Prezenční studium

4 roky

doc. Ing. Martin Štumpf, Ph.D.

Předseda :
doc. Ing. Martin Štumpf, Ph.D.
Člen interní :
prof. Ing. Aleš Prokeš, Ph.D.
doc. Ing. Jiří Petržela, Ph.D.
doc. Ing. Jaroslav Láčík, Ph.D.
doc. Ing. Roman Šotner, Ph.D.
doc. Ing. Tomáš Götthans, Ph.D.
prof. Dr. Ing. Zbyněk Raida
Člen externí :
Ing. Ondřej Číp, Ph.D.
doc. Ing. Milan Polívka, Ph.D.

Poskytnout doktorské vzdělání absolventům magisterského vysokoškolského studia v oblasti elektroniky a komunikačních technologií. Prohloubit teoretické znalosti studentů ve vybraných částech vyšší matematiky a fyziky a dát jím též potřebné vědomosti a praktické dovednosti z aplikované informatiky a výpočetní techniky. Naučit je metodám vědecké práce.

Absolvent bude umět řešit vědecké a složité technické úlohy v oblasti elektroniky a elektronických komunikací. Absolventi doktorského studijního programu "Electronics and Communication Technologies" budou v oblasti elektroniky a sdělovací techniky schopni pracovat jako vědečtí a výzkumní pracovníci v základním či aplikovaném výzkumu, jako specializovaní odborníci vývoje, konstrukce a provozu v různých výzkumných a vývojových institucích, elektrotechnických a elektronických výrobních firmách a společnostech a u uživatelů komunikačních systémů a zařízení, přičemž zde budou schopni tvůrčím způsobem využívat moderní výpočetní komunikační a měřicí techniku.

Absolventi doktorského studijního programu "Electronics and Communication Technologies" jsou schopni samostatně řešit složité vědecké a technické úlohy v oblasti elektroniky a komunikací. Díky kvalitnímu rozvinutému teoretickému vzdělání a specializaci ve vybraném oboru jsou absolventi doktorského studia vyhledáváni jako specialisté v oblasti elektroniky a komunikační techniky. Absolventi doktorského studijního programu budou schopni pracovat v oblasti elektroniky a sdělovací techniky jako vědečtí a výzkumní pracovníci v základním či aplikovaném výzkumu, jako specializovaní odborníci vývoje, konstrukce a provozu v různých výzkumných a vývojových institucích, elektrotechnických a elektronických výrobních firmách a společnostech, přičemž zde budou schopni tvůrčím způsobem využívat moderní výpočetní komunikační a měřicí techniku.

Studium doktoranda probíhá podle individuálního studijního plánu, který zpracuje v úvodu studia školitel doktoranda ve spolupráci s doktorandem. V individuálním studijním plánu jsou specifikovány všechny povinnosti stanovené v souladu se Studijním a zkušebním řádem VUT, které musí doktorand k úspěšnému ukončení studia splnit. Tyto povinnosti jsou časově rozvrženy do celého období studia, jsou bodově ohodnoceny a v pevně daných termínech probíhá kontrola jejich plnění.
Student si zapíše a vykoná zkoušky z povinných (Návrh moderních elektronických obvodů, Moderní digitální bezdrátová komunikace), minimálně dvou povinně volitelných předmětů ohledem na zaměření jeho disertační práce, a dále minimálně dvou volitelných předmětů (Angličtina pro doktorandy, Řešení inovačních zadání, Vědecké publikování od A do Z)
Ke státní doktorské zkoušce se může student přihlásit až po vykonání všech zkoušek předepsaných jeho individuálním studijním plánem. Před státní doktorskou zkouškou student vypracuje pojednání k disertační práci, v němž detailně popíše cíle práce, důkladné zhodnocení stavu poznání v oblasti řešené disertace, charakteristiku metod, které hodlá při řešení uplatňovat.
Obhajoba pojednání, které je oponováno, je součástí státní doktorské zkoušky. V další části zkoušky musí student prokázat hluboké teoretické i praktické znalosti v oblasti elektrotechniky, elektroniky, komunikační techniky, obecné teorie obvodů a elektromagnetického pole, zpracování signálů, anténní a vysokofrekvenční techniky. Státní doktorská zkouška probíhá ústní formou a kromě diskuze nad pojednáním k disertační práci se také skládá z tematických okruhů týkajících se povinných a povinně volitelných předmětů.
K obhajobě disertační práce se student hlásí po vykonání státní doktorské zkoušky a po splnění podmínek pro ukončení, jakými jsou účast na výuce, vědecká a odborná činnost (tvůrčí činnost), a minimálně měsíční studijní nebo pracovní stáž na zahraniční instituci anebo účast na mezinárodním tvůrčím projektu.

