Abschlussarbeiten im Labor für optische Nachrichtentechnik (LON)

Im Labor für optische Nachrichtentechnik der Hochschule München wird sowohl experimentell als auch simulativ die optische Nachrichtentechnik erforscht.

Software: Seit 2014 wird im LON das pythonbasierte Simulationstool PyPho weiterentwickelt. Hierzu werden laufend neue Module entwickelt, die optische Komponenten nachbilden oder Funktionen und Routinen zur Datenauswertung bereitstellen.

Hardware: Dank einer guten Hardwareausstattung und einem funktionstüchtigen Transportsystem können Fasereffekte erforscht werden.

Kurztitel Diserpersions Messung
Typ Bachelorarbeit
Kenntnisse Grundkenntnisse Schaltungsentwicklung, Python
Schlagworte Raspberry, Lichtwellenleiter
NEU 06.06.2019
Betreuer Prof. Dr.-Ing. Arne G. Striegler

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Neues Thema: Diserpersions Messung

Ein im LON entwickelter und erprobter Aufbau zur Messung der chromatischen Dispersion eine Lichtwellenleiters soll erweitert werden.

Hierzu muss die erforderliche Platine um ein weiteren Sender erweitert werden, so dass auch die Wellenlängenabhängigkeit der chromatischen Dispersion ermittelt werden kann. Zusätzlich soll mit dem bestehenden Aufbau evaluiter werden, ob eine Messung der Länge des Lichtwellenleiters möglich ist.

Kurztitel Motion Capture
Typ Bachelorarbeit
Kenntnisse Grundlegende hardwarenahe Programmierkenntnisse
Schlagworte ATMega328, ESP8266C, Unity-Gamingengine, Spaß am Entwickeln und Selbermachen
NEU 04.06.2019
Betreuer Prof. Dr.-Ing. Arne G. Striegler

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Neues Thema: Motion Capture

Basierend auf einer vorangehenden Abschlussarbeit soll ein System aus Motion Capture-Einheiten zu einem Gesamtsystem zusammengeschlossen werden. Die erzeugten Daten sollen mittels WLAN zu einem PC gesendet werden und mit der Spieleengine UNITY dargestellt werden.

Hierzu müssen die Abläufe Abstandsmessung, Lagedaten anfordern und verlustloses Speichern & Weiterleiten an den PC softwaretechnisch koordiniert und optimiert werden.

Zusätzlich soll eine Motion Capture-Einheit an einem Sportgeräte (z.B. Skateboard) angebracht werden und entsprechend visualisiert werden.

Die genauen Inhalte und der Umfang werden gemeinsam abgestimmt. Fehlende Kenntnisse werden während der Bearbeitung beigebracht.

Kurztitel Symbol to Bit Mapper
Typ Bachelor- oder Masterarbeit
Kenntnisse Grundlegende Programmierkenntnisse, Grundlagen Optische Nachrichtentechnik werden vermittelt, Python
Schlagworte Python, pypho, Spaß & Software
Reserviert15.4.2019
Betreuer Prof. Dr.-Ing. Arne G. Striegler

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Neues Thema: Symbol to Bit Mapper

Im LON wurden erste Ergebnisse zum Thema Machine Learning in der optischen Nachrichtentechnik gefunden. Diese senken erheblich die Bitfehlerwahrscheinlichkeit, da nichtlineare Störungen berücksichtigt werden.

Der derzeitige Algoirtithmus basiert auf dem ML Tool scikit-learn. Im Zuge der Untersuchungen hat sich herausgestellt, dass auch ein einfacherer Ansatz erprobt werden sollte, der auf faseroptische Effekte zugeschnitten werden kann. In dieser Arbeit soll ein Algorithmus entwickelt werden, der mit Hilfe von Trainingsdaten und den theoretischen faseroptischen Kenntnissen Symbole auf die korrekte Bitfolge mappt.

Die genauen Inhalte und der Umfang werden gemeinsam abgestimmt. Fehlende Kenntnisse werden während der Bearbeitung beigebracht.