Masterarbeit (w/m/d): Missions Engineering
Vor 30+ TagenDas könntest du laut kununu User:innen als Vice President (VP); Maschinenbau in Bayern verdienen
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Deine Aufgaben
- 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
Dein Profil
- 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
Vergütung & Benefits
Die Vergütung erfolgt je nach Qualifikation und Aufgabenübertragung bis Entgeltgruppe E5 TVöD.
Über den Arbeitgeber
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.
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.
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