Master Thesis Student (w/m/d) in Kommunikationstechnologie

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.

Das erwartet dich

Die Forschungsgruppe Multimodale Navigation konzentriert sich auf die Entwicklung robuster Methoden für die Fußgängernavigation in Umgebungen, in denen satellitengestützte Systeme wie GPS nicht verfügbar oder stark beeinträchtigt sind. Der Schwerpunkt liegt dabei auf Anwendungen für professionelle Nutzergruppen wie Feuerwehrleute und Polizisten, die bei Einsätzen jederzeit auf eine zuverlässige Positionierung angewiesen sind. Die Lokalisierung spielt eine besonders wichtige Rolle in komplexen Gebäuden, Tunneln oder in Katastrophenszenarien, wo die Orientierung schwierig und sogar lebenswichtig sein kann.

Deine Aufgaben

• Fortsetzung der Entwicklung , um die geräteübergreifende Nutzbarkeit von WiFi/BLE-Karten zu ermöglichen, die mit an den Füßen befestigten Sensoren auf Handheld-Geräten (z.B. Smartphones) erstellt wurden
• Untersuchung und implementierung von Algorithmen, um WiFi/BLE-Daten, die mit verschiedenen Geräten aufgenommen wurden, in Bezug auf Maßstab und Offset vergleichbar zu machen
• Erweiterung vom aktuellen WiFi-basierten Positionierungssystem um BLE und bewerten Sie quantitativ die Leistungssteigerung
• Analysierung der Interoperabilität von WiFi/BLE-Fingerabdruckkarten, die mit verschiedenen Sensorplattformen erstellt wurden (zu Fuß oder mit dem Smartphone)
• Integrieren Sie Smartphone-Sensoren (Barometer, Schrittzähler, Trägheitssensoren) mit WiFi/BLE-Positionierung, um eine hybride 3D-Lokalisierungslösung zu entwickeln und zu bewerten.
• Identifizierung/Filterung von nicht-stationären WiFi-APs und BLE-Beacons
• Verwendung von WiFi/BLE-Signalen zur Erkennung eines Schleifenschlusses, um eine mögliche PDR-Drift zu korrigieren
• Verwendung einer bereits existierenden WiFi/BLE-Karte zur Schätzung der Anfangsposition in Innenräumen

Das bringst du mit

• Programmierkenntnisse in C++, C zur Entwicklung von Firmware für WiFi/BLE-Scanning
• Prototyping-Kenntnisse in Matlab/Python zur Einrichtung einer Simulationsumgebung zur Unterstützung der Entwicklung
• Programmierkenntnisse in Java/Kotlin für die Entwicklung einer Android-Anwendung zur Datenaufzeichnung und Live-Demonstration
• Kenntnisse der Algorithmen für Sensorfusion und Fingerprinting
• Kenntnisse in der WiFi/BLE-Technologie
• Git zum Verfolgen von Änderungen

Wir freuen uns darauf, dich kennenzulernen!

Fragen zu dieser Position (Kennziffer 3553) beantwortet dir gerne:

Stephan Sand

Tel.: +49 8153 28 1464