Design of Communication Networks and Systems

Obiettivi

Il corso si prefigge di fornire agli studenti le conoscenze teoriche e gli strumenti metodologici necessari per la progettazione, l’analisi e l’ottimizzazione di reti e sistemi di telecomunicazione, integrando aspetti infrastrutturali, modellazione matematica e strumenti software.

Nella prima parte del corso saranno affrontati i principali aspetti relativi ai mezzi trasmissivi in rame e in fibra ottica, alle reti di accesso e al cablaggio strutturato, con particolare attenzione alle caratteristiche fisiche e prestazionali dei diversi mezzi, ai criteri di progettazione e alle principali normative e standard di riferimento.

La seconda parte sarà dedicata alla modellazione stocastica dei sistemi di comunicazione e alla loro analisi mediante strumenti quantitativi. Saranno introdotti i processi di Poisson, la teoria delle code, le catene e i processi di Markov, nonché i processi decisionali di Markov (MDP) e le loro estensioni a scenari parzialmente osservabili e multi-agente. Tali strumenti saranno utilizzati per descrivere, analizzare e ottimizzare il comportamento di reti e sistemi di comunicazione.

Il corso fornirà inoltre le basi della teoria della simulazione, con particolare riferimento alla simulazione ad eventi discreti, alla valutazione statistica dei risultati e alla stima degli intervalli di confidenza. Saranno impiegati MATLAB e Python per la modellazione, la simulazione e l’analisi di sistemi a code e per l’implementazione di modelli decisionali applicati alle reti di comunicazione.

Le attività di laboratorio saranno finalizzate a mettere in pratica i concetti teorici attraverso la progettazione di cablaggi strutturati, la modellazione e simulazione di reti e l’implementazione di sistemi di comunicazione basati su modelli stocastici avanzati. Tali attività consentiranno agli studenti di sviluppare capacità di analisi dei risultati, problem solving e valutazione critica delle soluzioni progettuali.

Lo studente sarà inoltre chiamato a confrontarsi e collaborare con i colleghi nello svolgimento delle attività pratiche, discutendo criticamente le soluzioni adottate e i risultati ottenuti e sviluppando competenze trasversali utili in ambito tecnico-scientifico e professionale.

Conoscenza e Comprensione

Al termine del corso, lo studente conoscerà e comprenderà i principi fondamentali dei mezzi trasmissivi in rame e fibra ottica, delle reti di accesso e dei cablaggi strutturati. Conoscerà inoltre le metodologie di simulazione, modellazione e analisi di sistemi complessi, con particolare riferimento ai sistemi a coda, ai processi di Markov e ai processi decisionali di Markov applicati alle reti e ai sistemi di telecomunicazione.

Capacità di applicare conoscenza e comprensione

Al termine del corso, lo studente sarà in grado di progettare reti di telecomunicazione cablate e wireless. In particolare, saprà progettare cablaggi strutturati a diversi livelli, quali piano, edificio e campus, e utilizzare MATLAB per l’analisi dei sistemi a coda e Python per la modellazione avanzata mediante processi di Markov e tecniche di reinforcement learning, applicando tali strumenti alle reti di comunicazione.

Autonomia di giudizio

Lo studente svilupperà la capacità di analizzare criticamente le prestazioni e l’affidabilità di reti e sistemi di telecomunicazione, interpretando i risultati ottenuti mediante prove progettuali e simulazioni. Sarà inoltre in grado di scegliere autonomamente le soluzioni tecnologiche più appropriate e di motivare le proprie scelte sulla base di criteri tecnici, economici e normativi.

Abilità comunicative

Lo studente sarà in grado di comunicare in maniera chiara ed efficace i risultati delle proprie attività di analisi e progettazione, utilizzando un linguaggio tecnico-specialistico appropriato. Sarà inoltre in grado di redigere relazioni tecniche e documentazione progettuale, lavorare in gruppo, discutere le soluzioni adottate e presentare i risultati sperimentali ottenuti.

Capacità di apprendimento

Lo studente acquisirà la capacità di consultare autonomamente banche dati scientifiche, standard tecnici e riferimenti bibliografici. Sarà inoltre in grado di approfondire le proprie conoscenze attraverso lo studio di testi di riferimento, articoli scientifici e documenti normativi e di mantenersi aggiornato sull’evoluzione delle tecnologie di telecomunicazione.

L'insegnamento prevede sia lezioni in didattica frontale (49 ore, 7 CFU), sia esercitazioni di laboratorio (30 ore, 2 CFU), finalizzate a mettere in pratica i contenuti e le metodologie introdotte durante le lezioni teoriche. Le attività di laboratorio possono essere svolte singolarmente o in gruppo e riguardano la progettazione di cablaggi strutturati, la modellazione e l'analisi di sistemi a code mediante MATLAB e la progettazione di sistemi di comunicazione mediante tecniche avanzate di modellazione stocastica e strumenti Python.

