Kombinované 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. Tomáš Götthans, Ph.D.
doc. Ing. Jaroslav Láčík, Ph.D.
prof. Ing. Roman Šotner, Ph.D.
doc. Ing. Jiří Petržela, 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 "Elektronika a komunikační technologie" 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 "Elektronika a komunikační technologie" 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. kolo (podání přihlášek od 01.04.2026 do 30.04.2026)

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]-[5]. 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 find 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. [5] M. Mussba&l

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

2. Bezpečnostní rizika rádiových přístupových sítí 6G a 5G NTN - přístup z pohledu fyzické vrstvy

   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, prolomení dosud používaných šifer 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, Ministerstva vnitra, nebo průmyslových projektů. Možnost stáže na některém ze spolupracujících zahraničních pracovišť (TU Wien, JKU Linz, University of Liverpool, ...).

   [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. Komprese prostoru pro struktury s vedenými vlnami v mikrovlnném pásmu

   Komprese prostoru zahrnuje zmenšení vzdáleností ve volném prostoru mezi optickými prvky pomocí tenkého zařízení/materiálu zvaného prostorová deska [1], [2]. V poslední době nabývá na významu díky novým přístupům v rozvíjející se oblasti nelokálních metamateriálů. Problematika zmenšování velikosti se stává prominentní v kvazioptických systémech běžných v terahertzové a mikrovlnné frekvenční oblasti, kde fyzická velikost prvků může být limitujícím faktorem v procesu návrhu.

   Tento projekt se zaměřuje na výzkum komprese prostoru pro struktury s vedenými vlnami. Problém bude studován na dvourozměrných strukturách, jako jsou dielektrické desky, vlnovody s paralelními deskami nebo vlnovody integrované do substrátu. Hlavní pozornost bude soustředěna na výzkum periodických médií a jejich aplikaci ve strukturách s vedenými vlnami pro dosažení požadované komprese prostoru. Zvláštní pozornost by měla být věnována také výrobě a experimentální charakterizaci vyvinutých struktur.

   Literatura:

   [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.

4. Komunikace V2X založená na technologii OTFS v pásmech milimetrových vln

   Rozvoj inteligentních dopravních systémů (ITS) a autonomní mobility klade stále vyšší nároky na spolehlivou, nízkolatenční a robustní komunikaci mezi vozidly a infrastrukturou (V2X). Klíčovou roli v této oblasti hrají standardizační aktivity organizací 3GPP (např. 5G NR V2X a výhledově 6G) a IEEE (např. IEEE 802.11bd), které reflektují potřebu vysokých přenosových rychlostí i extrémní mobility. Jedním z hlavních směrů dalšího vývoje je využití milimetrových vln (mmWave) a potenciálně i sub-THz pásem, umožňujících velmi široká přenosová pásma.

   Současné systémy jsou převážně založeny na ortogonálním frekvenčním multiplexu (OFDM), který však vykazuje omezenou odolnost vůči Dopplerovým jevům a rychlým změnám kanálu typickým pro scénáře s vysokou mobilitou. Alternativní přístup představuje ortogonální časově-frekvenční modulace (OTFS), která pracuje v doméně zpoždění–Doppler a umožňuje efektivnější využití diverzity kanálu v prostředích s vysokou mobilitou [1].

   Významnou výzvou zůstává přesná charakterizace rádiového kanálu v mmWave pásmech v dynamických dopravních scénářích. Stacionarita kanálu je zde silně omezena rychlými změnami geometrie prostředí a pohybem účastníků provozu, což zásadně ovlivňuje návrh parametrů OTFS (např. velikost rámce, mřížku v delay-Doppler doméně) i celkové fyzické vrstvy. V poslední době se navíc prosazují nové přístupy založené na datech řízeném modelování kanálu, strojovém učení a konceptech jako joint communication and sensing (JCAS), které otevírají nové možnosti optimalizace V2X systémů.

