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

Lehrveranstaltungen

Die Informationen zu den Lehrveranstaltungen entnehmen Sie dem separat veröffentlichten Modulhandbuch des Moduls.

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

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 Ingenieur*in 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 Data 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 Luftfahrttechnik: Kernqualifikation: Pflicht Materials Science and Engineering: 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

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. 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

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: Advanced Seminar Computer Science and Communication Technology I

Typ	Seminar
SWS	2
LP	3
Arbeitsaufwand in Stunden	Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten	Dozenten des SD E
Sprachen	EN
Zeitraum	WiSe/SoSe
Inhalt	- Seminar presentations by enrolled students about selected topics of computer science and communication technology - Active participation in discussions
Literatur	Wird vom Veranstalter bekanntgegeben.

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

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. 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 63-64^o 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: what these imaging techniques can measure (such as sample density or concentration, material transport, chemical composition, temperature), how the measurements work (physical measurement principles, hardware requirements, image reconstruction), and how to determine the most suited imaging methods for a given problem. Learning goals: After the successful completion of the course, the students shall: understand the physical principles and practical aspects of the most common imaging methods, 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 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: what these imaging techniques can measure (such as sample density or concentration, material transport, chemical composition, temperature), how the measurements work (physical measurement principles, hardware requirements, image reconstruction), and how to determine the most suited imaging methods for a given problem. Learning goals: After the successful completion of the course, the students shall: understand the physical principles and practical aspects of the most common imaging methods, 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 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 Data Science: Vertiefung II. Computer Science: Wahlpflicht Data Science: Vertiefung IV. Special Focus Area: Wahlpflicht Elektrotechnik: Vertiefung Nachrichten- und Kommunikationstechnik: Wahlpflicht Elektrotechnik: Vertiefung Medizintechnik: 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 Internationales Wirtschaftsingenieurwesen: Vertiefung II. Informationstechnologie: Wahlpflicht Mechatronics: Vertiefung Intelligente Systeme und Robotik: Wahlpflicht Mechatronics: Vertiefung Systementwurf: Wahlpflicht Mechatronics: Kernqualifikation: 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

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

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

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	Keine
Prüfung	Fachtheoretisch-fachpraktische Arbeit
Prüfungsdauer und -umfang	Guppenprojekt mit Präsentation (50 %), schriftlicher Test (60 min, 50 %)
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

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	Embedded System Design, F. Vahid and T. Givargis, John Wiley Programming Embedded Systems: With C and Gnu Development Tools, M. Barr and A. Massa, O'Reilly C und C++ für Embedded Systems, F. Bollow, M. Homann, K. Köhn, MITP The Art of Designing Embedded Systems, J. Ganssle, Newnses Mikrocomputertechnik mit Controllern der Atmel AVR-RISC-Familie, G. Schmitt, Oldenbourg 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

Modul M1780: Massively Parallel Systems: Architecture and Programming

Lehrveranstaltungen

Titel	Typ	SWS	LP
Massiv parallele Systeme: Architektur und Programmierung (L2936)	Vorlesung	2	3
Massiv parallele Systeme: Architektur und Programmierung (L2937)	Projekt-/problembasierte Lehrveranstaltung	2	3

Modulverantwortlicher

Prof. Sohan Lal

Zulassungsvoraussetzungen

None

Empfohlene Vorkenntnisse

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

Modulziele/ angestrebte Lernergebnisse

Nach erfolgreicher Teilnahme haben die Studierenden die folgenden Lernergebnisse erreicht

Fachkompetenz

Wissen

The course starts with parallel computers classification, multithreading, and covers the architecture of centralized and distributed shared-memory parallel systems, multiprocessor cache coherence, snooping / directory-based cache coherence protocols, implementation, and limitations. Next, students study interconnection networks and routing in parallel systems. To ensure the correctness of shared-memory multithreaded programs, independent of the speed of execution of their individual threads, the important topics of memory consistency and synchronization will be covered in detail. As a case study, the architecture of a few accelerators such as GPUs will also be discussed in detail. Besides understanding the architecture and organization of parallel systems, programming them is also very challenging. The course will also cover how to program massively parallel systems using API/libraries such as CUDA/OpenCL/MPI/OpenMP.

Fertigkeiten

After completing this course, students will be able to understand the architecture and organization of parallel systems. They will be able to evaluate different design choices and make decisions while designing a parallel system. In addition, they will be able to program parallel systems (ranging from an embedded system to a supercomputer) using CUDA/OpenCL/MPI/OpenMP.

Personale Kompetenzen

Sozialkompetenz

The course will encourage students to work in small groups to solve complex problems, thus, inculcating the importance of teamwork.

Selbstständigkeit

Today, parallel computers are present everywhere. Students will be able to not only program parallel computers independently, but also understand their underlying organization and architecture. This will further help to understand the performance issues of parallel applications and provide insights to improve them.

