94025 - RETI WIRELESS PER L'INTERNET-OF-THINGS LM

Conoscenze e abilità da conseguire

Al termine del corso lo studente è in grado di progettare reti wireless per l’Internet-of-Things (IoT) e, più in generale, reti wireless nell’ambito dei sistemi cyber-physical per il monitoraggio e il controllo di processi fisici mediante sistemi embedded. In particolare, possiede conoscenze approfondite relative alle principali tecniche di trasmissione a breve raggio e a bassa complessità, modelli di connettività wireless, algoritmi di networking efficienti dal punto di vista energetico, elaborazione statistica dei segnali provenienti da sensori e relative problematiche di sincronizzazione e fusione.

Contenuti

Durante il corso verranno approfonditi i seguenti argomenti:

• Modelli di canale per l'IoT e per comunicazioni a breve raggio; link budget per sistemi IoT in ambienti reali.
• Processi puntuali di Poisson nel tempo e nello spazio.
• Teoria della connettività nelle reti wireless. Connettività singolo link: modello deterministico e modello statistico. Connettività multi-hop: modello di Galton-Watson. Connettività a livello di rete: modello grafico e valore di Fiedler, teorema di Penrose, componente gigante.
• Tecniche di accesso multiplo per IoT. Cenni alle tecniche di accesso multiplo coordinate. Tecniche di accesso multiplo non coordinato per un numero molto elevato di dispositivi: accesso random, accesso random con carrier sensing.
• Strato fisico dei sistemi IoT. Analisi delle problematiche di sincronizzazione e correzione degli errori.
• Internet-of-Things e cyber-physical systems. Stima ricorsiva Bayesiana: filtro di Bayes e sue implementazioni, filtro di Kalman.
• Analisi delle principali tecnologie per l'IoT. Sistemi proprietari e standardizzazione 3GPP di tecnologie IoT nell'ambito delle reti cellulari 5G. Cenni alle tecniche IoT per i futuri sistemi 6G.

Testi/Bibliografia

I seguenti testi possono essere utili per consultazione e approfondimento:

• D. Bertsekas, R. Gallager, Data Networks (2nd edition). Pearson, 1992.
• R. Mahler, Statistical Multisource Multitarget Information Fusion. Artech House, 2007.

Metodi didattici

ll corso è strutturato in lezioni frontali in cui vengono presentati gli elementi fondamentali dei sistemi per IoT. La presentazione teorica di ogni tema trattato è accompagnata da esempi e dalla risoluzione di esercizi e problemi specifici, allo scopo di illustrare e sottolineare le applicazioni pratiche dei temi trattati.

Per alcuni temi trattati viene proposta l'implementazione di un simulatore software (Matlab) finalizzato alla valutazione delle prestazioni per via numerica.

Modalità di verifica e valutazione dell'apprendimento

La verifica dell'apprendimento avviene attraverso una prova orale, finalizzata alla valutazione delle capacità metodologiche e del livello di conoscenza dei temi trattati maturati dallo studente.

Conseguiranno una valutazione eccellente gli studenti che dimostreranno di possedere una visione organica degli argomenti affrontati a lezione, congiuntamente alla capacità di utilizzarli criticamente, e un'ottima padronanza di linguaggio. Conseguiranno una valutazione discreta gli studenti che mostreranno una conoscenza per lo più mnemonica della materia ed un linguaggio corretto ma non sempre appropriato. Eventuali lacune formative, la non conoscenza della definizione di importanti quantità o parametri, un linguaggio inappropriato, saranno valutati negativamente.

Strumenti a supporto della didattica

Materiale didattico: le slide con tutto il materiale didattico presentato a lezione vengono rese disponibile allo studente in formato elettronico nei repository istituzionali. Tale materiale è sufficiente ai fini della preparazione dell'esame, tuttavia i testi sopra elencati possono essere utili per consultazione.

Orario di ricevimento

Consulta il sito web di Enrico Paolini