Masterarbeit über maschinelles Lernen für die Konnektivität in Non-Terrestrial Networks (w/m/d)

Das Institut für Kommunikation und Navigation des DLR widmet sich der missionsorientierten Forschung in ausgewählten Bereichen der Kommunikation und Navigation. Seine Arbeiten reichen dabei von den theoretischen Grundlagen bis hin zur Demonstration neuer Verfahren und Systeme im realen Umfeld und sind in die DLR-Programme Raumfahrt, Luftfahrt, Verkehr sowie Sicherheit und Digitalisierung eingebettet.

Was dich erwartet

Die Forschungsgruppe Advanced Information Processing hat sich zum Ziel gesetzt, neueste theoretische Erkenntnisse in praktische Anwendungen innerhalb von Informationsverarbeitungssystemen umzusetzen. Das Fachgebiet der Gruppe reicht von der Quantenfehlerkorrektur bis hin zum intelligenten Datenmanagement. Dabei werden modernste Kommunikationstheorien wie die semantische Kommunikation und das „Age of Information“ erforscht, um die Grenzen der Datennutzung und -verbreitung zu erweitern.

Deine Aufgaben

In dieser Arbeit wird der Kandidat Machine-Learning-Lösungen für nicht-terrestrische Kommunikationssysteme entwickeln. Das Hauptaugenmerk liegt auf der Implementierung der Empfängerkette für ein IoT-LEO-Satellitenszenario (Low Earth Orbit). Ziel der Arbeit ist es, die aktuellen Empfängeralgorithmen zu verbessern, indem Machine-Learning-Modelle in etablierte Signalverarbeitungslösungen integriert werden, insbesondere in anspruchsvollen Szenarien, in denen herkömmliche Algorithmen an ihre Leistungsgrenzen stoßen.

Dein Profil

• gute Kenntnisse der Prinzipien des Machine Learning
• Vorerfahrung in der Implementierung und im Testen von ML-Algorithmen
• gute Programmierkenntnisse sind von Vorteil
• Hintergrundwissen im Bereich Satellitenkommunikationssysteme
• hervorragende akademische Leistungen