Marwan Mostafa

M.Sc.
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Marwan Mostafa, M.Sc.
E-6 Elektrische Energietechnik
  • Elektrische Energietechnik
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Research Project

iNeP
Integrated network planning for the electricity, gas and heat sectors

iNeP

Integrated network planning for the electricity, gas and heat sectors

Federal Ministry for Economic Affairs and Climate Action (BMWK); Duration: 2021 to 2026

Publications

TUHH Open Research (TORE)

2023

2022

2021

Courses

Stud.IP
zur Veranstaltung in Stud.IP Studip_icon
Einführung in die Nachrichtentechnik und ihre stochastischen Methoden (B.Sc.)
Untertitel:
Diese Lehrveranstaltung ist Teil des Moduls: Einführung in die Nachrichtentechnik und ihre stochastischen Methoden
Semester:
WiSe 23/24
Veranstaltungstyp:
Vorlesung (Lehre)
Veranstaltungsnummer:
lv442_w23
DozentIn:
Gerhard Bauch, David Jonas Kopyto, PD Dr.-Ing. habil. Rainer Grünheid
Beschreibung:
  • Einführungin die Nachrichtentechnik
  • OpenSystems Interconnection (OSI) Referenzmodell
  • Komponenteneines digitalen Kommunikationssystems
  • Grundlagen der Signal- und Systemtheorie
    • Analogeund digitale Signale
    • Prinzip der Analog-Digital-Wandlung (A/D)
    • Deterministischeund zufällige Signale
    • Leistungund Energie von Signalen
    • Linearezeitinvariante Systeme (LTI-Systeme)
    • Quadratur-Amplituden-Modulation(QAM)
  • Einführungin die Stochastik
  • Wahrscheinlichkeits-Theorie
    • Zufallsexperimente
    • Wahrscheinlichkeitsmodell, Wahrscheinlichkeitsraum,Ereignisraum
    • Definitionenvon Wahrscheinlichkeit
      • Wahrscheinlichkeitnach Bernoulli/Laplace
      • Wahrscheinlichkeitnach van Mises, relative Häufigkeit
      • Bertrand’sParadoxon
      • AxiomatischeDefinition von Wahrscheinlichkeit nach Kolmogorov
      • Wahrscheinlichkeitdisjunkter und nicht-disjunkter Ereignisse
      • Venn-Diagramme
    • Kontinuierlicheund diskrete Zufallsvariablen
      • Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion(probability density function (pdf)), Wahrscheinlichkeitsverteilungsfunktion(cumulativedistribution function (cdf))
      • Erwartungswert,Mittelwert, Median, quadratischer Erwartungswert, Varianz, Standardabweichung,höhere Momente
      • Beispielefür Wahrscheinlichkeitsverteilungen (Bernoulli-Verteilung, Zweipunktverteilung,Gleichverteilung, Gauß-Verteilung (Normalverteilung), Rayleigh-Verteilung,etc.)
    • MehrereZufallsvariablen
      • BedingteWahrscheinlichkeit, Verbundwahrscheinlichkeit
      • BedingteWahrscheinlichkeitsdichtefunktion, Verbundwahrscheinlichkeitsdichtefunktion
      • Satzvon Bayes
      • Korrelationskoeffizient
      • ZweidimensionaleGaussverteilung
      • Statistischunabhängige, unkorrelierte und orthogonale Zufallsvariablen
      • Unabhängige,identisch verteilte Zufalssvariablen (independent identically distributed (iid)random variables)
      • Eigenschaftenvon Erwartungswert und Varianz
      • Kovarianz
      • Wahrscheinlichkeitsdichtefunktionund Wahrscheinlichkeitsverteilungsfunktion der Summe statistisch unabhängigerZufallsvariablen
      • ZentralerGrenzwertsatz
    • Wahrscheinlichkeitsdichtefunktionen bei derDatenübertragung
  • Zeitkontinuierlicheund zeitdiskrete Zufallsprozesse
    • Beispielefür Zufallsprozesse
    • Scharmittelwertund Zeitmittelwert
    • ErgodischeZufallsprozesse
    • QuadratischerMittelwert und Varianz
    • Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion (pdf) und Wahrscheinlichkeitsverteilungsfunktion(cdf)
    • Verbundwahrscheinlichkeitsdichtefunktion (pdf)und Verbundwahrscheinlichkeitsverteilungsfunktion (cdf)
    • Statistisch unabhängige, unkorrelierte undorthogonale Zufallsprozesse
    • StationäreZufallsprozesse
    • Korrelationsfunktionen: Autocorrelationsfunktion,Kreuzkorrelationsfunktion, mittlere Autokorrelationsfunktion nicht-stationärer Zufallsprozesse,Autokorrelations- und Kreuzkorrelationsfunktion stationärer Zufallsprozesse,Autokovarianzfunktion, Kreuzkovarianzfunktion
    • Autocorrelationsmatrix,Kreuzkkorrelationsmatrix, Autokovarianzmatrix, Kreuzkovarianzmatrix
    • Pseudo-noise Sequenzen, Anwendungsbeispiel: Codemultiplex(code division multiple access (CDMA))
    • Autocorrelationsfunktion, Leistungsdichtespektrum(power spectral density (psd)), Signalleistung, Einstein-Wiener-Khintchine Beziehungen
    • Weißesgaußsches Rauschen
  • Filterung von Zufallssignalen durch LTI-Systeme
    • Transformation der Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion
    • Transformationdes Mittelwerts
