case study: Angle-difference-of-arrival-positioning
    • Performance limits of angle-based positioning
      • Cramér-Rao lower bound for angle-of-arrival positioning with known orientation
      • Case study: Angle-of-arrival positioning with known orientation
  • Information Filtering
    • Bayesian filtering
      • Principle of Bayesian filtering
      • General Problem Formulation
      • Solution to the linear Gaussian case
      • State transition in the linear Gaussian case
      • Proof of predicted posterior distribution of the Kalman filter
      • State update in the linear Gaussian case
      • Proof of marginal posterior distribution of the Kalman filter
      • Working with Gaussian random variables
        • Proof: Affine transformation
        • Proof: Marginalization
        • Proof: Conditioning
      • Kalman filter: Optimum Inference in the linear Gaussian case
      • Modeling of process noise
      • Modeling of measurement noise
      • Case study: Kalman filtering in the linear Gaussian case
      • Interactive Kalman filtering in Matlab
      • Dealing with nonlinearities in Bayesian filtering
      • Nonlinear Gaussian case
      • Extended Kalman filter
      • Proof of predicted posterior distribution of the extended Kalman filter
      • Proof of marginal posterior distribution of the extended Kalman filter
      • Example: Nonlinear state transition
      • Case study: Extended Kalman filtering
      • Practical considerations for filter design
  • Satellite Navigation
    • Overview from positioning perspective
      • Earth-centered earth-fixed (ECEF) coordinate system
      • World geodetic system (WGS)
      • Satellite navigation systems
      • System-receiver clock offsets and pseudo-ranges
      • Unsynchronized time-of-arrival positioning revisited
    • GPS legacy signals and ranging
      • Signal overview
      • Time-of-arrival principle revisited
      • Direct sequence spread spectrum principle
      • Short and long codes
      • Satellite signal generation
      • Carriers and codes
      • Correlation properties of codes
      • Code division multiple access in flat fading channels
      • Navigation message
    • Velocity estimation
    • Hands-on case study: Design of an extended Kalman filter for satellite navigation based on recorded data
  • Robust navigation
    • Multipath-assisted positioning in millimeter wave multiple antenna systems
    • Multi-sensor fusion 
Literatur
Lehrveranstaltung L2710: Satellite Communications
Typ Vorlesung
SWS 3
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 48, Präsenzstudium 42
Dozenten Prof. Gerhard Bauch
Sprachen EN
Zeitraum SoSe
Inhalt
  • Introduction to satellite communications
    • What is a satellite
    • Overview orbits, Van Allen Belt, components of a satellite
    • Satellite services
    • Frequency bands for satellite services
    • International Telecommunications Union (ITU)
    • Influence of atmospheric impairments
    • Milestones in satellite communications
  • Components of a satellite communications system
    • Ground segment
    • Space segment
    • Control segment
  • Communication links
    • Uplink, downlink
    • Forward link, reverse link
    • Intersatellite links
    • Multiple access
    • Performance measures
      • Effective isotropic radiated power (EIRP), antenna gain, figure of merit, G/T, carrier to noise ratio
      • Signal to noise power ratio vs. carrier to noise ratio
  • Single beam and multibeam satellites
    • Beam coverage
    • Examples for beam coverage of LEO and GEO satellites (Iridium, Viasat)
  • Transparent vs. regenerative payload
  • Orbits
    • Low earth orbot (LEO), medium earth orbit (MEO), geosynchroneous and geostationary orbits (GEO), highly elliptical orbits (HEO
    • Favourable orbits:
      • HEO orbits with 63-64o inclination, Molnya and Tundra orbits
      • Circular LEO orbits
      • Circular MEO Orbits (Intermediate Circular Orbits (ICO))
      • Equatorial orbits, geostationary orbit (GEO)
    • Important aspects of LEO, MEO and GEO satellites
  • Kepler’s laws of planetary motion
  • Gravitational force
  • Parameters of ellipses and elliptical orbits
    • Major and minor half axis
    • Foci
    • Eccentricity
    • Eccentric anomaly, mean anomaly, true anomaly
    • Area
    • Orbit period
    • Perigee, apogee
    • Distance of satellite from center of earth
    • Construction of ellipses according to de La Hire
    • Orbital plane in space, inclination, right ascension (longitude) of ascending node, Vernal equinox
  • Newton’s laws of motion
  • Newton’s universal law of gravitation
  • Energy of satellites: Potential energy, kinetic energy, total energy
  • Instantaneous speed of a satellite
  • Kepler’s equation
  • Satellite visibility, elevation
  • Required number of LEO, MEO or GEO satellites for continuous earth coverage
  • Satellite altitude and distance from a point on earth
  • Choice of orbits
    • LEO, HEO, GEO
    • Elliptical orbits with non-zero inclination, Molnya orbits, Tundra orbits
    • Geosynchronous orbits
      • Parameters of geosynchronous orbits
      • Circular geosynchronous orbits
      • Inclined geosynchronous orbits
      • Quasi-zenith satellite systems (QZSS)
      • Syb-synchronous circular equatorial orbits
      • Geostationary orbit
        • Parameters of the geostationary orbit
        • Visibility
        • Propagation delay
        • Applications and system examples
  • Perturbations of orbits
    • Station keeping
      • Station keeping box
      • Estimation of orbit parameters
  • Fundamentals of digital communications techniques
    • Components of a digital communications system
    • Principles of encryption
    • Scrambling
    • Scrambling vs. interleaving for randomization of data sequences
    • Interleaving: Block interleaver, convolutional interleaver, random interleaver
    • Digital modulation methods
      • Linear and non-linear digital modulation methods
      • Linear digital modulation methods
        • QAM modulator and demodulator
        • Pulse shaping, square-root raised-cosine pulses
        • Average power spectral density
        • Signal space constellation
        • Examples: M-ary phase shift keying (M-PSK), M-ary quadrature amplitude shift keying (M-QAM)
        • M-PSK in noisy channels
        • Bit error probabilities of M-PSK and M-QAM
        • M-PSK vs. M-QAM
        • M-ary amplitude and phase shift keying (M-APSK)
        • M-APSK vs. M-QAM
        • Differential phase shift keying (DPSK)

