シラバス表示
シラバスの詳細な内容を表示します。
→ 閉じる（シラバスの一覧にもどる）
科目の基本情報
| 開講年度 | 2023 年度 | |
|---|---|---|
| 開講区分 | 工学研究科(博士前期課程)電気電子工学専攻 | |
| 領域 | 主領域 : C | |
| 受講対象学生 |
大学院(修士課程・博士前期課程・専門職学位課程) : 1年次 |
|
| 選択・必修 | ||
| 授業科目名 | 通信システム特論Ⅱ | |
| つうしんしすてむとくろんに | ||
| Advanced Communication System II | ||
| 単位数 | 2 単位 | |
| ナンバリングコード | ||
| 開放科目 | 非開放科目 | |
| 開講学期 |
後期 |
|
| 開講時間 |
月曜日 1, 2時限 |
|
| 授業形態 |
対面授業 * 状況により変更される可能性があるので定期的に確認して下さい
「オンライン授業」・・・オンライン会議ツール等を利用して実施する同時双方向型の授業 |
|
| 開講場所 | ||
| 担当教員 | ○眞⽥ 耕輔 (⼯学研究科, 電気電⼦⼯学専攻), 森 ⾹津夫 (⼯学研究科, 電気電⼦⼯学専攻) | |
| ○SANADA, Kosuke, MORI, Kazuo | ||
| SDGsの目標 |
|
|
| 連絡事項 | * 状況により変更される可能性があるので定期的に確認して下さい |
|
学修の目的と方法
| 授業の概要 | 本講義の前半ではユビキタスネットワーク社会を⽀える無線通信基盤技術を学習する．後半では, 数理解析に基づくシステムの性能解析手法の基礎理論と応用を紹介する. (Course description/outline) In this class, we will learn fundamental technologies for wireless communication in ubiquitous networks. |
|---|---|
| 学修の目的 | 以下の知識・能力を身につけることが本講義の目的である。 ①ユビキタスネットワーク社会で活⽤されている技術の学習 ②近年の動向についての把握 (Learning objectives) The objectives of this class are the followings: - To learn elementary technologies for ubiquitous network - To survey the latest trends about the ubiquitous network |
| 学修の到達目標 | 以下の知識・能力を自らで身につけることが本講義の到達目標である。 ①ユビキタスネットワーク社会で活⽤されている技術の学習 ②近年の動向についての把握 (Achievements) The goals of this class are the followings: - To understand elementary technologies for ubiquitous network - To understand the latest trends about the ubiquitous network |
| ディプロマ・ポリシー |
|
| 成績評価方法と基準 | 受講者相互学習での解説（発表）および討論100% 後半(第8回-第15回)の内容の評価は, 第8-15回の内容を踏まえたうえでのレポートを課し, その内容で評価する. ただし，授業の出席回数が70%に満たないものは評価対象としない（単位を与えない）． (Grading policies and criteria) Report and discussion about topics among participants: 100% (70% or more attendance is required) |
| 授業の方法 | 講義 演習 |
| 授業の特徴 |
その他、能動的要素を加えた授業（ミニッツペーパー、シャトルカードなど） 教員と学生、学生相互のやり取りの一部が英語で進められる授業 教員と学生のやり取りは日本語でも、英語による論文や教材の講読を含んだ授業 |
| 授業改善の工夫 | 能動的な学習環境の提供 （Ideas for improving classes） Active leaning |
| 教科書 | 参加者による資料配布 (Textbooks) Original handout by participant |
| 参考書 | 参加者による資料配布 (Reference materials) Original handout by participant |
| オフィスアワー | 柔軟に対応します．まずはメールをください． (Office hour) Please contact professors via email. |
| 受講要件 | 特になし (Prerequisites) Nothing. |
| 予め履修が望ましい科目 | 情報通信工学(学部科目)，通信システムとネットワーク(学部科目) (Courses encouraged to take in advance) Communication Engineering Communications Systems and Networks |
| 発展科目 | 通信システム演習I，通信システム演習II (Advanced courses) Seminar in Communications Systems I Seminar in Communications Systems II |
| その他 |
授業計画
| MoodleのコースURL |
|---|
| キーワード | Wireless Local Area Networks (WLAN), 数理解析, 数値計算, マルコフ連鎖モデル, 強化学習 |
|---|---|
| Key Word(s) | Wireless system, Mathematical analysis, Markov-chain model, Reinforcement learning |
| 学修内容 | 第1回: 講義の進め方 第2回: 無線通信基盤技術1 第3回: 無線通信基盤技術2 第4回: 無線通信基盤技術3 第5回: 無線通信基盤技術4 第6回: 無線通信基盤技術5 第7回: 無線通信基盤技術6 第8回: 無線通信基盤技術7 第9回: マルコフ連鎖モデルを用いた理論解析1 第10回 : マルコフ連鎖モデルを用いた理論解析2 第11回 : IEEE 802.11 DCFの理論解析モデル1 第12回 : IEEE 802.11 DCFの理論解析モデル2 第13回: 代数方程式の数値的解法: Newton法と数値計算ソフトによるプログラムの実装 第14回: マルコフ決定過程と強化学習1 題15回: マルコフ決定過程と強化学習2 (Course contents) 1. Guidance 2. fundamental technology for wireless communication (1) 3. fundamental technology for wireless communication (2) 4. fundamental technology for wireless communication (3) 5. fundamental technology for wireless communication (4) 6. fundamental technology for wireless communication (5) 7. fundamental technology for wireless communication (6) 8. fundamental technology for wireless communication (7) 9. Markov-chain model-based analysis (1) 10. Markov-chain model-based analysis (2) 11. Performance analysis for IEEE 802.11 DCF (1) 12. Performance analysis for IEEE 802.11 DCF (2) 13. Newton's method and the programming 14. Markov-decision process and Reinforcement learning (1) 15. Markov-decision process and Reinforcement learning (2)終レポート |
| 事前・事後学修の内容 | 教科書，参考書，資料等を用いて当該日内容の予習，復習を行うこと． |
| 事前学修の時間:120分/回 事後学修の時間:120分/回 |