Veranstaltungsverzeichnis

Lehrveranstaltungen WiSe 2022/2023

Space Sciences and Technologies (Space-ST)

General Information

VAKTitel der VeranstaltungDozentIn
Ref02-SiSchu4englischsprachige Sicherheitsschulung mit Feuerlöschübung (Ref02-SiSchu4) (in englischer Sprache)
Safety Training including Fire Drill
Sicherheitsschulung mit Feuerlöschübung für Erstsemester-Studierende der Fachbereiche FB 01, 02, 04, 05, 08

Blockveranstaltung

Einzeltermine:
Mi 02.11.22 12:00 - 16:00 HS 1010 small lecture hall

HS 1010 (kleiner Hörsaal)
für die Feuerlöschübung: Emmy-Noether-Str. hinter dem SFG Gebäude

Mihaela Gianina Torozan

Foundations (Compulsory Module)

30 cp
VAKTitel der VeranstaltungDozentIn
01-01-03-AMMDA-VApplied Mathematical Methods and Data Analysis (in englischer Sprache)

Vorlesung
ECTS: 6

Termine:
wöchentlich Fr 10:00 - 12:00 NW1 H 1 - H0020 (2 SWS) Vorlesung
wöchentlich Fr 12:00 - 14:00 NW1 H 1 - H0020 (2 SWS) Übungen
Prof. Dr. Michail Vrekousis
01-01-03-AtPhy-VAtmospheric Physics (in englischer Sprache)

Vorlesung
ECTS: 6

Termine:
wöchentlich Mo 08:00 - 10:00 NW1 S1360 (2 SWS) Vorlesung
wöchentlich Mo 10:00 - 12:00 NW1 S1360 (2 SWS) Übungen in Gruppen
wöchentlich Mo 10:00 - 12:00 NW1 S3032 (PEP Raum) Übungen in Gruppen
wöchentlich Mo 12:00 - 13:00 NW1 S1270 Übungen in Gruppen
wöchentlich Mo 12:00 - 13:00 NW1 S1330 Übungen in Gruppen
Prof. Dr. John Philip Burrows
01-15-03-CTh1(a)-VControl Theory 1 / Regelungstheorie 1 (in englischer Sprache)

Vorlesung
ECTS: 6 (4)

Termine:
wöchentlich Do 08:00 - 12:00 NW1 H 2 - W0020 (4 SWS)
Prof. Dr. Kai Michels
01-29-03-ComSp-VCommunication Technologies for Space (in englischer Sprache)
Communication Technologies (for Space)

Vorlesung
ECTS: 6

Termine:
wöchentlich Mi 12:00 - 14:00 NW1 H 3 - W0040/W0050 (2 SWS)
wöchentlich Do 14:00 - 16:00 NW1 H 1 - H0020 (2 SWS)

Einzeltermine:
Di 21.02.23 10:00 - 13:00

Parts of the exercise will be held as a seminar (dates and time slots upon agreement with the students).

Dr. Carsten Bockelmann
01-29-03-SEM-VScience and Exploration Missions (in englischer Sprache)

Vorlesung
ECTS: 3

Termine:
wöchentlich Mi 08:00 - 10:00 NW1 S1270 (2 SWS)
Prof. Dr. Claus Lämmerzahl
Dr. Marco Scharringhausen, Dipl.-Math. ((LB))
01-29-03-SpE-VSpace Electronics (in englischer Sprache)

Vorlesung
ECTS: 3

Termine:
wöchentlich Mo 14:00 - 17:00 NW1 H 2 - W0020 (3 SWS)
Prof. Dr. Alberto Garcia-Ortiz

Remote Sensing and Communication (Compulsory Module)

27 cp during semesters 2 and 3
VAKTitel der VeranstaltungDozentIn
01-29-03-CNSp-VCommunication Networks for Space (in englischer Sprache)

Vorlesung
ECTS: 3

Termine:
wöchentlich Di 13:00 - 16:00 NW1 N3310 (3 SWS)
Prof. Dr. Anna Förster
Dr. Andreas Könsgen
Dr. Asanga Udugama
01-29-03-GG-VGeodesy and Gravity (in englischer Sprache)