Error control coding (channel coding)

  • Error detecting and forward error correcting (FEC) codes
  • Principle of channel coding
  • Data rate, code rate, Baud rate, spectral efficiency of modulation and coding schemes
  • Bandwidth-power trade-off, bandwidth-limited vs. power-limited transmission
  • Coding and modulation for transparent vs. regenerative payload
  • Block codes and convolutional codes
  • Concatenated codes
  • Bit-interleaved coded modulation
  • Convolutional codes
  • Low density parity check (LDPC) codes, principle of message passing decoding, bit error rate performance
  • Cyclic block codes
    • Examples for cyclic block codes
    • Single errors vs. block errors, cyclic block codes for burst errors
    • Generator matrix, generator polynomials
    • Systematic encoding and syndrome determination with shift registers
    • Cyclic redundancy check (CRC) codes


  • Automatic repeat request (ARQ)
    • Principle of ARQ
    • Stop-and-wait ARQ
    • Go-back-N ARQ
    • Selective-repeat ARQ
  • Transmission gains and losses
    • Antenna gain
      • Antenna radiation pattern
      • Maximum antenna gain, 3dB beamwidth
      • Maximum antenna gain of circular aperture
      • Maximum antenna gain of a geostationary satellite with global coverage
    • Effective isotropic radiated power (EIRP)
    • Power flux density
    • Path loss
      • Free space loss, free space loss for geostationary satellites
      • Atmospheric loss
      • Received power
    • Losses in transmit and receive equipment
      • Feeder loss
      • Depointing loss
      • Polarization mismatch loss
    • Combined effect of losses
  • Noise
    • Origins of noise
    • White noise
    • Noise power spectral density and noise power
    • Additive white Gaussian noise (AWGN) channel model
    • Antenna noise temperature
    • Earth brightness temperature
    • Signal to noise ratios
  • Atmospheric distortions
    • Atmosphere of the earth: Troposphere, stratosphere, mesosphere, thermosphere, exosphere
    •  Attenuation and depolarization due to rain, fog, rain and ice clouds, sandstorms
    • Scintillation
    • Faraday effect
    • Multipath contributions
  • Link budget calculations
    • GEO clear sky uplink and downlink
    • GEO uplink and downlink under rain conditions
    • Transparent vs. regenerative payload
  • Link availability improvement through site diversity and adaptive transmission
    • Transparent vs. regenerative payload
      • Non-linear amplifiers
        • Saleh model, Rapp model
        • Input and output back-off factor
      • Single carrier and multicarrier operation
      • Dimensioning of transmission parameters
      • Sources of noise: Thermal noise, interference, intermodulation products
      • Signal to noise ratio and bit error probability
      • Robustness against interference and non-linear channels
  • Satellite networks
    • Satellite network reference architectures
    • Network topologies
    • Network connectivity
      • Types of network connectivity
      • On-board connectivity
      • Inter-satellite links
    • Broadcast networks
    • Satellite-based internet
  • Satellite communications systems and standards examples
    • The role of standards in satellite communications
    • The Digital Video Broadcast Satellite Standard: DVB-S, DVB-S2, DVB-S2X
    • Satellites in 3GPP mobile communications networks
    • LEO megaconstellations: SpaceX Starlink, Kuiper, OneWeb
    • Space debris
    • The German Heinrich Hertz mission


