Das Institut für Kommunikation und Navigation des DLR widmet sich der missionsorientierten Forschung in ausgewählten Bereichen der Kommunikation und Navigation. Die Arbeit des Instituts erstreckt sich von der Erforschung theoretischer Grundlagen bis hin zur praktischen Demonstration neuer Verfahren und Systeme in realen Umgebungen. Diese Aktivitäten sind in die DLR-Programme Raumfahrt, Luftfahrt, Verkehr sowie Sicherheit und Digitalisierung eingebettet. 

Das erwartet dich

Die Abteilung Nautische Systeme des Institutes für Kommunikation und Navigation des DLR entwickelt und erprobt u.a. neue Verfahren und Technologien zur land- und bordseitigen Unterstützung bei der Schiffsführung.

Ziel ist die Implementierung einer nichtparametrischen dynamischen gitterbasierten Tracking Methode für die Verfolgung ausgedehnter Objekte (Extended Object Tracking) mit maritimen Radardaten. Danach sollen die Schätzungsergebnisse mit denen objektbasierter, parametrierter Tracker unter Verwendung echter aufgezeichneter Radardaten verglichen und Ansätze zur Verbesserung von Genauigkeit und Laufzeit untersucht werden.

Deine Aufgaben

• Erarbeitung eines Überblicks über den Stand der Technik verwandter Methoden mit Fokus auf Radardaten und maritime Anwendungen
• Implementierung einer Basisversion eines Algorithmus für Einzel- und Mehrfach-Radarkonfigurationen
• Konfiguration und algorithmische Verbesserungen des Trackers hinsichtlich Präzision und Rechenaufwand
• Analyse der Leistungsfähigkeit des entwickelten Trackers anhand repräsentativer maritimer Radardaten
• Vergleich der Performance des vorgeschlagenen Algorithmus mit einem etablierten, objektbasierten Tracker
• Dokumentation und Präsentation der Ergebnisse und Erkenntnisse sowie Erarbeitung von Vorschlägen für weitere Schritte

Das bringst du mit

• abgeschlossenes wissenschaftliches Bachelorstudium der Physik, Mathematik, Elektrotechnik, Nachrichtentechnik oder andere für die Tätigkeit relevanten Studiengänge
• Grundkenntnisse in statistischer Signalverarbeitung, insbesondere in Bayes’schen Schätzmethoden (Kalman-Filter, Partikel-Filter)
• Programmiererfahrung unter Linux mit Python sowie Interesse an GPU-beschleunigtem Rechnen und Kenntnisse in C++ 
• Solide mathematische Grundlagen werden vorausgesetzt.
• Interesse an Schätzalgorithmen, statistischer Signalverarbeitung, Objektverfolgung u. Ä.
• Teamfähigkeit und strukturierte Arbeitsweise
• Kenntnisse der deutschen Sprache und gute englische Sprache in Wort und Schrift

Wir freuen uns darauf, dich kennenzulernen!

Fragen zu dieser Position (Kennziffer 2998) beantwortet dir gerne:

Dr. Nis Meinert 
Tel.: +493981480213