Wir freuen uns über Ihre Anfragen zur Betreuung von Abschlussarbeiten und Projekten zu aktuellen Forschungsthemen der Nachrichtentechnik. Die Bearbeitung dieser Themen soll Ihnen eine fundierte fachliche Grundlage vermitteln, mit der Sie später überzeugend darlegen können, über vertiefte Kenntnisse in diesem Bereich zu verfügen – als Vorbereitung auf Ihre weitere berufliche Laufbahn sowohl in der Wissenschaft als auch in der Industrie.

Wenn Sie an einem der unten genannten (oder inhaltlich verwandten) Themen interessiert sind, die Nachrichtentechnik mit Methoden des maschinellen Lernens und der Cybersicherheit verbinden, senden Sie bitte eine E-Mail an Prof. Dr.-Ing. Onur Günlü (onur.guenlue@tu-dortmund.de) mit Angaben zu Ihrem fachlichen Hintergrund und Ihren akademischen Interessen (ggf. inklusive Lebenslauf und Notenübersicht).
Sollten Sie sich noch nicht sicher sein, welches Thema für Sie geeignet ist, können Sie uns ebenfalls gerne kontaktieren – wir beraten Sie gezielt und unterstützen Sie dabei, ein passendes Thema zu finden und erfolgreich zu bearbeiten.

Wir bieten eine Vielzahl von Themen für Bachelorarbeiten und Bachelorprojekte an; eine Auswahl ist nachfolgend aufgeführt. Eigene Themenvorschläge und inhaltliche Diskussionen sind ausdrücklich willkommen.
Inhaltlich liegt der Schwerpunkt auf Kommunikation und Berechnung über drahtlose Kanäle. Die konkrete Ausgestaltung des Themas wird an die individuellen Stärken und Interessen der Studierenden angepasst.

Eine typische Bachelorarbeit bzw. ein Projekt umfasst:

• das Lesen und Aufarbeiten ausgewählter wissenschaftlicher Publikationen,
• die Zusammenfassung des Stands der Forschung,
• sowie die Simulation (Software) oder einfache Implementierung (Hardware) grundlegender Anwendungsfälle.

Die fachlichen Voraussetzungen variieren je nach Thema. In der Regel sind jedoch der erfolgreiche Besuch von Nachrichtentechnik I (oder einer vergleichbaren Veranstaltung) sowie Kenntnisse in Python oder MATLABausreichend.

Beispielhafte Themen:

• Geheimschlüsselerzeugung aus drahtlosen Kanälen für 6G
  Der drahtlose Kommunikationskanal weist zufälliges Rauschen auf, das insbesondere durch Imperfektionen der Empfangshardware entsteht. Dieses zufällige Rauschen kann genutzt werden, um mithilfe von 6G-Kommunikationssystemen geheime Schlüssel zwischen einem legitimen Sender und Empfänger zu extrahieren. Dies stellt die übergeordnete inhaltliche Ausrichtung dieses Themas dar.
• Berechnung von Funktionen über drahtlose Kommunikation
  Der drahtlose Kanal kann – insbesondere bei niedrigen Rauschpegeln – genutzt werden, um Matrixmultiplikationen direkt „over the air“ durchzuführen. Dies ermöglicht erhebliche Energieeinsparungen, die im Rahmen dieses Projekts untersucht werden.
• Verteilte Methoden des maschinellen Lernens unter Privacy-Nebenbedingungen
  Methoden des maschinellen Lernens erfordern häufig hohe Rechenleistungen, die nicht immer lokal verfügbar sind. Daher können Berechnungen auf mehrere Rechenknoten verteilt werden, was jedoch Privacy-Fragestellungen aufwirft. In diesem Projekt werden datenschutzbewusste verteilte Lernverfahren betrachtet, um die Kommunikation zwischen verteilten Rechenknoten privacy-wahrend zu gestalten.
• Bildkompression mit neuronalen Netzen für realistische Bildrekonstruktion
  Für die realistische Übertragung von Bildern ist es nicht erforderlich, jeden Pixelwert verlustfrei zu rekonstruieren. Dies ermöglicht es, mit extrem geringem Energieaufwand Daten für die Bildrekonstruktion an einem entfernten Knoten zu übertragen. Dieses Projekt untersucht sowohl semantische Bildkompression (d. h. die Übertragung nur der wichtigsten semantischen Informationen) als auch generative KI-Methoden zur Bildrekonstruktion, die erhebliche Effizienzgewinne in der Kommunikation ermöglichen.
   

Mögliche Themen für Masterarbeiten & Masterprojekte an der TU Dortmund – Nachrichtentechnik

Auch auf Master-Niveau bieten wir zahlreiche Themen für Abschlussarbeiten und Projekte an; eine Auswahl ist nachfolgend aufgeführt. Eigene Ideen sowie thematische Erweiterungen sind willkommen. Der fachliche Schwerpunkt liegt ebenfalls auf Kommunikation und Berechnung über drahtlose Kanäle, wobei die Themen stärker forschungsorientiert sind.

Eine typische Masterarbeit bzw. ein Masterprojekt umfasst:

• die vertiefte Analyse aktueller wissenschaftlicher Literatur,
• die strukturierte Darstellung des Stands der Forschung,
• die gemeinsame Entwicklung neuer grundlegender Forschungsansätze mit der Betreuung,
• sowie Simulationen oder Implementierungen zur Demonstration fundamentaler Leistungsgewinne.