Literatur

Modul M1301: Software Testing

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Softwaretesten (L1791) Vorlesung 2 3
Softwaretesten (L1792) Projekt-/problembasierte Lehrveranstaltung 2 3
Modulverantwortlicher Prof. Sibylle Schupp
Zulassungsvoraussetzungen None
Empfohlene Vorkenntnisse
  • Software Engineering
  • Higher Programming Languages
  • Object-Oriented Programming
  • Algorithms and Data Structures
  • Experience with (Small) Software Projects
  • Statistics
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen
Students explain the different phases of testing, describe fundamental
techniques of different types of testing, and paraphrase the basic
principles of the corresponding test process. They give examples of
software development scenarios and the corresponding test type and
technique. They explain algorithms used for particular testing
techniques and describe possible advantages and limitations.
Fertigkeiten
Students identify the appropriate testing type and technique for a given
problem. They adapt and execute respective algorithms to execute a
concrete test technique properly. They interpret testing results and
execute corresponding steps for proper re-test scenarios. They write and
analyze test specifications. They apply bug finding techniques for
non-trivial problems.
Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

Students discuss relevant topics in class. They defend their solutions orally.
They communicate in English.

Selbstständigkeit

Students can assess their level of knowledge continuously and adjust it appropriately, based on feedback and on self-guided studies. Within limits, they can set their own learning goals. Upon successful completion, students can identify and precisely formulate new problems in academic or applied research in the field of software testing. Within this field, they can conduct independent studies to acquire the necessary competencies and compile their findings in academic reports. They can devise plans to arrive at new solutions or assess existing ones

Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56
Leistungspunkte 6
Studienleistung Keine
Prüfung Fachtheoretisch-fachpraktische Arbeit
Prüfungsdauer und -umfang Software
Zuordnung zu folgenden Curricula Computer Science: Vertiefung I. Computer- und Software-Engineering: Wahlpflicht
Information and Communication Systems: Vertiefung Kommunikationssysteme, Schwerpunkt Software: Wahlpflicht
Information and Communication Systems: Vertiefung Sichere und zuverlässige IT-Systeme, Schwerpunkt Software und Signalverarbeitung : Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L1791: Software Testing
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Sibylle Schupp
Sprachen EN
Zeitraum SoSe
Inhalt
  • Fundamentals of software testing
  • Model-based testing
  • Test automation
  • Criteria-based testing
Literatur
  • M. Pezze and M. Young, Software Testing and Analysis, John Wiley 2008.
  • P. Ammann and J. Offutt, "Introduction to Software Testing", 2nd edition 2016.
  • A. Zeller: "Why Programs Fail: A Guide to Systematic Debugging", 2nd edition 2012.
Lehrveranstaltung L1792: Software Testing
Typ Projekt-/problembasierte Lehrveranstaltung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Sibylle Schupp
Sprachen EN
Zeitraum SoSe
Inhalt
  • Fundamentals of software testing
  • Model-based testing
  • Test automation
  • Criteria-based testing
Literatur
  • M. Pezze and M. Young, Software Testing and Analysis, John Wiley 2008.
  • P. Ammann and J. Offutt, "Introduction to Software Testing", 2nd edition 2015.