Vorlesung
ECTS: 3

Termine:
wöchentlich Di 16:00 - 18:00 NW1 N3310 (2 SWS)
Prof. Dr. Claus Lämmerzahl
01-29-03-LSPA-VSpace Lab 2 (in englischer Sprache)

Vorlesung
ECTS: 3

Termine:
wöchentlich Mo 14:00 - 18:00 (4 SWS)
Prof. Dr. Anna Förster
Dr. Andreas Könsgen
Dr. Dirk Wübben
Prof. Dr. Kai Michels
Dr. Carsten Bockelmann

Physics for Space Observations (PSO)

Compulsory

12 cp
VAKTitel der VeranstaltungDozentIn
01-01-03-AtCM1-VAtmospheric Chemistry Modelling: Part 1 (Theory) (in englischer Sprache)

Vorlesung
ECTS: 3

Termine:
wöchentlich Do 10:00 - 12:00 NW1 S3032 (PEP Raum) (1.5 SWS) Vorlesung
wöchentlich Do 12:00 - 14:00 NW1 S3032 (PEP Raum) (0.5 SWS) Übungen

This course has 2 semester weekly hours (1,5x lecture + 0,5 example classes). The course will start on 01 December 2022.

Prof. Dr. Michail Vrekousis

Information Technologies for Space (ITS)

Options

Students select two modules out of three during semesters 2 and 3.
12 cp.
VAKTitel der VeranstaltungDozentIn
01-15-03-DiTe(a)-VDigital Technology / Digitaltechnik (in englischer Sprache)
Digital Technology

Vorlesung
ECTS: 6 (4)

Termine:
wöchentlich Di 08:00 - 10:00 NW1 S1360 (2 SWS)
wöchentlich Fr 08:00 - 10:00 NW1 H 3 - W0040/W0050 (2 SWS)
Prof. Dr. Alberto Garcia-Ortiz

Elective Modules (PSO and ITS)

This folder contains elective modules for both specialization subjects: PSO and ITS
9 cp
VAKTitel der VeranstaltungDozentIn
01-01-03-Dyn1-VDynamics I (in englischer Sprache)

Vorlesung
ECTS: 6

Termine:
wöchentlich Mi 14:00 - 16:00 NW1 S1360 (2 SWS) Vorlesung
wöchentlich Mi 16:00 - 18:00 NW1 S1360 (2 SWS) Übungen
Prof. Dr. Thomas Jung
01-15-03-InS(a)-VIntegrated Circuits (in englischer Sprache)

Vorlesung
ECTS: 6 (4)

Termine:
wöchentlich Mo 08:00 - 10:00 NW1 H 2 - W0020 (2 SWS)
wöchentlich Di 12:00 - 14:00 NW1 H 1 - H0020 (2 SWS)
Prof. Dr.-Ing. Steffen Paul
01-29-03-ML-VMachine Learning for Swarm Exploration (in englischer Sprache)

Vorlesung
ECTS: 3

Einzeltermine:
Mo 06.02.23 - Fr 10.02.23 (Mo, Di, Mi, Do, Fr) 09:00 - 17:00 NW1 N3130

Block-Course

Elective course for M.Sc. CIT, Electrical Engineering & Information Technology and Space-ST.

Contents:
• Why swarm exploration – some motivational examples with applications in space and on Earth
• Preliminaries: selected mathematical formalism (vector spaces, matrices, representation and approximations in vector spaces, least squares, convex optimization)
• Recap of probability and statistics (calculus of probabilities, moments, Bayesian theory)
• Machine learning tools (supervised learning, linear regression, kernel methods, neural networks, impact of regularization, sparsity and compressed sensing)
• Models for multi-agent networks (connected network models, distributed inference strategies)
• Distributed machine learning and exploration (models for static spatial regression, information-theoretic exploration approaches, Bayesian sequential methods for learning and exploration)
• Discussion of several practical examples of swarm exploration solutions (cooperative localization, information-driven sparse mapping of magnetic fields, exploration of sparse gas sources using a swarm of mobile robots)
As outcome, the students should be able to:
• Understand key concepts in distributed information processing over networks,
• Explain and apply mathematical tools needed to implement classical machine learning algorithms in distributed settings

Prof. Dr. Armin Dekorsy
Dmitriy Shutin ((LB))