下世代行動寬頻關鍵技術
Key Technologies for Next Generation Mobile Broadband Networks
學期
106-1
學分
3
學分
當期課號
5269
永久課號
IOE5101
開課單位
網路工程研究所
授課教師
帥宏翰、蘇育德、林甫俊、王協源
校區
光復
類別
選修
上課時間表
| 節 | 週三 |
|---|---|
3 10:10–11:00 | 下世代行動寬頻關鍵技術 ED202 3 節連堂 |
4 11:10–12:00 | |
N 12:20–13:10 |
* 根據陽明交大上課時間表所列
概述
本門課程介紹未來5G網路的主要關鍵技術,將有四位老師授課涵蓋未來5G網路的無線通信技術、核心網路技術、物聯網技術、以及大數據技術。 巨量資料分析-透過雲端運算與機器學習之技術講解與實作,希望能幫助學生掌握大規模資料處理技巧外,更能夠有效利用機器學習於未來通訊應用中。 物聯網-介绍物聯網關鍵技術並配合實作實驗,以幫助學生對物聯網的發展有基本的瞭解。 SDN/NFV-介绍SDN/NFV關鍵技術並配合實作實驗,以協助學生對SDN/NFV的發展有基本的瞭解。 新空中介面(New Radio)-現有空中介面都採用正交或似正交信號,我們將介紹新的空中(多用戶)介面原理,並解釋為何它們可改善無線電資源的使用效率。
先修科目
無線網路及計算機網路
教學方式
上課和實驗並重
評分方式
每個主題各佔25%,各有一期中考和期末考,共有五周的實驗課程,實驗課程加入各主題計分。
課程大綱
- 巨量資料分析- 帥宏翰
- 物聯網- 林甫俊
- SDN/NFV -王協源
- 新空中介面(New Radio) - 蘇育德
週次計畫
| 週次 | 主題 |
|---|---|
| 第 1 週 | Introduction of cloud computing |
| 第 2 週 | Big Data Lab 1 - Data processing with Hadoop and Spark |
| 第 3 週 | Key techniques of machine learning |
| 第 4 週 | Holiday |
| 第 5 週 | Big Data Lab 2 - Machine learning applications for communications |
| 第 6 週 | oneM2M Functional Architecture |
| 第 7 週 | Key Applications of the IoT/M2M |
| 第 8 週 | IoT Lab 1 - OM2M/REST API & Node-RED |
| 第 9 週 | IoT Lab 2 - GPS TRACKING using OM2M, Node-RED and App Inventor 2 |
| 第 10 週 | Introduction to SDN/NFV + Take Home Midterm |
| 第 11 週 | Introduction to the OpenFlow Switch Architecture and Protocol |
| 第 12 週 | Introduction to SDN Controller and Applications |
| 第 13 週 | SDN/NFV Lab 1 - EstiNet+ Ryu + SDN controller Application |
| 第 14 週 | i)地面無線通訊環境與挑戰,ii)基本傳輸通道建模與信號結構 |
| 第 15 週 | i)蜂巢網路架構、容量及單一鏈路建立之規約,ii)無線電傳輸之資源、分配與優化 |
| 第 16 週 | 空中介面: 技術分析、演進與困境 |
| 第 17 週 | 非正交空中介面與過載系統之設計 |
| 第 18 週 | Final Exam |
教科書
巨量資料分析-沒有指定教科書,但是每周會給閱讀材料。 物聯網- 教師自行製作的講義投影片及 oneM2M Published Documents @http://www.onem2m.org/technical/published- documents Eclipse OM2M website @ http://www.eclipse.org/om2m/ SDN/NFV-教師自行製作的講義投影片 新空中介面(New Radio)-講義及參考論文