Modul M1810: Autonomous Cyber-Physical Systems

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Autonomous Cyber-Physical Systems (L3000) Vorlesung 2 3
Autonomous Cyber-Physical Systems (L3001) Gruppenübung 2 3
Modulverantwortlicher Prof. Bernd-Christian Renner
Zulassungsvoraussetzungen None
Empfohlene Vorkenntnisse
  • Very Good knowledge and practical experience in programming in the C language (Module: Procedural Programming)
  • Basic knowledge in software engineering
  • Basic knowledge in wired and wireless communication protocols
  • Principal understanding of simple electronic circuits
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen
Fertigkeiten
Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz
Selbstständigkeit
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56
Leistungspunkte 6
Studienleistung
Verpflichtend Bonus Art der Studienleistung Beschreibung
Nein 10 % Testate
Prüfung Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 90 min
Zuordnung zu folgenden Curricula Computer Science: Vertiefung I. Computer- und Software-Engineering: Wahlpflicht
Informatik-Ingenieurwesen: Vertiefung I. Informatik: Wahlpflicht
Information and Communication Systems: Vertiefung Sichere und zuverlässige IT-Systeme, Schwerpunkt Software und Signalverarbeitung : Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L3000: Autonomous Cyber-Physical Systems
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Bernd-Christian Renner
Sprachen EN
Zeitraum SoSe
Inhalt
Literatur
Lehrveranstaltung L3001: Autonomous Cyber-Physical Systems
Typ Gruppenübung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Bernd-Christian Renner
Sprachen EN
Zeitraum SoSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Modul M1598: Bildverarbeitung

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Bildverarbeitung (L2443) Vorlesung 2 4
Bildverarbeitung (L2444) Gruppenübung 2 2
Modulverantwortlicher Prof. Tobias Knopp
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse Signal und Systeme
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

Die Studierenden kennen

  • Visuelle Wahrnehmung
  • Mehrdimensionale Signalverarbeitung
  • Abtastung und Abtasttheorem
  • Filterung
  • Bildverbesserung
  • Kantendetektion
  • Mehrfachauflösende Verfahren: Gauss- und Laplace-Pyramide, Wavelets
  • Bildkompression
  • Segmentierung
  • Morphologische Bildverarbeitung
Fertigkeiten

Die Studierenden können

  • multidimensionale Bilddaten analysieren, bearbeiten, verbessern
  • einfache Kompressionsalgorithmen implementieren
  • eigene Filter für konkrete Anwendungen entwerfen
Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

Die Studierenden können in sowohl selbstständig als auch in Teams an komplexen Problemen arbeiten. Sie können sich untereinander austauschen und ihre individuellen Stärken zur Lösung des Problems einbringen.

Selbstständigkeit

Die Studierenden sind in der Lage ein komplexes Problem eigenständig zu untersuchen und einzuschätzen, welche Kompetenzen zur Lösung des Problems benötigt werden. 

Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56
Leistungspunkte 6
Studienleistung Keine
Prüfung Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 90 min
Zuordnung zu folgenden Curricula Data Science: Kernqualifikation: Wahlpflicht
Data Science: Vertiefung I. Mathematik/Informatik: Wahlpflicht
Elektrotechnik: Vertiefung Nachrichten- und Kommunikationstechnik: Wahlpflicht
Elektrotechnik: Vertiefung Medizintechnik: Wahlpflicht
Information and Communication Systems: Vertiefung Sichere und zuverlässige IT-Systeme, Schwerpunkt Software und Signalverarbeitung : Wahlpflicht
Information and Communication Systems: Vertiefung Kommunikationssysteme, Schwerpunkt Signalverarbeitung: Wahlpflicht
Internationales Wirtschaftsingenieurwesen: Vertiefung II. Informationstechnologie: Wahlpflicht
Mechatronics: Vertiefung Intelligente Systeme und Robotik: Wahlpflicht
Mechatronics: Vertiefung Systementwurf: Wahlpflicht
Microelectronics and Microsystems: Vertiefung Communication and Signal Processing: Wahlpflicht
Theoretischer Maschinenbau: Vertiefung Robotik und Informatik: Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L2443: Bildverarbeitung
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 4
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 92, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Tobias Knopp
Sprachen DE/EN
Zeitraum WiSe
Inhalt
  • Visuelle Wahrnehmung
  • Mehrdimensionale Signalverarbeitung
  • Abtastung und Abtasttheorem
  • Filterung
  • Bildverbesserung
  • Kantendetektion
  • Mehrfachauflösende Verfahren: Gauss- und Laplace-Pyramide, Wavelets
  • Bildkompression
  • Segmentierung
  • Morphologische Bildverarbeitung
Literatur