Studium doktoranda probíhá podle individuálního studijního plánu (dále jen ISP), který zpracuje v úvodu studia školitel doktoranda ve spolupráci s doktorandem. Individuální studijní plán je pro doktoranda závazný. Jsou v něm specifikovány všechny povinnosti stanovené v souladu se Studijním a zkušebním řádem VUT, které musí doktorand k úspěšnému ukončení studia splnit. Tyto povinnosti jsou časově rozvrženy do celého období studia, jsou bodově ohodnoceny a v pevně daných termínech probíhá kontrola jejich plnění. Průběžné bodové hodnocení všech aktivit doktoranda je vedeno v dokumentu „Celkové bodové hodnocení doktoranda“ a je součástí ISP. Při zahájení dalšího roku studia pak školitel do ISP zaznamená případné změny. Nejpozději do 15. 10. každého roku studia odevzdává doktorand vytištěný a podepsaný ISP na vědeckém oddělení fakulty ke kontrole a založení.
Během prvních čtyř semestrů skládá doktorand zkoušky z povinných, povinně volitelných anebo volitelných předmětů pro splnění bodových limitů ze Studijní oblasti, a současně se intenzivně zabývá vlastním studiem a analýzou poznatků v oboru stanoveném tématem disertační práce a průběžným publikováním takto získaných poznatků a vlastních výsledků. V dalších semestrech se doktorand již více soustřeďuje na výzkum a vývoj, který souvisí s tématem disertační práce, na publikování výsledků své tvůrčí práce a na vlastní zpracování disertační práce.
Do konce druhého roku studia skládá doktorand státní doktorskou zkoušku, kterou prokazuje široký rozhled a hluboké znalosti v oboru, souvisejícím s tématem disertační práce. K této zkoušce se musí přihlásit nejpozději do 30. dubna ve druhém roce svého studia. Státní doktorské zkoušce předchází zkouška z anglického jazyka.
Ve třetím a čtvrtém roce svého studia provádí doktorand potřebnou výzkumnou činnost, publikuje dosažené výsledky a zpracovává svoji disertační práci. Součástí studijních povinností v doktorském studijním programu je absolvování části studia na zahraniční instituci nebo účast na mezinárodním tvůrčím projektu s výsledky publikovanými nebo prezentovanými v zahraničí nebo jiná forma přímé účasti studenta na mezinárodní spolupráci, což je nutné doložit nejpozději při odevzdání disertační práce.
Doktorandi ve čtvrtém roce studia předkládají do konce zimního zkouškového období svému školiteli rozpracovanou disertační práci, který ji ohodnotí. Disertační práci doktorand odevzdává do konce 4. roku studia.
Student prezenční formy doktorského studia je v průběhu studia povinen absolvovat pedagogickou praxi, tj. působit v procesu výuky. Zapojení doktoranda do pedagogické činnosti je součástí jeho vědecké přípravy. Pedagogickou praxí doktorand získává zkušenosti v předávání poznatků a zdokonaluje prezentační dovednosti. Skladbu pedagogických aktivit (cvičení, laboratorní cvičení, vedení projektů apod.) určí doktorandovi vedoucí daného ústavu po dohodě se školitelem. Povinnost pedagogické praxe se nevztahuje na doktorandy-samoplátce a na doktorandy v kombinované formě studia. Zapojení do výuky v rámci pedagogické praxe potvrdí po jejím splnění školitel v IS VUT.