   Cílem disertační práce je analyzovat a porovnat vlastnosti OTFS a OFDM v realistických dopravních scénářích v pásmech 60 a 80 GHz na základě naměřených dat a pokročilých simulačních metod (např. ray tracing). Důraz bude kladen na návrh vhodné parametrizace OTFS a fyzické vrstvy s ohledem na nestacionaritu kanálu, prostorové uspořádání antén na vozidle a specifika mmWave šíření. Součástí práce může být také integrace moderních metod, jako jsou algoritmy strojového učení pro odhad kanálu, adaptivní konfiguraci systému nebo hybridní modelování kanálu kombinující měření a simulace.

   Očekávaným přínosem práce je hlubší porozumění limitům a přínosům OTFS v mmWave V2X komunikaci, návrh efektivních parametrizačních strategií a identifikace směrů pro budoucí vývoj směrem k 6G systémům a inteligentním dopravním aplikacím.

   Výzkum bude probíhat v týmu s mnohaletými zkušenostmi v této oblasti a ve spolupráci s týmy z Rakouska, USA, Polska a Indie [2]. Předpokládáme podporu výzkumu především z národních projektů a možnost stáže na pracovištích výše zmíněných týmů.

   [1] Z. Wei et al., “Orthogonal Time-Frequency Space Modulation: A Promising Next-Generation Waveform,” IEEE Wireless Communications, vol. 28, no. 4, pp. 136–144, Aug. 2021.

   [2] 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.

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

5. Modelování a optimalizace koherentních optických spojů ve volném prostoru

   Disertační práce bude zaměřena na komplexní výzkum a modelování přenosového kanálu pro koherentní optické spoje ve volném prostoru (FSO) se zaměřením na identifikaci a zmírnění degradačních vlivů přenosového prostředí. Vlastní metodika bude vycházet z analýzy fyzikálních jevů v optickém kanálu, zejména atmosférické turbulence, scintilace a fázových fluktuací, které zásadním způsobem limitují stabilitu a výkonnost koherentní detekce. Dané téma disertační práce zasahuje do několika oblastí, které jsou zaměřeny na vývoj robustních modelů kanálu pro různé přenosové scénáře (např. satelitní nebo pozemní spoje), dále pak do oblasti návrhu adaptivních algoritmů digitálního zpracování signálu (DSP) pro rychlou synchronizaci a kompenzaci časového jitteru. V neposlední řadě se práce zaměří na pravděpodobnostní posouzení spolehlivosti přenosu a výzkum technik pro efektivní zabezpečení integrity dat při dlouhodobých únicích signálu, což zahrnuje integraci pokročilých metod kódování a prokládání (interleavingu) optimalizovaných pro neperiodické výpadky optického svazku. 

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

6. 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], 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 [2]. Předpokládáme podporu výzkumu především z národních projektů a možnost 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] 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.

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

7. 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, prof. Ing., Ph.D.

8. Rezonanční struktury pro vyhodnocování optovláknových senzorů

   Cílem práce je návrh a vývoj struktur optických rezonančních prvků ve vláknových vlnovodech a optimalizování jejich parametrů pro vyhodnocovací systémy spektrálních charakteristik optovláknových senzorů. Práce se soustředí zejména na prvky založené na principu funkce Fabry–Pérotových a kruhových rezonátorů, které poskytují kvaziperiodické hřebenové charakteristiky přenosového spektra využitelné v optovláknové senzorové technice. Práce je orientována na návrh a hledání optimálních struktur a bude směřovat do dvou směrů – prvky s optovláknovým dlouhým rezonátorem pro formování fixních hřebenových filtrů s pikometrovým a subpikometrovým volným spektrálním rozsahem (FSR) a prvky s krátkým rezonátorem pro fixní i laditelné filtry s vysokým FSR a rezonátorem ve volném prostředí. V práci se předpokládá sestavení a optimalizace struktur filtrů na základě matematických modelů pro fixní i laditelné prvky s cílem dosažení vysoké tepelné stability a vysokých hodnot finesy. Předpokládá se ověření nalezených řešení experimenty a měřením na sestavených vzorcích. U prvků s vláknovým rezonátorem by práce měla posoudit možnosti použití klasických i mikrostrukturních vláken v rezonátoru, u přeladitelného prvku pak řešit kolimační struktury a problematiku tvarování ploch zrcadel. V rámci práce budou navrženy, optimalizovány a ověřeny rezonanční struktury z hlediska jejich implementace do senzorových vyhodnocovacích systémů.

