Théorie de l'information et codage canal [T9ES252M]

Théorie de l'information et codage canal [T9ES252M]

En pratique

Nature
Elément constitutif
Volume horaire de TP
8
Volume horaire de CM
16
Volume horaire de travail personnel
16
Langue d'enseignement
Français

Description du contenu de l'enseignement

Dans une première partie, ce module introduit les concepts fondamentaux de la théorie de l'information, en particulier appliquée aux communications numériques : notions d'entropie, d'information mutuelle, de capacité d'un canal.
Dans une seconde partie, les principales familles de systèmes de codage canal sont décrites et comparées (codes en blocs, cycliques, de Reed-Solomon, convolutifs, turbo-codes, LDPC, TCM).
Les travaux pratiques sont dédiés à l'étude des codes de Reed-Solomon et leur application à la chaîne DVB.

Organisation

Modalités d'organisation et de suivi

Cours

  1. Théorie de l'information
    1. Information, entropie d'une source discrète sans mémoire
    2. Compression de l'information: codage de Huffman, de Lempel-Ziv, codage arithmétique
    3. Canal discret sans mémoire, canal binaire symétrique
    4. Information mutuelle et capacité d'un canal
  2. Codage de canal
    1. Codes en blocs linéaires
    2. Codes polynomiaux, codes cycliques
    3. Codes de Reed-Solomon
    4. Codes convolutifs
    5. Turbo-codes
    6. LDPC
  3. Modulation en treillis

Travaux pratiques

  1. Contruction d'un code de Reed-Solomon RS(15,9), et extension à un code RS(235,239) pour application en technologie DVB

Informations pédagogiques

Compétences à acquérir

Le premier objectif est de maîtriser les principales notions de la théorie de l'information (entropie, information mutuelle) afin d'être à même de les appliquer en communications numériques, codage de source ou reconnaissance de formes.
Le second objectif est de pouvoir justifier les choix techniques opérés pour le codage de canal dans les applications courantes (DVB, communications spatiales, stockage de masse, etc.)

Pré-requis recommandés

  • Probabilités (T7CS011M)
  • Modèles Statistiques (T7CS221M)
  • Signaux et systèmes (continu) (T6ES212M)
  • Signaux et systèmes (discret) (T6ES312M)
  • Signaux aléatoires (T7ES412M)
  • Communications numériques (T8ES432M)

Bibliographie, lectures recommandées

  • S. Haykin, Communication Systems, Wiley & Sons.
  • D. MacKay, Information Theory, Inference, and Learning Algorithms, Cambridge University Press, 2003.
  • H. P. Hsu : Communications analogiques et numériques, Série Schaum.
Dernière modification : ven, 08/01/2021 - 15:50