1. AI-based Estimation of Signal Coverage and Performance in Cellular and Wireless Networks

   In contemporary industries, there is a growing need for robust technical platforms capable of handling large volumes of data generated by various sensors, while maintaining high levels of reliability. Cellular and wireless networks have emerged as vital components in meeting these requirements. As the adoption of these networks continues to expand, it becomes increasingly important to understand factors such as signal coverage, reliability, and capacity to optimize performance and ensure seamless connectivity, especially in complex environments such as manufacturing facilities or trains (inside). The utilization of professional hardware equipment and software tools is often necessary to facilitate the collection and analysis of data from these networks [1]-[4]. Recent research [3, [4] suggests that machine and deep learning (ML and DL) technologies could offer effective solutions for estimating signal coverage provided by cellular networks and improving forecasting capabilities in terms of cellular network performance. This work is focused on research in the development of advanced ML and DL algorithms for estimating signal coverage and performance in recent (4G/5G) and upcoming (6G) cellular and possibly wireless networks. The initial phase involves defining the essential Key Performance Indicators (KPIs) associated with measuring and evaluating the performance of 4G/5G networks, as well as establishing principles for conducting long-term measurements to collect data. A portable measurement setup equipped with suitable hardware and software tools will be developed to facilitate the long-term collection and processing of data from indoor and outdoor measurements. During these measurements, various environmental factors will be examined (such as the time of day and its impact on network load due to population mobility), which can affect the quality of radio connections in wireless communications. These collected data, among others, will be used to construct coverage maps for the measured areas. Leveraging the multitude of parameters available, ML and DL architectures will be employed to extract and learn more features from the data. The research will focus on developing, validating, and optimizing artificial intelligence models and algorithms (ML and DL) to improve the prediction of cellular and wireless signal quality and coverage under various scenarios and transmission conditions. The ML/DL algorithms must strike a balance between complexity, accuracy, and efficiency. They are expected to be implemented in Python or MATLAB using available libraries (such as PyTorch, Keras, TensorFlow) and toolboxes (such as Deep Learning Toolbox), respectively. Ultimately, the dataset obtained from long-term measurement campaigns, along with the ML/DL models and algorithms, will be made freely available to the wider scientific community. This approach ensures not only the reproducibility of the achieved results but also serves as the foundation for further research and development in the field of cellular and wireless communications. References [1] V. Raida et al., "On the Stability of RSRP and Variability of Other KPIs in LTE Downlink – An Open Dataset," GLOBECOM 2020–2020 IEEE Global Communications Conference, Taipei, Taiwan, 2020, pp. 1-6, doi: 10.1109/GLOBECOM42002.2020.9348145. [2] M. Rochman and et al., " A comprehensive analysis of the coverage and performance of 4G and 5G deployments," Computer Networks, vol. 237, pages 110060, 2023, doi: 10.1016/j.comnet.2023.110060. [3] L. Zhang, et al., "Machine Learning-Based Integrated Wireless Sensing and Positioning for Cellular Network," IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, vol. 72, pp. 1-11, 2023, Art no. 5501011, doi: 10.1109/TIM.2022.3224513. [4] M. A. Khanand et al., " Real-time throughput prediction for cognitive Wi-Fi networks," Journal of Network and Computer Applications, vol. 150, pages 102499, 2020, doi: 10.1016/j.jnca.2019.102499.

   Školitel: Polák Ladislav, doc. Ing., Ph.D.

2. Bezpečnostní rizika rádiových přístupových sítí 6G a 5G NTN

   Rádiové přístupové sítě čeká v následujících letech evoluce směrem k systémům šesté generace, současně je také předpokládáno masivní rozšíření do oblasti tzv. neterestrických sítí. Tento očekávaný vývoj s sebou přináší nejen nové metody zpracování signálů (například techniku OTFS) či  nové aplikace (například integrace současné komunikace a lokalizace), ale také nová bezpečnostní rizika. 

   Cílem doktorského studia je analyzovat bezpečnostní rizika těchto vznikajících systémů z pohledu fyzické vrstvy (možnost podvržení nezabezpečených zpráv, přenos nežádoucích informací o uživateli, odolnost oproti odposlechu apod.), a následně navrhnout, implementovat a ověřit vybraná protiopatření.

   V rámci studia předpokládáme zapojení do projektů řešených v rámci mezinárodního projektu COST a národního projektu INTER-COST, případně projektů ESA. Možnost stáže na některém ze spolupracujících zahraničních pracovišť.