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

9. Snímání a charakterizace elektrických vlastností v oblasti bezpečnosti potravin a nápojů

   Nowadays, food and water safety represent a significant and very current issue [1], [2]. The chain of food producers and distributors entering national as well as international markets requires precise and regular inspection regarding unintentional (during processing) or even intentional contamination of products. Natural disasters can also have an impact on the potential contamination of food supplies. Therefore, the possibility of rapid and sufficiently accurate inspection of food quality is important in these cases as well. With the increasing volume of foreign food imports, the risk of unapproved or potentially hazardous products entering the markets is also rising. This is a problem affecting both food and beverages. Standard and highly accurate evaluation requires professional laboratory equipment, which makes the process expensive, time-consuming, and not instantly available. Therefore, food quality monitoring independent of traditional laboratory infrastructure is highly desirable. Simple and low-cost tools capable of effectively detecting unapproved or even dangerous substances (i.e., fertilizers, toxins, or concentrations of specific components above or below allowed limits) in food and beverages outside of professional laboratories are expected [3].

   The proposal of rapid screening tools for verifying food and water safety can be divided into several partial goals: 1) proposal of suitable electrode system(s) for liquid as well as solid-state substances sensitive to specific types of substances, 2) development of electronic sensing systems for readout and subsequent processing and control, analyzing impedance frequency response, time-domain response (including chirp signals, steps, etc.), spectrum, DC A–V response, and other aspects of the tested sample, 3) development of data extraction, modeling (characterization), and processing methods, 4) design of specific instrumentation allowing rapid testing.

   The initial stage of the work concentrates on a review of the state of the art in the discussed areas and on the results achieved at the workplace. This allows the identification of the most suitable specific topic (methodology, verification and measurement, modeling, extraction tools, etc.) fitting the candidate’s interests. These activities involve participation in experimental work (within research projects in cooperation with a research team, including foreign experts) as well as writing and dissemination of publications. This specialization offers significant enhancement of skills and competences in working with modern software tools, analog/mixed-signal circuit design, material technologies, and other advanced areas.

    

   References

   [1] V.D. Krishna, K. Wu, D. Su, M.C.J. Cheeran, J.-P. Wang, A. Perez, Nanotechnology: Review of concepts and potential application of sensing platforms in food safety, Food Microbiology 75 (2018) 47–54. https://doi.org/10.1016/j.fm.2018.01.025.

   [2] S.D. Richardson, T. Manasfi, Water Analysis: Emerging Contaminants and Current Issues, Anal. Chem. 96 (2024) 8184–8219. https://doi.org/10.1021/acs.analchem.4c01423.

   [3] S. Savas, S.M.T. Gharibzahedi, Smartphone-Integrated Electrochemical Devices for Contaminant Monitoring in Agriculture and Food: A Review, Biosensors 15 (2025) 574. https://doi.org/10.3390/bios15090574.

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

10. 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 and/or improve the overall performance of the wireless system. 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 find 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, S. Turak, R. Sotner, J. Kufa, R. Marsalek and A. Dhaka, "Exploring Deep Learning Architectures for RF Signal Classification," 2025 35th International Conference Radioelektronika, Czech Republic, 2025, pp. 1-6, doi: 10.1109/RADIOELEKTRONIKA65656.2025.11008396 [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,<

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