Institut für Mikrowellentechnik

Dr.-Ing. Christina Bonfert (geb. Knill)


Postdoktorandin

Vita

Bachelor- und Masterstudium der Elektrotechnik an der Universität Ulm von Oktober 2009 bis August 2015.

Seit November 2015 akademische Mitarbeiterin am Institut für Mikrowellentechnik mit Forschungsschwerpunkt Radarsignalverarbeitung für digitale Radare. Ende 2021, Abschluss der Doktorarbeit zum Thema Signalverarbeitung und Signaldesign für hochauflösende digitale OFDM Radare →"Novel MIMO OFDM waveform designs and high-performance signal processing methods for digital radars".

Seit 2022, PostDoc am Institut für Mikrowellentechnik mit Forschungschwerpunkt Optimierung der Bildgebung und Flugtrajektorien von UAV-basierten synthetischer Apertur Radare mittels Compressed Sensing.

Forschungsthemen

  • Radarsignalverarbeitung
  • Neue Modulations- und Multiplexingansätze für Digitalradare mit Fokus auf OFDM (Orthogonales Frequenzmultiplexverfahren) und Code-Modulation.
  • Compressed Sensing für digitale Radare 
  • Signalverarbeitung für drohnengestützes hochauflösendes SAR
  • Compressed Sensing für SAR

Abschlussarbeiten

  •  
  • Arbeiten im Bereich Radarsignalverarbeitung und drohnengestütztes SAR sind auf Anfrage möglich.
  •  

  • MA
  • Dreidimensionale Radarbildgebung für drohnengestützte Radarsysteme
  • 2023
  • BA
  • Compressed Sensing für SAR-Anwendungen
  • 2022
  • BA
  • Entwurf und Charakterisierung einer Repeatereinheit für bistatisches SAR auf Multikoptern
  • 2022
  • BA
  • Bewertung von Algorithmen zur Auswertung unterabgetasteter und lückenhafter Radarsignale
  • 2020
  • MA
  • Streaming Radar Processing
  • 2020
  • MA
  • Off-Grid Radar Processing and Target Detection
  • 2020
  • BA
  • Code-Multiplexing für MIMO-OFDM-Radare
  • 2019
  • MA
  • FMCW-Interference Detection in OFDM Radars Using Machine Learning
  • 2019
  • BA
  • Adaptive Parametrisierung von OFDM-Radaren bei 77 GHz
  • 2018
  • MA
  • Polarimetric OFDM Radar for Automotive Applications
  • 2017
  • BA
  • Konzeption und Realisierung eines OFDM-basierten Radar-Demonstrators bei 77GHz
  • 2017

Veröffentlichungen

2018

6.
B. Schweizer, C. Knill, D. Schindler and C. Waldschmidt, "Stepped-Carrier OFDM-Radar Processing Scheme to Retrieve High-Resolution Range-Velocity Profile at Low Sampling Rate", IEEE Transactions on Microwave Theory and Techniques, vol. 66, no. 3, pp. 1610-1618, 2018.
DOI:10.1109/TMTT.2017.2751463
Datei:pdfhttps://mwt-www.e-technik.uni-ulm.de/world/data/downloads/papers/2018/2018_MTT_Schweizer_Stepped-Carrier_OFDM-Radar_Processing_Scheme_to_Retrieve_High-Resolution_Range-Velocity_Profile_at_Low_Sampling_Rate.pdf

2017

5.
C. Knill, J. Bechter and C. Waldschmidt, "Interference of chirp sequence radars by OFDM radars at 77 GHz" in 2017 IEEE MTT-S International Conference on Microwaves for Intelligent Mobility (ICMIM), 2017, pp. 147-150.
DOI:10.1109/ICMIM.2017.7918878
Datei:pdfhttps://mwt-www.e-technik.uni-ulm.de/world/data/downloads/papers/2017/2017_ICMIM_Knill_OFDM-Chirp-Interference.pdf

2016

4.
C. Knill, A. Scheel and K. Dietmayer, "A Direct Scattering Model for Tracking Vehicles with High-Resolution Radars" in Proceedings of the 2016 IEEE Intelligent Vehicles Symposium, 2016, pp. 298-303.
3.
C. Knill, A. Scheel and K. Dietmayer, "A direct scattering model for tracking vehicles with high-resolution radars" in 2016 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV), 2016, pp. 298-303.
DOI:10.1109/IVS.2016.7535401
Datei:pdfhttps://mwt-www.e-technik.uni-ulm.de/world/data/downloads/papers/2016/2016_IV_Knill_A_Direct_Scattering_Model_for_Tracking_Vehicles_with_High_Resolution_Radars.pdf
2.
A. Scheel, C. Knill, S. Reuter and K. Dietmayer, "Multi-sensor multi-object tracking of vehicles using high-resolution radars" in 2016 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV), 2016, pp. 558-565.
DOI:10.1109/IVS.2016.7535442
Datei:pdfhttps://mwt-www.e-technik.uni-ulm.de/world/data/downloads/papers/2016/2016_IV_Knill_Multi_Sensor_Multi_Object_Tracking_of_Vehicles_Using_High_Resolution_Radars.pdf
1.
A. Scheel, C. Knill, S. Reuter and K. Dietmayer, "Multi-Sensor Multi-Object Tracking of Vehicles Using High-Resolution Radars" in Proceedings of the 2016 IEEE Intelligent Vehicles Symposium, 2016, pp. 558-565.