   [1] R. Zavorka, R. Marsalek, J. Vychodil, E. Zöchmann, G. Ghiaasi and J. Blumenstein, Deep Neural Network-Based Human Activity Classifier in 60 GHz WLAN Channels, 2022 IEEE Globecom Workshops (GC Wkshps), Rio de Janeiro, Brazil, 2022, pp. 1304-1309, doi: 10.1109/GCWkshps56602.2022.10008586.

   [2] Harvanek M, Bolcek J, Kufa J, Polak L, Simka M, Marsalek R. Survey on 5G Physical Layer Security Threats and Countermeasures. Sensors. 2024; 24(17):5523. https://doi.org/10.3390/s24175523

   Školitel: Maršálek Roman, prof. Ing., Ph.D.

3. Memetické algoritmy pro vícektriteriální optimalizací EM struktur

   Drtivá většina návrhových úloh je ze své povahy vícekriteriálních, kdy se snažíme minimalizovat/maximalizovat několik parametrů navrhovaného systému najednou. Tyto parametry bývají často v protikladu a pak je výhodné znát tvar Paretovy křivky, vyjadřující kompromis mezi jednotlivými parametry [1]. Existující globální algoritmy pro vícekriteriální optimalizaci jsou schopny nalézt kompromisní řešení ležící v blízkosti Paretova čela, ale pracují velmi neefektivně. Proto se nabízí jejich propojení s lokálními algoritmy (např. Newtonova metoda, metoda konjugovanýc gradientů atd.), které velmi rychle konvergují do lokálních minim, ovšem vyžadují jen jednokriteriální formulaci. Předmětem dizertační práce tedy bude vytvořit tzv. memetický algoritmus [2], který vhodně propojí globální vícekriteriální algoritmy s efektivními lokálními algoritmy. Memetický algoritmus bude implementován do toolboxu FOPS [3] psaném v jazyce MATLAB. Memetický algoritmus bude poté využit pro návrh pokročilých EM komponentů jako antén, filtrů, N-branů aj.
   [1] DEB, Kalyanmoy. Multi-objective optimization using evolutionary algorithms. Wiley paperback series. Chichester: John Wiley, c2001. ISBN 0-471-87339-X.
   [2] CAPEK, Miloslav; JELINEK, Lukas; KADLEC, Petr a GUSTAFSSON, Mats. Optimal Inverse Design Based on Memetic Algorithms—Part I: Theory and Implementation. Online. IEEE Transactions on Antennas and Propagation. 2023, roč. 71, č. 11, s. 8806-8816. ISSN 0018-926X. Dostupné z: https://doi.org/10.1109/TAP.2023.3308587. [cit. 2024-03-19].
   [3] MAREK, Martin; KADLEC, Petr a ČAPEK, Miloslav. FOPS: A new framework for the optimization with variable number of dimensions. Online. International Journal of RF and Microwave Computer-Aided Engineering. 2020, roč. 30, č. 9. ISSN 1096-4290. Dostupné z: https://doi.org/10.1002/mmce.22335. [cit. 2024-03-19].

   Školitel: Kadlec Petr, doc. Ing., Ph.D.

