Masterarbeit (w/m/d): Missions Engineering

German Aerospace Center (DLR); Oberpfaffenhofen; Vor Ort; EUR 42.000 - 54.000; Vollzeit

Zusammenfassung

Das Deutsche Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR) – Institut für Hochfrequenztechnik und Radarsysteme – sucht Verstärkung für die Anwendung von Künstlicher Intelligenz in der Erkennung und Klassifikation komplexer Störungen in SAR-Daten. Die Position bietet spannende Forschungsarbeit an boden-, luft- und satellitengestützten Fernerkundungssystemen.

Erfahrung in digitaler Signalverarbeitung, Radar-SAR und Programmierung (Python/Matlab) wird erwartet.

Qualifikationen

• Kenntnisse in Fernerkundungssystemen, insbesondere Radar mit synthetischer Apertur.
• Kenntnisse in digitaler Signalverarbeitung.
• Erfahrung mit wissenschaftlichen Programmiersprachen, z.B. Python oder MATLAB.

Aufgaben

• Künstliche Intelligenz zur Erkennung und zur Klassifikation komplexer Störungen nutzen.
• Literaturrecherche geeigneter Modelle erfassen und vergleichen.
• Implementierung, Training und Nutzbarkeit der Modelle sicherstellen.
• Klassifizierung der Störquellen nach unterschiedlichen Typen.

Kenntnisse

Fernerkundungssysteme

Digitale Signalverarbeitung

Python/Matlab

Ausbildung

Elektro- oder Telekommunikationstechnik Studium

Tools

Python

MATLAB

Jobbeschreibung

Das Institut für Hochfrequenztechnik und Radarsysteme entwickelt mit seinem Know-how und seiner Gesamtsystem-Expertise über passive und aktive Mikrowellen innovative Sensoren, Algorithmen und Anwendungen für die boden-, flugzeug- und satellitengestützte Fernerkundung.

Das erwartet dich

TerraSAR-X und TanDEM-X sind zwei deutsche Synthetic Aperture Radar (SAR) Satelliten. Ein beträchtlicher Teil der Aufnahmen wird durch Interferenzen beeinträchtigt. Diese externen Störungen können von boden- oder seegestützten Radarsystemen oder anderen SAR-Satelliten im Orbit ausgehen. In den letzten Jahren werden vermehrt komplexere Störsignale detektiert, welche mit einfachen Methoden nicht mehr eindeutig detektierbar sind. Die Zuhilfnahme von Spektogrammen ermöglicht visuell eine relativ gute Identifizierung. Diese visuelle Prüfung soll mit Hilfe von künstlicher Intelligenz automatisiert werden. Falls die automatische Detektion erfolgreich ist, soll eine Klassifikation in unterschiedliche Typen von Störquellen untersucht und realisiert werden.

Deine Aufgabe

• Künstliche Intelligenz zur Erkennung und zur Klassifikation von komplexen Störungen zu nutzen
• Literaturrechere für diese Detektion geeignete Modelle zu erfassen und zu vergleichen
• Implementierung, training und nutzbarkeit der Modelle
• Klassifizierung der Störquellen nach unterschiedlichen Typen

Das bringst du mit

• Studium der Elektro- oder Telekommunikationstechnik oder verwandter Bereiche
• Kenntnisse über Fernerkundungssysteme, insbesondere Radar mit synthetischer Apertur, sind hilfreich
• Kenntnisse in digitaler Signalverarbeitung
• Erfahrung mit wissenschaftlichen Programmiersprachen, wie Python oder Matlab

Die Vergütung erfolgt je nach Qualifikation und Aufgabenübertragung bis Entgeltgruppe E5 TVöD.

Wir freuen uns darauf, dich kennenzulernen!

Fragen Zu Dieser Position (Kennziffer 6254) Beantwortet Dir Gerne

Dr. Manfred Zink

Tel.: [phone]