Le suddette modalità di svolgimento sono coerenti con gli obiettivi formativi dell'insegnamento, che mirano sia a fornire conoscenze relative alla progettazione e all'analisi di reti e sistemi di telecomunicazione, sia a sviluppare la capacità di applicare strumenti quantitativi e computazionali alla modellazione, alla simulazione e all'ottimizzazione di sistemi di comunicazione.

Le attività laboratoriali consentiranno inoltre agli studenti di applicare in scenari progettuali e simulativi i concetti relativi ai sistemi a code, ai processi di Markov e ai processi decisionali di Markov, nonché di analizzare criticamente i risultati ottenuti e valutare l'efficacia delle soluzioni progettate.

Qualora l'insegnamento venisse impartito in modalità mista o a distanza, potranno essere introdotte le necessarie variazioni rispetto a quanto sopra dichiarato, al fine di rispettare il programma previsto e riportato nel presente syllabus.

Conoscenze indispensabili:

• Teoria della probabilità 
• Variabili aleatorie
• Principali aspetti relativi alle modulazioni digitali
• Codifica di sorgente e di canale
• Tecniche di commutazione di circuito e di pacchetto
• Concetti base di elettrotecnica e trasmissione dei segnali

Conoscenze importanti:

• Concetti base di statistica
• Concetti base di reti di telecomunicazioni

Conoscenze utili:

• Conoscenza base del paradigma di programmazione orientata agli oggetti
• Conoscenza dell'ambiente MATLAB
• Conoscenza dell'ambiente Python
• Nozioni base di algoritmi e strutture dati

Il corso non prevede obbligo di frequenza.

La frequenza delle lezioni è comunque fortemente consigliata, anche per il carattere fortemente laboratoriale delle argomentazioni trattate.

Programma dettagliato

Parte 1: Introduzione al corso (1 ora)

[Didattica frontale: 1 ora — Esercitazioni e Laboratorio: 0 ore]

Obiettivi del corso, modalità di esame, materiale didattico

Parte 2: Mezzi trasmissivi in rame (6 ore)

[Didattica frontale: 6 ore — Esercitazioni e Laboratorio: 0 ore]

Richiami alle linee di trasmissione. Cavi a coppie simmetriche: descrizione. Costanti primarie di linea. Impedenza caratteristica. Attenuazione chilometrica. Effetti della temperatura. Diafonia. Nomenclatura dei cavi. Categorie e classi. 

Parte 3: Cavi in fibra ottica (6 ore)

[Didattica frontale: 6 ore — Esercitazioni e Laboratorio: 0 ore]

Fibre a indice graduale e a indice a gradino. Fibre multimodali e monomodali. Apertura numerica. Attenuazione chilometrica. Finestre ottiche. Dispersione modale e cromatica. Banda passante di un collegamento in fibra. Fibre standard. Classi. Connettori ottici. 

Parte 4: Reti di accesso  (3 ore)

[Didattica frontale: 3 ora — Esercitazioni e Laboratorio: 0 ore]

Reti di accesso in rame e fibra. 

Parte 5: Cablaggio strutturato (11 ore)

[Didattica frontale: 6 ore — Esercitazioni e Laboratorio: 5 ore]

Standard TIA/EIA 568A, ISO/IEC 11801 e CEI EN 50173. Construction Products Regulation (CPR). Power over Ethernet (PoE). Legislazione italiana. Articolo 135-bis. Linee guida di riferimento. Progettazione di un cablaggio strutturato.

Parte 6: Modellazione stocastica dei sistemi di comunicazione (19 ore)

[Didattica frontale:  13 ore  — Esercitazioni e Laboratorio: 6 ore]

Processi di Poisson. Introduzione alla teoria delle code. Catene di Markov a tempo discreto. Processi di nascita-morte. Sistemi M/M/1. Sistemi M/M/1/N. Sistemi M/M/N. Sistemi M/M/N/N. Panoramica di MATLAB. Modellazione e analisi di sistemi a code mediante MATLAB. Applicazioni alle reti di comunicazione.

Parte 7: Processi decisionali e modellazione stocastica avanzata (17 ore)

[Didattica frontale: 7 ore — Esercitazioni e Laboratorio: 10 ore]

Processi di ricompensa di Markov (MRP). Processi decisionali di Markov (MDP). Estensione a MDP parzialmente osservabili (POMDP) e sistemi multi-agente. Tecniche di ottimizzazione sequenziale per la risoluzione di MDP, POMDP e sistemi multi-agente. Panoramica di Python. Definizione dei componenti degli MDP personalizzati per i sistemi di comunicazione, seguita dalla loro implementazione in Python e risoluzione mediante algoritmi di ottimizzazione sequenziale.