4. Modelování přenosového prostředí pro komunikační systémy 6G

   Stále rostoucí poptávka po vysoce mobilních, vysokorychlostních a spolehlivých komunikačních systémech přináší nové výzvy pro bezdrátovou komunikaci. Slibné řešení těchto výzev nabízejí systémy 6G, které předpokládají konvergenci dvou klíčových technologií: komunikace a snímání, označovaná jako Integrated Sensing and Communication (ISAC). ISAC může vykonávat několik funkcí současně, například přenos dat, detekci pohybu, snímání prostředí nebo lokalizaci a sledování objektů, osob nebo zařízení.
   Protože ISAC konsoliduje dva výše uvedené systémy do jediné platformy, snižuje potřebu hardwaru, nároky na spektrum (oba systémy obvykle pracují ve stejném kmitočtovém pásmu) a celkovou spotřebu energie. Další pozitivní vlastností systémů ISAC je schopnost zmírňovat rušení pomocí adaptivních technik, protože může dynamicky přidělovat své zdroje na základě aktuálních potřeb. Systémy ISAC mohou také využívat techniky tvarování svazku, které umožňují nasměrování signálu nebo energie snímání do určité oblasti nebo na určitý cíl. Signály tak nejsou rozptýleny do široké oblasti, což snižuje vzájemné rušení s jinými systémy a umožňuje efektivnější využití dostupného spektra.
   Návrh komunikačního systému pro ISAC však vyžaduje podrobné pochopení komunikačního kanálu, který je dynamickým a komplexním prostředím ovlivňovaným řadou faktorů, jako je charakter prostředí (město, dopravní komunikace, vegetace), rušení, mobilita nebo typ použitých senzorů. Existuje řada modelů kanálů, které byly vyvinuty buď pro účely komunikace, nebo pro snímání [1], [2]. Mnohé z nich však nejsou vhodné pro ISAC, protože popisují prostředí izolovaně, nemají dostatečnou přesnost nebo nejsou dobře přizpůsobeny pro vysoce dynamické scénáře. Modelování kanálů vhodné pro komplexní potřeby ISAC je teprve na začátku.
   Cílem výzkumu bude analýza šíření signálů v perspektivních kanálech pro 6G (v oblasti milimetrových vln), vytvoření a ověření nových modelů komunikačních kanálů vhodných pro integraci do ISAC, měření radarové efektivní odrazné plochy, analýza šíření v různých povětrnostních podmínkách (déšť, sníh, led, vliv vegetace v různých ročních obdobích). Hlavním cílem bude vytvořit hybridní modely kombinující deterministické a stochastické přístupy při využití technik umělé inteligence.
   Výzkum bude probíhat v týmu s mnohaletými zkušenostmi v této oblasti a ve spolupráci s týmy z Rakouska, USA, Polska a Indie [3], [4]. Předpokládáme podporu výzkumu především z národních projektů a mo6nost stáže na pracovištích výše zmíněných týmů.

   [1] T. Liu, K. Guan, D. He, P. T. Mathiopoulos, K. Yu, Z. Zhong, and M. Guizani, “6g integrated sensing and communications channel modeling: Challenges and opportunities,” IEEE Vehicular Technology Magazine, vol. 19, no. 2, pp. 31–40, 2024.
   [2] Z. Wei, J. Jia, Y. Niu, L. Wang, H. Wu, H. Yang, and Z. Feng, “Integrated sensing and communication channel modeling: A survey,” IEEE Internet of Things Journal, pp. 1–14, 2024.
   [3] A. F. Molisch, C. F. Mecklenbr¨auker, T. Zemen, A. Prokes, M. Hofer, F. Pasic, and H. Ham-moud, “Millimeter-wave v2x channel measurements in urban environments,” IEEE Open Journal of Vehicular Technology, vol. 6, pp. 520–541, 2025.

   [4] R. Zavorka, T. Mikulasek, J. Vychodil, J. Blumenstein, A. Chandra, H. Hammoud, J. M. Kelner, C. Zi´olkowski, T. Zemen, C. Mecklenbr¨auker, and A. Prokes, “Characterizing the 80 ghz channel in static scenarios: Diffuse reflection, scattering, and transmission through trees under varying weather conditions,” IEEE Access, vol. 12, pp. 144 738–144 749, 2024.

   Školitel: Prokeš Aleš, prof. Ing., Ph.D.