Arbeitsaufwand in Stunden

Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56

Leistungspunkte

Studienleistung

Verpflichtend	Bonus	Art der Studienleistung	Beschreibung
Ja	20 %	Fachtheoretisch-fachpraktische Studienleistung

Prüfung

Mündliche Prüfung

Prüfungsdauer und -umfang

25 min

Zuordnung zu folgenden Curricula

Computer Science: Vertiefung I. Computer- und Software-Engineering: Wahlpflicht
Data Science: Vertiefung II. Computer Science: Wahlpflicht
Data Science: Vertiefung IV. Special Focus Area: Wahlpflicht
Informatik-Ingenieurwesen: Vertiefung I. Informatik: Wahlpflicht
Information and Communication Systems: Vertiefung Kommunikationssysteme, Schwerpunkt Software: Wahlpflicht
Microelectronics and Microsystems: Vertiefung Embedded Systems: Wahlpflicht

Lehrveranstaltung L2936: Massively Parallel Systems: Architecture and Programming

Typ	Vorlesung
SWS	2
LP	3
Arbeitsaufwand in Stunden	Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten	Prof. Sohan Lal
Sprachen	EN
Zeitraum	WiSe
Inhalt	Brief outline: Parallel computers and their classification Centralized and distributed shared-memory architectures: snooping vs directory-based cache coherence protocols, implementation, and limitations Chip multiprocessors: software-based, block (coarse-grain), interleaved (fine-grain), simultaneous multithreading Synchronization: high-level primitives and implementation, memory consistency models: sequential and weaker memory consistency models Interconnection networks: topologies (direct and indirect networks) and routing techniques Graphics Processing Units (GPUs) architecture and programming using CUDA/OpenCL Parallel programming with message passing interface (MPI), OpenMP
Literatur	Michel Dubois, Murali Annavaram, and Per Stenström, Parallel Computer Organization and Design (Book) David A Patterson and John L. Hennessy, Computer Architecture: A Quantitative Approach, Elsevier (Book) David B. Kirk, Wen-mei W. Hwu, Programming Massivley Parallel Processors, Elsevier (Book)

Lehrveranstaltung L2937: Massively Parallel Systems: Architecture and Programming

Typ	Projekt-/problembasierte Lehrveranstaltung
SWS	2
LP	3
Arbeitsaufwand in Stunden	Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten	Prof. Sohan Lal
Sprachen	EN
Zeitraum	WiSe
Inhalt	There will be 3-4 assignments for project-based learning consisting of the following: Implement and compare different cache coherence protocols using a simulator or a high-level, event-driven simulation interface such as SystemC Programming massively parallel systems to solve computationally intensive problems such as password cracking using CUDA/OpenCL/MPI/OpenMP
Literatur	The following literature will be useful for project-based learning. The further required resources will be discussed during the course. David B. Kirk, Wen-mei W. Hwu, Programming Massivley Parallel Processors, Elsevier (Book) MPI Forum, https://www.mpi-forum.org/ SystemC, https://www.accellera.org/community/systemc

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

Fertigkeiten

Personale Kompetenzen

Sozialkompetenz

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

Selbstständigkeit

Arbeitsaufwand in Stunden

Eigenstudium 124, Präsenzstudium 56

Leistungspunkte

Studienleistung

Verpflichtend	Bonus	Art der Studienleistung	Beschreibung
Ja	15 %	Übungsaufgaben

Prüfung

Klausur

Prüfungsdauer und -umfang

90 min

Zuordnung zu folgenden Curricula

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

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

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

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: Advanced Seminar Computer Science and Communication Technology I

Typ	Seminar
SWS	2
LP	3
Arbeitsaufwand in Stunden	Eigenstudium 62, Präsenzstudium 28
Dozenten	Dozenten des SD E
Sprachen	EN
Zeitraum	WiSe/SoSe
Inhalt	- Seminar presentations by enrolled students about selected topics of computer science and communication technology - Active participation in discussions
Literatur	Wird vom Veranstalter bekanntgegeben.

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

Fertigkeiten

Personale Kompetenzen

Sozialkompetenz

Die Studierenden können in fachspezifische Aufgaben gemeinsam bearbeiten.

Selbstständigkeit

Arbeitsaufwand in Stunden

Eigenstudium 110, Präsenzstudium 70

Leistungspunkte

Studienleistung

Verpflichtend	Bonus	Art der Studienleistung	Beschreibung
Ja	Keiner	Schriftliche Ausarbeitung

Prüfung

Klausur

Prüfungsdauer und -umfang

90 min

Zuordnung zu folgenden Curricula

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	Keine
Prüfung	Fachtheoretisch-fachpraktische Arbeit
Prüfungsdauer und -umfang	Guppenprojekt mit Präsentation (50 %), schriftlicher Test (60 min, 50 %)
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 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. 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 63-64^o 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 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 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

Studienleistung

Verpflichtend	Bonus	Art der Studienleistung	Beschreibung
Nein	10 %	Testate

Prüfung

Klausur

Prüfungsdauer und -umfang

90 min

Zuordnung zu folgenden Curricula

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 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

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
Data Science: Vertiefung II. Computer Science: Wahlpflicht
Data Science: Vertiefung IV. Special Focus Area: 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

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 Data Science: Vertiefung II. Computer Science: Wahlpflicht Data Science: Vertiefung IV. Special Focus Area: Wahlpflicht Elektrotechnik: Vertiefung Nachrichten- und Kommunikationstechnik: Wahlpflicht Elektrotechnik: Vertiefung Medizintechnik: 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 Internationales Wirtschaftsingenieurwesen: Vertiefung II. Informationstechnologie: Wahlpflicht Mechatronics: Vertiefung Intelligente Systeme und Robotik: Wahlpflicht Mechatronics: Vertiefung Systementwurf: Wahlpflicht Mechatronics: Kernqualifikation: 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

Thesis

Modul M1801: Masterarbeit im dualen Studium

Lehrveranstaltungen

Titel

Typ

SWS

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 Data 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 Luftfahrttechnik: Abschlussarbeit: Pflicht Materials Science and Engineering: 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