Codice del corso : Titolo del corso: Sistemi cognitivi per le

Codice del corso :
Titolo del corso: Sistemi cognitivi per le telecomunicazioni 1
Settore scientifico disciplinare: ING-INF/03
Crediti: 6
Obiettivi formativi specifici:
- Descrivere teorie e fornire tecniche utili per la progettazione a livello architetturale di sistemi per le telecomunicazioni
consapevoli del contesto (Context Aware) e orientate a fornire servizi informativi che esibiscano comportamenti
“cognitivi”.
- Inquadrare, identificare e descrivere metodologie e tecniche per la rappresentazione e l’analisi di dati di contesto
percepiti tramite sensori multipli fisici (radio, video, audio) e virtuali (p,e agenti che producono dati relativi al contesto
di rete)
- Inquadrare, identificare e descrivere metodologie e tecniche per la integrazione di dati contestuali utilizzando tecniche
di fusione dati.
- Inquadrare, identificare e descrivere metodologie e tecniche per la definizione di modelli comportamentali per la
decisione dipendente dal contesto relativi a generazione adattiva e personalizzata di insiemi di azioni e reazioni possibili
da parte del sistema cognitivo.
- Illustrare durante il corso tecniche specifiche servendosi di due applicazioni principali dei concetti introdotti: cognitive
radio e interfacce cognitive multisensoriali.
Contenuti essenziali:
Generalità sui sistemi cognitivi. Definizione e modelli generali. Il ciclo cognitivo e la sua modellizzazione;
percezione, analisi, decisione, azione.
Modelli cognitivi logici e modelli cognitivi bio-inspired.
Introduzione all’utilizzo dei modelli cognitivi nelle telecomunicazioni. Architetture orientate ai servizi di
telecomunicazioni: livello di rete: sensori intelligenti, nodi cognitivi centri di controllo; livello di nodo:
rappresentazione di processi distribuiti (p.e. agenti) e decomposizione in task; livello degli algoritmi.
Cognitive radio e sistemi per l’interazione immersiva/mobile in ambienti intelligenti.
Metodologie e tecniche per la rappresentazione e l’analisi di dati di contesto Tecniche di acquisizione e
rappresentazione dati contestuali: cenni a sensori fisici e virtuali. Classificazione delle informazioni di
contesto: presenza, localizzazione, comportamento. Metodologie e tecniche relative alle tipologie sensoriali
fisiche: cenni alle problematiche della elaborazione digitale di segnali radio, video, audio. Tecniche e
algoritmi per la acquisizione delle osservazione e la analisi di dati di contesto: cenni generali ed esempi
(tecniche tempo-frequenza per l’analisi di segnali radio e audio, tecniche spazio-temporali per la analisi di
segnali video). Tecniche per la rappresentazione di dati contestuali (p.e. XML, RDL)
Metodologie e tecniche per la integrazione utilizzando tecniche di fusione dati. Modelli di Fusione dati: il modello
JDL e sue estensioni. Modelli distribuiti e centralizzati. Livelli delle tecniche di Data Fusion: segnali,
oggetti, situazioni, impatto, processo. Struttura di un livello: i processi di allineamento, associazione, stima
dello stato nella fusione dati Tecniche di allineamento: Tecniche di calibrazione spaziale, temporale e
frequenziale in sistemi radio e video. Tecniche di associazione dati: metodi di associazione tra osservazioni
e descrittori (segnali), tra descrittori e entità (oggetti: richiami a tecniche di classificazione e decisione), tra
entità e entità (situazioni), tra situazioni e obiettivi (Impatto). Tecniche di stima dello stato: tecniche a
livello di segnale e oggetti: richiami al filtro di Kalman, tecniche non lineari di stima dello stato: extended
Kalman Filter, Unscented Kalman Filter, Mean Shift. Tecniche con ipotesi multiple: Multiple Hypothesis
Kalman Filter, Particle Filtering. Tecniche di stima dello stato a livello di situazioni: cenni alle reti
probabilistiche Bayesiane e ai Markov Random Fields. Data Fusion Distribuita (DDF): cenni alla
modellizzazione e alla Teoria della Decisione distribuita.