5. Nové analogové bloky, koncepty a metody pro snímání a zpracování elektrických a neelektrických veličin

   The integrated circuits are very important for processing of signals from sensors and sensor readouts as a part of modern physical layer of communication systems [1], [2]. They offer significant minimization of system area and low power consumption. Therefore, these concepts are highly useful for biomedical applications (blood analysis – presence of various chemicals, bio-impedances measurement and evaluation, etc. [3], [4]), in mechanics (distance influences capacity) [5], etc. This topic includes study of utilization of discrete of-the-shelf as well as integrated active building cells and blocks (amplifiers, converters, generators, flip-flop circuits, etc.) and study of features of currently available types of sensors for various physical quantities. The recommendations, requirements, models, methodologies and specific solutions for various specific active sensor readouts and processing of signals are expected to be formulated for proposals of novel and advanced systems. General goals of this work can be found in: 1) proposal of novel analog blocks (discrete as well as integrated) for signal processing, 2) design of novel system on chip for sensing purposes, 3) proposal of methods for advanced and improved analog signal processing (including active elements, blocks and parts of system), 4) advanced integer- and fractional-order modeling of sensing systems (and features of sensed subjects/materials/tissues/liquids), and corresponding tasks. The initial state of work concentrates on review of state of the art in discussed areas and results achieved at the workplace. It allows to find the most suitable specific topic (methodology, verification and measurement, modeling, discrete/integrated analog/mixed low-power or complex systems design) fitting to interests of candidate. These activities expect involvement in experimental work (in frame of projects of basic research – cooperation with research team including foreign experts) on design and implementation of integer-order as well as fractional-order circuits [4], modules (sensing readouts) [5] and components in discrete or integrated form and writing and dissemination of publications. This specialization offers significant enhancement of skills and competences in work with modern software tools (PSpice, Cadence Virtuoso/Spectre) of analog/mixed design approaches and further experience in detailed principles of advanced circuit solutions including cooperation on design of application specific integrated circuit. References [1] R. Sotner, J. Jerabek, L. Polak, J. Petrzela, W. Jaikla and S. Tuntrakool, “Illuminance Sensing in Agriculture Applications Based on Infra-Red Short-Range Compact Transmitter Using 0.35 um CMOS Active Device.” IEEE Access, vol. 8, pp. 18149-18161, 2020, doi: 10.1109/ACCESS.2020.2966752 [2] R. Sotner, L. Polak, J. Jerabek, “Low-cost remote distance and height sensing analog device for laboratory agriculture environments.” Measurement Science and Technology, online first, 2022, doi: 10.1088/1361-6501/ac543c [3] C. Vastarouchas, C.Psychalinos, A.S. Elwakil, A.A.Al-Ali, “Novel Two-Measurements-Only Cole-Cole Bio-Impedance Parameters Extraction Technique.” Measurement, vol. 131, pp. 394–399, 2019. doi: 10.1016/j.measurement.2018.09.008 [4] S. Kapoulea, C. Psychalinos, A. S. Elwakil, “Realization of Cole-Davidson function-based impedance models: Application on Plant Tissues.” Fractal and Fractional Journal, vol. 4, 54, 2020. doi: 10.3390/fractalfract4040054 [5] L. Polak, R. Sotner, J. Petrzela, J. Jerabek, “CMOS Current Feedback Operational Amplifier-Based Relaxation Generator for Capacity to Voltage Sensor Interface.” Sensors, vol. 18, 4488, 2018. doi: 10.3390/s18124488

   Školitel: Šotner Roman, doc. Ing., Ph.D.

6. Optical waveforms for satellite links

   Free-space optical communication enables secure and high-throughput satellite links, used within the industry in operational and planned satellite constellations. At the same time, the optical waveforms for the atmospheric and free-space links remain a central topic of research. Coherent optical communications increase optical signal-to-noise ratio compared to non-coherent links whilst opening up the design space for digital signal processing techniques and higher modulation formats. In addition, more efficient channel pre- and post-compensation schemes are developed allowing for a further increase in throughput and spectral efficiency. The thesis concentrates in the initial part on state-of-the-art review and proposes concepts for efficient optical waveforms, which are experimentally verified and discussed within the context of optical satellite networks. The aim is to define most suitable methodology for trade-off between the existing (heritage) and novel modulation, coding and on-board signal processing techniques to address topics of interoperability with other applications and systems, scalability to future needs as well as system complexity. It is therefore essential to well define the use case of the study. The core part of the thesis should focus on validation and verification of the proposed technique(s) by means of analysis and tests. The experimental verification needs to consider realistic environmental effects such as (in minimum) atmospheric disturbances, Doppler effect and rate and radiation. Finally, the system and payload integration of the technique shall be considered to derive a complete (sub)system design. References: [1] Poliak, J. et al., Demonstration of 1.72 Tbit/s optical data transmission under worst-case turbulence conditions for ground-to-geostationary satellite communications, IEEE COMMUNICATIONS LETTERS, VOL. 22, NO. 9, 1818-1821, 2018. [2] Conroy, P. et al., Demonstration of 40 GBaud intradyne transmission through worst-case atmospheric turbulence conditions for geostationary satellite uplink, Appl. Opt., OSA, 2018, 57, 5095-5101. [3] La Torre, Gianluca et al. (2024) A spectral shaping approach to generate power vectors for optical ground-to-space links. In: Environmental Effects on Light Propagation and Adaptive Systems VII 2024, 13194. [4] Surof, Janis, Poliak, Juraj (2022) Precise Time Transfer for High Throughput Satellite Communications Links In: 56th Annual Precise Time and Time Interval Systems and Applications Meeting, PTTI 2025.