Als Voraussetzungen gelten in der Regel Nachrichtentechnik I (oder äquivalent) sowie Veranstaltungen wie Digitale Quellenkodierung und/oder Secure Communications, ergänzt durch Programmierkenntnisse in Python oder MATLAB.

Beispielhafte Themen:

• Deep Learning für Codekonstruktionen in 6G
  Tiefe neuronale Netze werden als fehlerkorrigierende Codes in 6G-Kommunikationssystemen eingesetzt und untersucht.
• Integrierte Sensorik und Kommunikation für zukünftige Netzwerke
  Die Nutzung desselben Signals sowohl zur Kommunikation mit einem Empfänger als auch zur Erfassung (Sensing) von Objekten in der Umgebung stellt ein äußerst vielversprechendes Forschungsthema dar, das in zukünftigen 6G-Systemen realisiert werden soll.
• Privacy-wahrendes verteiltes Rechnen für KI-Rechenzentren
  Verteilte Matrixmultiplikationen sind eine grundlegende Voraussetzung für verteiltes maschinelles Lernen und weitere zentrale Anwendungen. Dies erfordert privacy-bewusste Kommunikations- und Berechnungsschemata, die in diesem Projekt untersucht werden.
• Sichere Kommunikation mit Shannon-theoretischen Methoden
  Nachweisbare Sicherheit kann mithilfe grundlegender Shannon-theoretischer Methoden erreicht werden. Wir arbeiten an zahlreichen Anwendungen dieser Ansätze in der sicheren Kommunikation.
• Sichere Kommunikation mit Post-Quanten-Kryptographie
  Quantencomputer werden bestehende Verschlüsselungssysteme angreifbar machen. Daher liegt der Fokus auf post-quantenkryptographischen Verfahren, die Sicherheit gegenüber rechnerisch sehr mächtigen Angreifern bieten.
• Neuronale Kompressionsverfahren
  Der Einsatz neuronaler Netze zur Datenkompression eröffnet zahlreiche neue Anwendungsmöglichkeiten, die in diesem Projekt untersucht werden.
   

Mögliche Themen für Oberseminare an der TU Dortmund – Nachrichtentechnik

Wir bieten verschiedene Themen für Oberseminare an; eine Auswahl ist nachfolgend aufgeführt. Die Oberseminare sind literaturbasiert und fokussieren sich auf das selbstständige Lesen, Einordnen und Präsentieren aktueller wissenschaftlicher Arbeiten.
Der thematische Schwerpunkt liegt auf Kommunikation und Berechnung über drahtlose Kanäle.

Die fachlichen Voraussetzungen sind themenabhängig; in der Regel sind Nachrichtentechnik I, Digitale Quellenkodierung und/oder Secure Communications sowie Grundkenntnisse in Python oder MATLABausreichend.

• SDR + OctoClock für reproduzierbare ISAC-Experimente
  Die Studierenden analysieren wissenschaftliche Arbeiten zu SDR-basierten MIMO-/OFDM-Messungen und Synchronisationsverfahren und präsentieren, warum eine gemeinsame Referenztaktung (z. B. mittels OctoClock) für reproduzierbare Sensorkarten und sicherheitsrelevante Auswertungen entscheidend ist. Ergebnis ist ein praxisnahes „Messrezept“ (Aufbau, typische Fehlerquellen, relevante Messgrößen und Visualisierung von KPIs).
   
• Prädiktiver „TrustISAC Scheduler“ für MIMO-OFDM-ISAC
  
  Die Studierenden lesen und vergleichen zentrale Arbeiten zu prädiktiver Ressourcenallokation und lernbasiertem Scheduling für MIMO-OFDM-ISAC-Systeme. Im Mittelpunkt steht die Modellierung und Vorhersage von Geheimhaltungsrate, Sensorgenauigkeit und Sensordaten-Leckage. Das Ergebnis ist eine strukturierte Gegenüberstellung (Annahmen, Metriken, Grenzen) sowie ein konzeptioneller Vorschlag für nächste Implementierungsschritte.
   
• Sichere ISAC-PHY/MAC-Bausteine
  Die Studierenden erarbeiten und präsentieren repräsentative Publikationen zu Kurzblocklängen-Kodierung, künstlichem Rauschen für ISAC sowie MAC-Design unter strengen Latenzanforderungen. Ziel ist eine übersichtliche „Design-Landkarte“, die zeigt, welche Systemparameter welche KPIs (Sicherheit, Sensingleistung, Latenz, Energieverbrauch) beeinflussen. Ergänzt wird dies durch ein kurzes Handout mit empfohlenen Parameterbereichen und offenen Forschungsfragen.
   
• Open-RAN-/RIC-Konzepte für Trustworthy-ISAC-KPIs
  Die Studierenden analysieren grundlegende Arbeiten zu O-RAN-Steuerungsarchitekturen und KPI-basierter Optimierung und präsentieren, wie physikalische, sicherheitsrelevante und sensingbezogene KPIs über A1-/E2-ähnliche Schnittstellen erfasst und genutzt werden können. Das Ergebnis ist ein kompakter konzeptioneller Blueprint: Welche KPIs werden gemessen, wie werden sie strukturiert, und welche Optimierungs- oder Entscheidungslogik wird angewandt – ausreichend für ein „Integration Readiness Package“, ohne eine vollständige RIC-Implementierung zu realisieren.