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

Airbus Defence and Space ist eine Division des Airbus-Konzerns, die aus der Zusammenlegung der Geschäftsaktivitäten von Cassidian, Astrium und Airbus Military entstanden ist. Die neue Division ist das führende Verteidigungs- und Raumfahrtunternehmen Europas, das zweitgrößte Raumfahrtunternehmen der Welt und unter den zehn größten Verteidigungsunternehmen weltweit. Sie erzielt mit etwa 40.000 Mitarbeitern einen Jahresumsatz von rund 14 Mrd. €.

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.