   Školitel: Hudcová Lucie, doc. Ing., Ph.D.

7. Optimalizace přesnosti a robustnosti hybridních lokalizačních systémů pro indoor a outdoor prostředí

   Přesná lokalizace je klíčovou součástí moderních aplikací v oblasti průmyslu, logistiky, autonomních systémů a internetu věcí (IoT). Zatímco venkovní lokalizační systémy využívající LPWAN technologie umožňují plošné pokrytí s nízkou energetickou náročností [1], jejich přesnost je omezená [2]. Naopak vnitřní lokalizační systémy (RTLS) postavené zpravidla na technologii UWB [3] poskytují vysokou přesnost, avšak s omezeným dosahem. Cílem tohoto projektu je optimalizace přesnosti a robustnosti hybridních lokalizačních systémů [4] kombinujících tyto technologie pro plynulé pokrytí v indoor i outdoor prostředích při zachování vysoké energetické efektivity.

   Práce bude zahrnovat dvě klíčové oblasti: zvýšení přesnosti a redukci chyb způsobených šířením signálu a zvýšení odolnosti vůči bezpečnostním hrozbám. V první oblasti bude provedena systematická analýza faktorů ovlivňujících přesnost lokalizace, včetně multipath efektu, absorpce a rozptylu signálu v různých prostředích a optimalizace fúze dat z různých frekvenčních pásem v hybridním systému. Dále budou navrženy metody pro adaptivní korekci chyb a algoritmy pro zlepšení přesnosti měření při kombinaci lokalizačních technik.

   Druhá oblast se zaměří na robustnost lokalizačních systémů vůči rušení, spoofingu a jammingu. Budou analyzovány zranitelnosti hybridních systémů a navrženy metody pro detekci a mitigaci útoků, například skrze redundanci signálů, vhodné šifrování, spektrální analýzu a křížovou verifikaci z více nezávislých zdrojů. Důraz bude kladen na využití standardizovaných metod pro bezpečnou lokalizaci, jako jsou postupy definované v IEEE 802.15.4z. Výzkum bude kombinovat teoretické modelování s experimentálním ověřením v reálných podmínkách.

   [1] A. Povalac, J. Kral, H. Arthaber, O. Kolar and M. Novak, "Exploring LoRaWAN Traffic: In-Depth Analysis of IoT Network Communications," in Sensors 2023, 23, 7333. https://doi.org/10.3390/s23177333

   [2] Y. Li et al., "Toward Location-Enabled IoT (LE-IoT): IoT Positioning Techniques, Error Sources, and Error Mitigation," in IEEE Internet of Things Journal, vol. 8, no. 6, pp. 4035-4062, 15 March15, 2021, doi: 10.1109/JIOT.2020.3019199.

   [3] S. Gezici et al., "Localization via ultra-wideband radios: a look at positioning aspects for future sensor networks," in IEEE Signal Processing Magazine, vol. 22, no. 4, pp. 70-84, July 2005, doi: 10.1109/MSP.2005.1458289.

   [4] F. Bonafini et al., "Evaluating indoor and outdoor localization services for LoRaWAN in Smart City applications," 2019 II Workshop on Metrology for Industry 4.0 and IoT (MetroInd4.0&IoT), Naples, Italy, 2019, pp. 300-305, doi: 10.1109/METROI4.2019.8792901.

   Školitel: Povalač Aleš, doc. Ing., Ph.D.

8. Space compression for guided wave structures at microwave frequencies

   Space compression involves a reduction of free-space distances between optical elements by a thin device/material called a spaceplate [1], [2]. Recently, it gained importance due to novel approaches in the emerging field of non-local metamaterials. The issue of size reduction becomes prominent in quasi-optical systems common to the terahertz and microwave frequency region where the physical size of the elements can be limiting factor in the design process. This project is focused on the research of the space compression for guided wave structures. The problem will be studied on two-dimensional structures such as dielectric slabs, parallel plate waveguide or substrate integrated waveguides. The main attention will be concentrated on the investigation of periodic media and their application to guided wave structures to reach desired space compression. The special attention should be also paid to manufacturing and experimental characterization of the developed structures. References: [1] RESHEF, O., et al., An optic to replace space and its application towards ultra-thin imaging systems, Nature Communication, 2021, vol. 12, art. no. 3512. [2] MRNKA, M., et al., Space squeezing optics: Performance limits and implementation at microwave frequencies. APL Photonics, 2022, vol. 7, no. 7, p. 1-7.

