Doktorand (d/m/w) im Bereich satellitengestützte Frühwarnung, Immenstaad am Bodensee

Airbus conçoit, produit, supporte et prépare le futur des aéronefs civils et militaires (avions et hélicoptères), des systèmes aériens sans pilote et des satellites. Le groupe fournit également des solutions performantes et innovantes dans les domaines du renseignement, des communications et de la cybersécurité.

Aufgaben

• Zukünftige Satellitensysteme setzen zunehmend auf optische Sensoren zur Echtzeitverfolgung hochdynamischer Ziele in und außerhalb der Atmosphäre. Wir suchen eine/n Doktorand/in, der/die den Stand der Technik bei der Verfolgung hypersonischer Flugkörper, einschließlich Trägerraketen, Wiedereintrittskörpern und Gleitflugkörpern, weiterentwickelt.
• Obwohl etablierte Methoden auf Basis des Kalman-Filters gute Dienste geleistet haben, erfordert die rasante Entwicklung von Computer Vision, Photogrammetrie und KI eine kritische Neubewertung. Deine Aufgabe ist es, bestehende Algorithmen mit modernen State-of-the-Art-Verfahren zu vergleichen und so eine robuste Leistung für weltraumgestützte Beobachtungssysteme der nächsten Generation sicherzustellen:
• Kritisches Benchmarking: Durchführung eines umfassenden Vergleichs etablierter Schätzverfahren (z. B. IMM Kalman-Filter) mit modernen Ansätzen (Deep Learning, fortgeschrittene Photogrammetrie) speziell für die Anwendungen im Bereich satellitengestützte Frühwarnung.
• Algorithmenentwicklung: Entwicklung und Implementierung neuartiger Datenfusionsund Trackingalgorithmen, die auf die Herausforderungen der optischen, weltraumgestützten Sensorik zugeschnitten sind.
• Simulation: Nutzung und Erweiterung einer vorhandenen Simulationsumgebung zur Modellierung komplexer Szenarien mit entsprechenden Unsicherheiten und dynamischen Beobachtungsgeometrien.
• Leistungsanalyse: Quantifizierung der möglichen zu erzielenden Verbesserungen hinsichtlich Genauigkeit, Robustheit und Recheneffizienz von neuen Methoden zur Bestimmung ihrer Einsatzbereitschaft.
• Wissenschaftlicher Beitrag: Veröffentlichung von Forschungsergebnissen in hochrangigen Fachzeitschriften und auf Konferenzen, um die Lücke zwischen akademischer Theorie und industrieller Anwendung zu schließen.

Profil

• Abgeschlossenes Masterstudium im Bereich Luftund Raumfahrttechnik, Informatik, Physik, Mathematik oder einer vergleichbaren Studienrichtung.
• Fundierte Kenntnisse in nichtlinearer Schätzungstheorie, Orbitaldynamik und Aerothermodynamik.
• Sicherer Umgang im wissenschaftlichen Programmieren (z. B. Python, C++, MATLAB und Fortran).
• Interesse an der Anwendung von Machine Learning/Computer Vision auf physikalische Tracking-Probleme ist ausdrücklich erwünscht.
• Fließende Deutschund Englischkenntnisse.
• Fähigkeit zur Arbeit in einem interdisziplinären Team.