Bredies/Lorenz, Mathematische Bildverarbeitung, Vieweg, 2011
Pratt, Digital Image Processing, Wiley, 2001
Bernd Jähne: Digitale Bildverarbeitung - Springer, Berlin 2005

Lehrveranstaltung L2444: Bildverarbeitung
Typ Gruppenübung
SWS 2
LP 2
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 32, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Tobias Knopp
Sprachen DE/EN
Zeitraum WiSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Modul M1694: Security of Cyber-Physical Systems

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Sicherheit von Cyber-physischen Systemen (L2691) Vorlesung 2 3
Sicherheit von Cyber-physischen Systemen (L2692) Gruppenübung 2 3
Modulverantwortlicher Prof. Sibylle Fröschle
Zulassungsvoraussetzungen None
Empfohlene Vorkenntnisse

IT security, programming skills, statistics

Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

The students know and can explain 

- the threats posed by cyber attacks to cyber-physical systems (CPS)

- concrete attacks at a technical level, e.g. on bus systems

- security solutions specific to CPS with their capabilities and limitations

- examples of security architectures for CPS and the requirements they guarantee 

- standard security engineering processes for CPS

Fertigkeiten

The students are able to

-  identify security threats and assess the risks for a given CPS

-  apply attack toolkits to analyse a networked control system, and detect attacks beyond those taught in class 

-  identify and apply security solutions suitable to the requirements

-  follow security engineering processes to develop a security architecture for a given CPS 

-  recognize challenges and limitations, e.g. posed by novel types of attack


Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

The students are able to

- expertly discuss security risks and incidents of CPS and their mitigation in a solution-oriented fashion with experts and non-experts

- foster a security culture with respect to CPS and the corresponding critical infrastructures 

Selbstständigkeit

The students are able to

- follow up and critically assess current developments in the security of CPS including relevant security incidents

- master a new topic within the area by self-study and self-initiated interaction with experts and peers.

Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56
Leistungspunkte 6
Studienleistung
Verpflichtend Bonus Art der Studienleistung Beschreibung
Nein 10 % Übungsaufgaben Die Übungsaufgaben finden semesterbegleitend statt.
Prüfung Klausur
Prüfungsdauer und -umfang 120 min
Zuordnung zu folgenden Curricula Computer Science: Vertiefung I. Computer- und Software-Engineering: Wahlpflicht
Informatik-Ingenieurwesen: Vertiefung I. Informatik: Wahlpflicht
Information and Communication Systems: Vertiefung Sichere und zuverlässige IT-Systeme, Schwerpunkt Software und Signalverarbeitung : Wahlpflicht
Lehrveranstaltung L2691: Security of Cyber-Physical Systems
Typ Vorlesung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Sibylle Fröschle
Sprachen EN
Zeitraum WiSe
Inhalt

Embedded systems in energy, production, and transportation are currently undergoing a technological transition to highly networked automated cyber-physical systems (CPS). Such systems are potentially vulnerable to cyber attacks, and these can have physical impact. In this course we investigate security threats, solutions and architectures that are specific to CPS. The topics are as follows: 

Fundamentals and motivating examples

Networked and embedded control systems 

    Bus system level attacks

    Intruder detection systems (IDS), in particular physics-based IDS

    System security architectures, including cryptographic solutions

Adversarial machine learning attacks in the physical world 

Aspects of Location and Localization

Wireless networks and infrastructures for critical applications 

    Communication security architectures and remaining threats 

    Intruder detection systems (IDS), in particular data-centric IDS

    Resilience against multi-instance attacks

Security Engineering of CPS: Process and Norms

Literatur

Recent scientific papers and reports in the public domain. 

Lehrveranstaltung L2692: Security of Cyber-Physical Systems
Typ Gruppenübung
SWS 2
LP 3
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten Prof. Sibylle Fröschle
Sprachen EN
Zeitraum WiSe
Inhalt Siehe korrespondierende Vorlesung
Literatur Siehe korrespondierende Vorlesung

Thesis

Modul M1801: Masterarbeit im dualen Studium

Lehrveranstaltungen
Titel Typ SWS LP
Modulverantwortlicher Professoren der TUHH
Zulassungsvoraussetzungen Keine
Empfohlene Vorkenntnisse
Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht
Fachkompetenz
Wissen

Die dual Studierenden ...