   Školitel: Láčík Jaroslav, doc. Ing., Ph.D.

9. Wireless Communication using Artificial Intelligence

   Nowadays, various wireless communication systems often share common radiofrequency (RF) bands. In the future, the prevalence of scenarios where multiple wireless systems utilize the same RF band is expected to increase. This phenomenon, known as the coexistence of wireless communication systems, can have varying degrees of impact. In some cases, it may lead to critical issues, such as partial or complete loss of wireless services provided by communication systems, while in others, the systems can coexist without significant performance degradation [1]-[5]. Contemporary research [4], [5] suggests that machine learning (ML) and deep learning (DL) technologies could serve as effective tools for enhancing the reliability and efficiency of wireless communication systems, particularly in situations influenced by diverse transmission conditions. This work focuses on developing advanced machine learning (ML) and deep learning (DL) algorithms for classifying coexistence scenarios between different wireless communication systems based on RF signals. Initially, it is essential to define and measure various transmission scenarios for mobile and wireless communication systems operating in licensed and unlicensed RF bands. As part of these measurements, key environmental factors, such as multipath propagation, will be investigated, as they can significantly impact the quality of radio connections in wireless communications. Attention will also be given to studying parameters with the highest influence on the interfering signal's characteristics, such as idle signals and types of digital modulation. These parameters enable ML and DL architectures to learn more features from the data [4]. Subsequently, the research will focus on realizing, validating, and optimizing artificial intelligence models and algorithms (ML and DL) to enhance the efficiency and reliability of wireless communication links under different transmission conditions. The ML/DL models created will be trained and validated using data obtained from real-world, long-term measurement campaigns. The ML/DL algorithms must strike a balance between complexity, accuracy, and efficiency. They are expected to be implemented in Python or MATLAB using available libraries (such as PyTorch, Keras, TensorFlow) and toolboxes (such as Deep Learning Toolbox), respectively. Ultimately, the dataset obtained from long-term measurement campaigns, along with the ML/DL models and algorithms, will be made freely available to the wider scientific community. This approach ensures not only the reproducibility of the achieved results but also serves as the foundation for further research and development in the field of wireless communications. References [1] A. M. Voicu, L. Simić and M. Petrova, "Survey of Spectrum Sharing for Inter-Technology Coexistence," IEEE Communications Surveys & Tutorials, vol. 21, no. 2, pp. 1112-1144, Secondquarter 2019, DOI: 10.1109/COMST.2018.2882308 [2] G. H. Derévianckine, A. Guitton, O. Iova, B. Ning, and F. Valois, „Hate or Love in the 2.4 GHz ISM band: The Story of LoRa and IEEE 802.11g,“ 2024. First Online: https://hal.science/hal-04815177v1/file/_Gwendoline___TIOT_Interference_LoRa_WiFi.pdf [3] L. Polak and J. Milos, “ Performance analysis of LoRa in the 2.4 GHz ISM band: coexistence issues with Wi-Fi,” Telecommunication Systems, vol. 74, no. 3, pp. 299-309, July 2020. DOI: 10.1007/s11235-020-00658-w [4] Y. Shi, K. Davaslioglu, Y. E. Sagduyu, W. C. Headley, M. Fowler and G. Green, "Deep Learning for RF Signal Classification in Unknown and Dynamic Spectrum Environments," In Proc of. Int. Symp. DySPAN, Nov. 2019, pp. 1-10, DOI: 10.1109/DySPAN.2019.8935684. [5] S. Szott et al., "Wi-Fi Meets ML: A Survey on Improving IEEE 802.11 Performance With Machine Learning," in IEEE Communications Surveys & Tutorials, vol. 24, no. 3, pp. 1843-1893, thirdquarter 2022, doi: 10.1109/COMST.2022.3179242.

   Školitel: Polák Ladislav, doc. Ing., Ph.D.