Examensarbete - Automatisk klassificering av fartyg baserat på signaler från passiva undervattenssensorer med hjälp av deep learning

Lediga 02 november 2017

På Saab blickar vi ständigt framåt och utmanar gränserna för vad som är tekniskt möjligt. Vi samarbetar med kollegor runt om i världen som alla delar vår utmaning – att göra världen till en säkrare plats.

Slutdatum

31-dec-2017

Plats

Linköping

Kontakt

Rekryterande chef: Jennie Asp 013 186562
Per Abrahamsson 013 183583
Andreas Gällström 010 2167181
Ansök om jobb!

Vad du blir en del av

Dynamics, ett affärsområde inom Saab, erbjuder understödsvapen, missiler, torpeder, sensorer, obemannade undervattensfarkoster, kamouflagesystem och träningssystem för försvarsmarknaden. Produktportföljen innefattar även produkter för den civila säkerhetsmarknaden såsom fjärrstyrda undervattensfarkoster till oljeindustrin och kärnkraftverk.

Examensarbetet kommer att utföras på sonarsektionen som idag består av 13 medarbetare. Sektionen arbetar med målsökare, zonrör och andra sonarsystem, minsensorer, signaturmätningar och simuleringar.

Din framtida utmaning

Syftet med uppdraget är att ta fram en simulator för passiva undervattenssignaturer och som utifrån dessa ta fram kännetecken för att sedan klassificera dessa signaturer inom olika grupper av t ex fartyg. Klassificeringen av fartyg baserat på deras passiva undervattenssignaturer görs genom att använda ett neuronnät/Deep Learning. Syftet med uppdraget är att få ett flexibelt system som fungerar väl i många miljöer mot olika typer av fartyg.

Att ha möjligheten att simulera realistiska signaler från de passiva undervattenssensorerna öppnar för möjligheten att öka flexibiliteten samt göra dataset som kan komplettera de mätdata som finns tillgängliga. De signaler som ska simuleras är magnetiska, elektriska, tryck, akustik, samt seismiska signaler. Det är även i dessa signaler som kännetecknen skall identifieras.

Uppdraget består i att ta fram en algoritm som genererar och kan detektera kännetecken i den passiva undervattenssignaturen ifrån ett fartyg och sedan använda dessa kännetecken för att klassificera fartygen. Den framtagna algoritmen kommer att tränas med och verifieras mot insamlad data.

Uppdraget är tänkt som examensarbete om 30 HP för 1-2 personer. 

Den du är idag

Vi söker dig/er med intresse för signalbehandling. Lämplig utbildning är civilingenjör/magister med inriktning mot modellering, reglerteknik eller liknande.

Har du erfarenhet av något av följande områden är detta meriterande;

- Matlab
- C/C++/C#
- Modellering
- Reglerteknik
- Neuralnätverk
- Nvidia Digits

Placeringsort är Linköping.

Urval och intervjuer sker löpande så skicka in din ansökan så snart som möjligt.

Välkommen med din ansökan! #LI-DNP

Saab är ett globalt försvars- och säkerhetsföretag verksamt inom flyg-, land- och
marinförsvar, civil säkerhet och kommersiell flygteknik. Vi är 15 500 medarbetare och har verksamhet på alla kontinenter. Tekniskt är vi ledande inom många områden och en femtedel av våra intäkter går till forskning och utveckling.

Saab är också ett möjligheternas företag. Ett företag där vi ser mångfald som en tillgång och där du som medarbetare får stort ansvar och goda utvecklingsmöjligheter. Men också ett företag som respekterar varje människas behov av ett liv utanför arbetet.

Ansök om jobb!