Project: Institutsprojekt ISS: Maschinelles Lernen in der Kommunikationstechnik

Lecturer:  Gerd Ascheid

Supervisors: Shawan Mohammed

Type:  Laboratory

SWS: 3

Credits: 3

Laboratory

Course Language: German

Contents

In diesem Projekt, wird ein einfaches Kommunikationssystem simuliert, inklusive paket-basierter Kommunikation, Modulation (PSK) und Kanalmodellierung (AWGN-Kanal). An diesem System sollen neue maschinelle Lerntechniken für die Modulation untersucht werden, beispielsweise solche, die auf Autoencodern basieren. Ein Autoencoder ist ein neuronales Netzwerk, das durch eine sogenannte "Backpropagation" trainiert werden muss. Ziel dieses Projektes ist es, im Team das beste Kommunikationssystem zu implementieren und dadurch erste Erfahrungen im Bereich des anwendungsbezogenen maschinellen Lernens zu erhalten. Die kommunikationstechnischen Module und die Autoencoder werden in Python implementiert unter Verwendung der Bibliotheken CommPy, Tensorflow, Keras und Numpy.

Room: ICT cubes, by arrangement