  • ... setzen das Spezialwissen (Fakten, Theorien und Methoden) ihres Studienfaches und das erworbene berufliche Wissen sicher zur Bearbeitung fachlicher und berufspraktischer Fragestellungen ein.
  • ... können in einem oder mehreren Spezialbereichen ihres Faches die relevanten Ansätze und Terminologien in der Tiefe erklären, aktuelle Entwicklungen beschreiben und kritisch Stellung beziehen.
  • ... formulieren für eine berufliche Fragestellung eine eigene Forschungsaufgabe und verorten diese in ihrem Fachgebiet. Sie erheben den aktuellen Forschungsstand und schätzen diesen kritisch ein.
Fertigkeiten

Die dual Studierenden ...

  • ... sind in der Lage, für die jeweilige fachlich-berufspraktische Problemstellung geeignete Methoden auszuwählen, anzuwenden und nach Bedarf weiterzuentwickeln. 
  • ... beurteilen im Studium (inklusive Praxisphasen) erworbenes Wissen und erlernte Methoden und wenden ihre Fachkompetenzen auf komplexe und/oder unvollständig definierte Problemstellungen lösungs- und anwendungsorientiert an. 
  • ... erarbeiten sich in ihrem Fachgebiet neue wissenschaftliche Erkenntnisse und beurteilen diese kritisch.
Personale Kompetenzen
Sozialkompetenz

Die dual Studierenden ...

  • ... können eine berufliche Problemstellung in Form einer wissenschaftlichen Fragestellung sowohl für ein Fachpublikum als auch für berufliche Anspruchsgruppen schriftlich und mündlich strukturiert, verständlich und sachlich richtig darstellen.
  • ... antworten in einer Fachdiskussion Fragen fachkundig und zugleich adressatengerecht. Eigene Standpunkte und Einschätzungen vertreten sie dabei überzeugend.
Selbstständigkeit

Die dual Studierenden ...

  • ... sind in der Lage, ein eigenes Projekt in Arbeitspakete zu strukturieren, auf wissenschaftlichem Niveau abzuarbeiten und hinsichtlich umsetzbarer Handlungsoptionen für die Berufspraxis zu reflektieren.
  • ... arbeiten sich in ein teilweise unbekanntes Arbeitsgebiet des Studienfachs vertieft ein und erschließen sich die dafür benötigten Informationen.
  • ... wenden die Techniken des wissenschaftlichen Arbeitens umfassend in einer eigenen Forschungsarbeit mit einer betrieblichen Problem- und Fragestellung an.
Arbeitsaufwand in Stunden Eigenstudium 900, Präsenzstudium 0
Leistungspunkte 30
Studienleistung Keine
Prüfung Abschlussarbeit
Prüfungsdauer und -umfang laut ASPO
Zuordnung zu folgenden Curricula Bauingenieurwesen: Abschlussarbeit: Pflicht
Bioverfahrenstechnik: Abschlussarbeit: Pflicht
Chemical and Bioprocess Engineering: Abschlussarbeit: Pflicht
Computer Science: Abschlussarbeit: Pflicht
Elektrotechnik: Abschlussarbeit: Pflicht
Energietechnik: Abschlussarbeit: Pflicht
Environmental Engineering: Abschlussarbeit: Pflicht
Flugzeug-Systemtechnik: Abschlussarbeit: Pflicht
Informatik-Ingenieurwesen: Abschlussarbeit: Pflicht
Information and Communication Systems: Abschlussarbeit: Pflicht
Internationales Wirtschaftsingenieurwesen: Abschlussarbeit: Pflicht
Logistik, Infrastruktur und Mobilität: Abschlussarbeit: Pflicht
Materialwissenschaft: Abschlussarbeit: Pflicht
Mechanical Engineering and Management: Abschlussarbeit: Pflicht
Mechatronics: Abschlussarbeit: Pflicht
Mediziningenieurwesen: Abschlussarbeit: Pflicht
Microelectronics and Microsystems: Abschlussarbeit: Pflicht
Produktentwicklung, Werkstoffe und Produktion: Abschlussarbeit: Pflicht
Regenerative Energien: Abschlussarbeit: Pflicht
Schiffbau und Meerestechnik: Abschlussarbeit: Pflicht
Theoretischer Maschinenbau: Abschlussarbeit: Pflicht
Verfahrenstechnik: Abschlussarbeit: Pflicht
Wasser- und Umweltingenieurwesen: Abschlussarbeit: Pflicht