Christina Bonfert uni-ulm.de
Albert-Einstein-Allee 41
89081 Ulm
Raum 41.1.209
Telefon: 0731 50-26352
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
Kontakt
Abschlussarbeiten
- BA/MA
- Untersuchung des Einflusses verschiedener Flugmanöver auf die Radarbildbegung bei drohnengestützten Radarsystemen
- ab sofort
- MA
- Analyse der Zusammenhänge zwischen Flugtrajektorie einer Drohne und Radarbildgebung
- ab sofort
- BA/MA
- Koordination von Radarmessung mit mehreren Drohnen
- ab sofort
- 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
2022
23.
A. Grathwohl,
M. Stelzig,
J. Kanz,
P. Fenske,
A. Benedikter,
C. Knill,
I. Ullmann,
I. Hajnsek,
A. Moreira,
G. Krieger,
M. Vossiek and
C. Waldschmidt,
"Taking a Look Beneath the Surface: Multicopter UAV-Based Ground-Penetrating Imaging Radars",
IEEE Microwave Magazine,
vol. 23,
no. 10,
pp. 32-46,
2022.
DOI: | 10.1109/MMM.2022.3188126 |
2021
22.
C. Knill,
B. Schweizer,
S. Stephany,
D. Werbunat and
C. Waldschmidt,
"FMCW-Interference of Frequency Agile OFDM Radars"
in European Radar Conference (EuRAD),
2021,
pp. 160-163.
DOI: | 10.1109/EuRAD48048.2021.00050 |
Datei: |
21.
B. Schweizer,
A. Grathwohl,
G. Rossi,
P. Hinz,
C. Knill,
S. Stephany,
H. J. Ng and
C. Waldschmidt,
"The Fairy Tale of Simple All-Digital Radars: How to Deal With 100 Gbit/s of a Digital Millimeter-Wave MIMO Radar on an FPGA [Application Notes]",
IEEE Microwave Magazine,
vol. 22,
no. 7,
pp. 66-76,
2021.
DOI: | 10.1109/MMM.2021.3069602 |
20.
C. Knill,
F. Embacher,
B. Schweizer,
S. Stephany and
C. Waldschmidt,
"Coded OFDM Waveforms for MIMO Radars",
IEEE Transactions on Vehicular Technology,
pp. 1-1,
2021.
DOI: | 10.1109/TVT.2021.3073268 |
Datei: |
2020
19.
C. Knill,
B. Schweizer and
C. Waldschmidt,
"Interference-Robust Processing of OFDM Radar Signals Using Compressed Sensing",
IEEE Sensors Letters,
vol. 4,
no. 4,
pp. 1-4,
Apr.
2020.
IEEE.
DOI: | 10.1109/LSENS.2020.2980165 |
Datei: |
18.
P. Hügler,
T. Grebner,
C. Knill and
C. Waldschmidt,
"UAV-Borne 2-D and 3-D Radar-Based Grid Mapping",
IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters,
pp. 1-5,
2020.
DOI: | 10.1109/LGRS.2020.3025109 |
Datei: |
2019
17.
F. Roos,
P. Hügler,
C. Knill,
L. L. Tovar Torres,
N. Appenrodt,
J. Dickmann and
C. Waldschmidt,
"Comparison of 2D and 3D Compressed Sensing for High-Resolution TDM-MIMO Radars"
in European Radar Conference,
Okt.
2019.
Datei: |
16.
F. Roos,
J. Bechter,
C. Knill,
B. Schweizer and
C. Waldschmidt,
"Radar Sensors for Autonomous Driving: Modulation Schemes and Interference Mitigation",
IEEE Microwave Magazine,
vol. 20,
no. 9,
pp. 58-72,
Sep.
2019.
15.
C. Knill,
F. Roos,
B. Schweizer,
D. Schindler and
C. Waldschmidt,
"Random Multiplexing for an MIMO-OFDM Radar With Compressed Sensing-Based Reconstruction",
IEEE Microwave and Wireless Components Letters,
vol. 29,
no. 4,
pp. 300--302,
Apr.
2019.
DOI: | 10.1109/LMWC.2019.2901405 |
Datei: |
14.
F. Roos,
P. Hügler,
L. L. Tovar Torres,
C. Knill,
J. Schlichenmaier,
C. Vasanelli,
N. Appenrodt,
J. Dickmann and
C. Waldschmidt,
"Compressed Sensing based Single Snapshot DoA Estimation for Sparse MIMO Radar Arrays"
in German Microwave Conference,
Mä.
2019.
13.
F. Roos,
P. Hügler,
J. Bechter,
M. A. Razzaq,
C. Knill,
N. Appenrodt,
J. Dickmann and
C. Waldschmidt,
"Effort Considerations of Compressed Sensing for Automotive Radar"
in Radio and Wireless Symposium (RWS),
Jan.
2019.
Datei: |
2018
12.
C. Knill,
B. Schweizer,
P. Hügler and
C. Waldschmidt,
"Impact of an Automotive Chirp-Sequence Interferer on a Wideband OFDM Radar",
2018 15th European Radar Conference (EuRAD),
pp. 34--37,
Sep.
2018.
11.
C. Knill,
B. Schweizer,
S. Sparrer,
F. Roos,
R. F. H. Fischer and
C. Waldschmidt,
"High Range and Doppler Resolution by Application of Compressed Sensing Using Low Baseband Bandwidth OFDM Radar",
IEEE Transactions on Microwave Theory and Techniques,
vol. 66,
no. 7,
pp. 3535-3546,
Jul.
2018.
DOI: | 10.1109/TMTT.2018.2830389 |
Datei: |
10.
F. Roos,
P. Hügler,
C. Knill,
N. Appenrodt,
J. Dickmann and
C. Waldschmidt,
"Data Rate Reduction for Chirp-Sequence based Automotive Radars using Compressed Sensing"
in German Microwave Conference (GeMiC),
Mä.
2018.
Datei: |
9.
B. Schweizer,
D. Schindler,
C. Knill,
J. Hasch and
C. Waldschmidt,
"Expanding the Unambiguous Velocity Limitation of the Stepped-Carrier OFDM Radar Scheme"
in 2018 15th European Radar Conference (EuRAD),
2018,
pp. 22-25.
DOI: | 10.23919/EuRAD.2018.8546621 |
Datei: |
8.
D. Schindler,
B. Schweizer,
C. Knill,
J. Hasch and
C. Waldschmidt,
"MIMO-OFDM Radar Using a Linear Frequency Modulated Carrier to Reduce Sampling Requirements",
IEEE Transactions on Microwave Theory and Techniques,
vol. 66,
no. 7,
pp. 3511-3520,
2018.
DOI: | 10.1109/TMTT.2018.2814592 |
7.
B. Schweizer,
D. Schindler,
C. Knill,
J. Hasch and
C. Waldschmidt,
"On Hardware Implementations of Stepped-Carrier OFDM Radars"
in 2018 IEEE/MTT-S International Microwave Symposium - IMS,
2018,
pp. 891-894.
DOI: | 10.1109/MWSYM.2018.8439179 |
Datei: |
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.
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: |
2016
4.
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: |
3.
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.
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: |
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.