Metodologie e tecniche per la definizione di modelli comportamentali per la decisione dipendente dal contesto
Modelli biologici per l’interazione. Le basi neurali della coscienza: core-self, protoself, memoria
autobiografica e Se’ autobiografico. Memoria e predizione. Motori di inferenza cognitiva: struttura, basi di
conoscenza procedurale: modelli intensionali e modelli estensionali per la rappresentazione della conoscenza
procedurale. Generazione adattiva e personalizzata di modelli di azioni e reazioni tra entità cognitive
intelligenti. Tecniche per la rappresentazione degli spazi di decisione. Profili utente e loro generazione basata
sull’apprendimento. Metodi per la definizione di modelli comportamentali per l’interazione tra stazioni base
radio e veicoli mobili: cenni alle antenne intelligenti. Metodi di decisione cooperativa in sistemi distribuiti.
Casi di studio su problematiche specifiche 1) progettazione di sistemi cognitivi radio: dalla rappresentazione
dello spettro alla sintesi adattiva di forme d’onda per antenne intelligenti.
2) progettazione di interfacce multimodali cognitive per ambienti intelligenti: dalla acquisizione di dati
contestuali da sensori eterogenei alla presentazione adattiva multimodale di contenuti ad utenti mobili su
terminali immersivi.
Capacità operative:
Al termine del corso uno studente che lo abbia seguito con profitto sarà in grado di comprendere la portata di
soluzioni alternative nel campo dell’architettura dei sistemi cognitivi per le telecomunicazioni. Sarà quindi
in grado di individuare, valutare e selezionare moduli componenti di un sistema cognitivo per le TLC e di
combinarli in architetture funzionali alle applicazioni considerate.
Tipologia delle attività didattiche e numero di ore dedicate alle stesse:
Si integrerà la formazione tramite lezioni in di aula con esercitazioni relative sia alle singole tecniche
illustrate sia alla definizione di architetture complessive. Le esercitazioni potranno essere svolte sia in aula
che in in laboratorio e prevederanno in quest’ultimo caso l’utilizzo di moduli e sistemi sw (C, C++, Matlab e
Simulink i linguaggi e ambienti utilizzati) preesistenti basati sulle tecniche descritte nel corso.
Tipologia e modalità d'esame:
La verifica di apprendimento si effettuerà mediante prova orale. La prova orale potrà essere integrata su
base di richiesta volontaria mediante una prova a progetto al calcolatore che si potrà riferire ad una delle due
applicazioni considerate e sarà sostitutiva della parte orale riguardante i casi di studio. La prova a progetto
verrà assegnata contestualmente all’inizio delle esercitazioni in laboratorio e comporterà la eliminazione
della parte sui casi di studio dalla prova orale.
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Propedeuticità:
Nozioni di base nei settori della Matematica, della Statistica, delle Comunicazioni Elettriche, della Teoria dei
Segnali, nella Elaborazione dei segnali.
Riferimenti bibliografici:
- Appunti dalle lezioni ed esercizi del prof. C.Regazzoni. Il corso si appoggerà ad un sito web su cui
compaiono tra l’altro programmi, copie dei lucidi introdotti a lezione e risoluzioni di prove di esame
(entrambi scaricabili da rete), modalita’ di esame, e lista delle FAQ. L’indirizzo del sito e’:
https://www.isip40.it/
Testi integrativi
David L. Hall, James Llinas, “Handbook of Multisensor Data Fusion”, CRC Press, 2001;
Y.Bar-Shalom, W.D.Blair, “Multitarget-Multisensor Tracking: Applications and Advances”, second edition,
Artech House, 2000;
Pramod Varshney, “Distributed Dtection and Data Fusion”, Springer, 1997
Joseph Mitola III, “Aware, Adaptive and Cognitive Radio: The Engineering Foundations of Radio XML”
Wiley-Interscience, 2006
Joseph Mitola III, “Software Radio Architecture: Object-oriented approaches to wireless systems
engineering”, Wiley and sons, 2000.
Bruce Fette, “Cognitive Radio Technology”, First Edition, Newnes, 2006
Anthonio Damasio, “The feeling of what happens: Body and Emotion in the Making of Consciousness”
(1999)”, Harcourt Brace & Company,
G.Riva, F.Davide, W.A. Ljsselsteijn, , “Being there: Concepts, effects and measurements of user presence in
synthetic environments”, eds. 2003, IOS Press.