    • Transformation des Leistungsdichtespektrums
    • Korrelationsfunktionen zwischen Eingangs- undAusgangssignal
    • Filterungvon weißem gaußschem Rauschen
    • Bandbegrenzung zur Begrenzung derRauschleistung
    • Preemphaseund Deemphase
  • Kompandierung,mu-law, A-law
  • Funktionenvon Zufallsvariablen
    • Transformation von Wahrscheinlichkeiten und derWahrscheinlichkeitsdichtefunktion
    • Anwendung: Nicht-lineare Verstärker
  • Funktionenvon zwei Zufallsvariablen
    • Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion
    • Beispiele: Rayleigh-Verteilung, Betrag einesOFDM-Signals, Betrag eines empfangenen Funksignals
  • Übertragungskanäle und Kanalmodelle
    • Leitungsgebundene Kanäle: Telefonkabel,Koaxialkabel, Glasfaserkabel
    • Funkkanäle:Fading-Kanäle, Unterwasserkanäle
    • Frequenzselektiveund nicht-frequenzselektive Kanäle
    • AWGN (additivewhite Gaussian noise) Kanal
    • Signal- zu Rauschleistungsverhältnis (signal tonoise power ratio (SNR))
    • Zeitdiskrete Kanalmodelle
    • Zeitdiskrete gedächtnislose Kanäle (discretememoryless channels (DMC))
  • Analog-Digitalwandlung
    • Abtastung
      • Abtasttheorem
    • Pulsmodulation
      • Pulsamplitudenmodulation(pulse-amplitude modulation (PAM))
      • Pulsdauermodulation,Pulsbreitenmodulation (pulse-duration modulation (PDM), pulse-width modulation(PWM))
      • Puls-Pausenmodulation(pulse-position modulation (PPM))
      • Pulse-code-Modulation(PCM)
    • Quantisierung
      • LineareQuantisierung, Midtread- und Midrise-Characteristik
      • Quantisierungsfehler,Quantisierungsrauschen
      • Signal-zu-Quantisierungsrauschleistungsverhältnis
      • NichtlineareQuantisierung, Kompressor-Charakteristik, mu-law, A-law
      • Sprachübertragung mit PCM
    • DifferentiellePulse-Code-Modulation (DPCM)
      • LinearePrädiktion nach dem Minimum Mean Squared Error (MMSE) Kriterium
      • DPCM mitVorwärts- und Rückwärtsprädiktion
      • SNR-Gewinnvon DPCM über PCM
      • Delta-Modulation
  • Grundlagen der Informationstheorie undCodierung
    • Definitionen von Information:Selbst-Informationsgehalt, Entropie
    • BinäreEntropiefunktion
    • Quellencodierungs-Theorem
    • Quellencodierung:Huffman-Code
    • Mutualinformation und Kanalkapazität
    • Kanalkapazität des AWGN-Kanals und desAWGN-Kanals mit binärem Eingangssymbolalphabet
    • Kanalcodierungs-Theorem
    • Prinzipien der Kanalcodierung: Coderate undDatenrate, Hamming-Distanz, minimale Hamming-Distanz, Fehlererkennung undFehlerkorrektur
    • Beispiele für Kanalcodes: Block-Codes und Faltungscodes,Wiederholungscode, Single Parity Check Code, Hamming-Code, Turbo-Codes
  • Kombinatorik
    • Variationmit und ohne Zurücklegen
    • Kombinationmit und ohne Zurücklegen
    • Permutation,Permutation von Multisets
    • Wordfehlerwahrscheinlichkeit linearer Block-Codes
  • Basisband-Übertragung
    • Pulsformung:Non-return to zero (NRZ) Rechteck-Pulse, Manchester-Pulse, Raised-Cosine-Pulse,Wurzel-Raised-Cosine-Pulse, Gauss-Pulse
    • Sendesignalenergie, mittlere Energie pro Symbol
    • Leistungsdichtespektrum von Basisbandsignalen
    • Bandbreite-Definitionen
    • Bandbreiten-Effizienz,spektrale Effizienz
    • Intersymbol-Interferenz(ISI)
    • Ersteund zweite Nyquist-Bedingung
    • Augendiagramme
    • Empfangsfilter-Entwurf: SignalangepasstesFilter (Matched Filter)
    • Matched-FilterEmpfänger und Korrelationsempfänger
    • Wurzel-Nyquist-Pulsformung
    • ZeitdiskretesAWGN-Kanalmodell
  • Maximuma Posteriori probability (MAP) und Maximum Likelihood (ML) Detektion
  • Bitfehlerwahrscheinlichkeit bei binärer Übertragungüber AWGN Kanäle mit antipodaler oder on-off-Signalisierung
  • Bandpass-Übertragung mit Trägermodulation

    • Amplitudenmodulation,Frequenzmodulation, Phasenmodulation
    • Linearedigitale Modulationsverfahren: On-off keying (OOK), phase-shift keying (PSK),amplitude shift keying (ASK), quadrature amplitude shift keying (QAM)
Leistungsnachweis:
300 - Einführung in die Nachrichtentechnik und ihre stochastischen Methoden<ul><li>300 - Einführung in die Nachrichtentechnik und ihre stochastischen Methoden: Klausur schriftlich</li></ul>
ECTS-Kreditpunkte:
6
Weitere Informationen aus Stud.IP zu dieser Veranstaltung
Heimatinstitut: Institut für Nachrichtentechnik (E-8)
In Stud.IP angemeldete Teilnehmer: 153
Anzahl der Postings im Stud.IP-Forum: 21

Supervised Theses

ongoing
completed

2022

  • Barthelme, J. (2022). Technisch-ökonomische Systemmodellierung und -anlayse eines urbanen Quatiers hinsichtlich des Einsatz von Wasserstoff als primärer Energieträger.