Parte 8: Teoria della simulazione (16 ore)

[Didattica frontale: 7 ore — Esercitazioni e Laboratorio: 9 ore]

Introduzione alla simulazione. Simulazione di sistemi a code. Simulazione ad eventi discreti. Terminologia relativa alla simulazione. Stima degli intervalli di confidenza. Analisi dei risultati e loro rappresentazione. Istogrammi e boxplot. Implementazione di modelli di simulazione in MATLAB.  Valutazione delle prestazioni di reti di comunicazione mediante simulazione. Confronto tra risultati analitici e simulativi. 

Contributo dell'insegnamento agli obiettivi dell'Agenda 2030 per lo Sviluppo Sostenibile

Gli argomenti trattati nel corso e le conoscenze acquisite contribuiscono, direttamente o indirettamente, alla progettazione e allo sviluppo di infrastrutture e sistemi di comunicazione efficienti, resilienti e sostenibili, nonché alla formazione di competenze avanzate nell'ambito delle tecnologie dell'informazione e delle telecomunicazioni. Le metodologie di modellazione, simulazione e ottimizzazione affrontate durante il corso favoriscono inoltre un utilizzo efficiente delle risorse e la valutazione delle prestazioni delle infrastrutture di comunicazione. L'insegnamento contribuisce pertanto agli Obiettivi 4, 9, 11 e 12 dell'Agenda 2030 per lo Sviluppo Sostenibile.

[1] Materiale didattico fornito dal docente.

[2] R. L. Freeman, Telecommunication Systems Engineering. New York, NY, USA: J. Wiley and Sons.

[3] R. Ramaswami, K. Sivarajan, and G. Sasaki, Optical Networks: A Practical Perspective. San Francisco, CA, USA: Morgan Kaufmann.

[4] S. Gai, P. Nicoletti, and G. Montessoro, Reti locali. Dal cablaggio all’internetworking, 2nd ed. Torino, Italy: Telecom Italia, 1995.

[5] F. Callegati, W. Cerroni, and C. Raffaelli, Traffic Engineering: A Practical Approach. Cham, Switzerland: Springer, 2023. ISBN: 978-3-031-09588-7.

[6] R. S. Sutton and A. G. Barto, Reinforcement Learning: An Introduction. Cambridge, MA, USA: MIT Press.

[7] S. V. Albrecht, F. Christianos, and L. Schäfer, Multi-Agent Reinforcement Learning: Foundations and Modern Approaches. Cambridge, MA, USA: MIT Press, 2024.

[8] A. M. Law, Simulation Modeling and Analysis, 5th ed., McGraw-Hill Education, 2015.

L'esame prevede lo svolgimento di prove progettuali relative a differenti parti del programma, integrate da una prova orale. I progetti potranno essere svolti individualmente o in gruppo e dovranno essere sviluppati autonomamente dagli studenti sulla base delle specifiche fornite dal docente. Per ciascun progetto sarà richiesta la produzione della soluzione progettuale e della relativa documentazione, che dovranno essere trasmesse al docente secondo le modalità indicate durante il corso. L'accesso alla prova orale è subordinato a una valutazione sufficiente dei progetti presentati. Durante la prova orale, lo studente sarà chiamato a discutere i lavori svolti, illustrando le metodologie adottate, le scelte progettuali effettuate e i risultati ottenuti. La discussione sarà integrata da domande sugli aspetti teorici del corso direttamente connessi ai progetti e alle soluzioni sviluppate, al fine di verificare la comprensione individuale degli argomenti e la capacità di motivare criticamente le scelte effettuate. La valutazione complessiva terrà conto della correttezza e qualità delle soluzioni progettuali, della capacità di applicare in modo appropriato le metodologie e gli strumenti trattati durante il corso, della capacità di analizzare e interpretare criticamente i risultati ottenuti, nonché della padronanza degli aspetti teorici e della qualità del linguaggio tecnico utilizzato durante la discussione orale.

A garanzia di pari opportunità e nel rispetto delle leggi vigenti, gli studenti interessati possono chiedere un colloquio personale in modo da programmare eventuali misure compensative e/o dispensative, in base agli obiettivi didattici ed alle specifiche esigenze. È possibile rivolgersi anche al docente referente CInAP (Centro per l'integrazione Attiva e Partecipata - Servizi per le Disabilità e/o i DSA) del proprio Dipartimento. La verifica dell'apprendimento potrà essere effettuata anche per via telematica, qualora le condizioni lo dovessero richiedere, previa approvazione dagli organi centrali di Ateneo.

• Descrizione e caratteristiche dei cavi a coppie simmetriche. 
• Definizione dei parametri primari di linea, impedenza caratteristica, attenuazione e diafonia.
• Descrivere le differenze tra fibre multimodali e monomodali, con riferimento ad apertura numerica, attenuazione, dispersione modale e cromatica e caratteristiche di un collegamento in fibra.
• Definire un processo di Poisson e descriverne le principali proprietà.
• Analizzare sistemi a coda M/M/1 e M/M/1/N.
• Definire la simulazione a eventi discreti e descriverne le principali fasi.
• Definizione di MRP e MDP e descrizione dei relativi componenti.