Masterarbeit (w/m/d): Semantisch orientierte PHY-Techniken für Kommunikation in Drohnenschwärmen

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 Gruppe Swarm Exploration entwickelt innovative Technologien für belastbare Kommunikation, Navigation und kollaborative Autonomie in den Bereichen Luftfahrt, Straßenverkehr und Maritim. Der Schwerpunkt liegt auf der Integration von Kommunikation und präziser Lokalisierung sowie dem Bau von Prototypsystemen, um eine zuverlässige Konnektivität und Lageerfassung in sicherheitskritischen und infrastrukturarmen Szenarien zu ermöglichen.

Die Abschlussarbeit konzentriert sich auf den Entwurf und die Evaluierung von Techniken auf der Bitübertragungsschicht (PHY-Layer) für Drohnenschwarm-Netzwerke (UAV). Während sich die Standardkommunikation auf die Bitfehlerrate konzentriert, verfolgt dieses Projekt einen zielorientierten Ansatz: Die direkte Extraktion von Informationen aus dem Funksignal, die für den Schwarmbetrieb (z. B. für Lokalisierung, Navigation und Kommunikation) tatsächlich relevant sind. Diese semantische, datenreduzierte Darstellung kann den Kommunikationsaufwand für die kontinuierliche Schwarmkoordination erheblich reduzieren. Die Arbeit ergänzt die Entwicklung von Protokollen höherer Schichten (z. B. MAC/DECT NR+), indem sie die PHY-Layer-Bedingungen und Datenformate definiert, die für einen zuverlässigen kooperativen Betrieb erforderlich sind.

Deine Aufgaben

• Untersuchung, wie relevante, aufgabenspezifische Informationen (d. h. Merkmale) aus Funksignalen extrahiert werden können, anstatt Rohdaten zu übertragen - mit dem Ziel, die Datenmenge zu reduzieren und gleichzeitig die für kooperative Lokalisierung und Tracking benötigten semantischen Informationen zu erhalten
• Bewertung des Ansatzes durch Software-Simulationen, mit Analyse des Einflusses von Kanaleffekten (z. B. Mehrwegeausbreitung, Doppler-Effekt) auf die Genauigkeit der extrahierten Informationen, die für den zuverlässigen Betrieb der höheren Schichten erforderlich sind
• Praktische Erfahrung durch das Testen der entwickelten Methoden auf realen Hardware-Plattformen (z. B. SDR, UWB-Module, fliegende Drohnen), einschließlich der Implementierung der Signalverarbeitungskette für den Echtzeitbetrieb in luftgestützten Umgebungen
• Zusammenarbeit mit dem Team, das an höheren Protokollschichten arbeitet, um den optimalen Kompromiss zwischen Roh- und verarbeiteter Datenübertragung zur Maximierung der Schwarmeffizienz zu definieren

Das bringst du mit

• solide Kenntnisse in Kommunikationssystemen, Signalverarbeitung und drahtlosen Netzwerken
• Interesse an KI-basierter Signalverarbeitung (Feature-Extraktion, Klassifikation) und semantischer Kommunikation
• Erfahrung mit SDR-Plattformen, Funkhardware und eingebetteten Systemen (Software-Tests auf Hardware) von Vorteil
• Programmierkenntnisse in C/C++, MATLAB, und Python
• Fähigkeit zum selbstständigen Arbeiten sowie Interesse an interdisziplinären Themen (PHY-Protokolle, KI und Hardware)

Das bieten wir dir
Das DLR steht für Vielfalt, Wertschätzung und Gleichstellung aller Menschen. Wir fördern eigenverantwortliches Arbeiten und die individuelle Weiterentwicklung unserer Mitarbeitenden im persönlichen und beruflichen Umfeld. Dafür stehen dir unsere zahlreichen Fort- und Weiterbildungsmöglichkeiten zur Verfügung. Chancengerechtigkeit ist uns ein besonderes Anliegen, wir möchten daher insbesondere den Anteil von Frauen in der Wissenschaft und Führung erhöhen. Bewerbungen schwerbehinderter Menschen bevorzugen wir bei fachlicher Eignung.

Wir freuen uns darauf, dich kennenzulernen!

Fragen zu dieser Position (Kennziffer 5902) beantwortet dir gerne: 

Dr. Christian Gentner 
Tel.: +49 8153 28 2890 

Beginn der Veröffentlichung: 28.07.2026
Interne Ausschreibungsfrist endet am: 11.08.2026