Investigador doctoral en Telecomunicaciones
iTEAM · Universitat Politècnica de ValènciaEl arte de las matemáticas para dibujar modelos de aprendizaje y esculpir modernos sistemas de comunicaciones inalámbricas 5G/6G.
Investigo modelos generativos que aprenden a producir respuestas de canal a partir de datos de referencia e información geométrica. Estudio cómo conservar la potencia, la correlación espacial y el comportamiento de los enlaces, y evalúo su utilidad para simular comunicaciones inalámbricas.
SetGAN · Aceptado en GLOBECOM 2026Desarrollo métodos para reutilizar respuestas impulsionales y mantener los canales existentes cuando se añaden usuarios o se consulta una escena por partes. Contrasto sus propiedades estadísticas y su comportamiento en sistemas MIMO-OFDM con simulaciones de referencia en Sionna.
Trabajo en cursoEstudio cómo la frecuencia y la geometría del entorno influyen en la propagación. Mi trabajo actual analiza la transmisión del exterior al interior de edificios a distintas alturas, con mediciones a 2, 3, 7, 10 y 14 GHz, para construir modelos de pérdida de propagación ajustados a esas condiciones.
Trabajo en cursoTrabajo con entornos 3D, trazado de rayos y medidas de redes privadas 5G. En simulación, estudio un ciclo de adquisición adaptativa: seleccionar nuevos puntos con la información disponible, incorporar sus medidas y actualizar el modelo de cobertura.
Trabajo previo · TFM sobre cobertura 5GUn modelo generativo condicionado por la geometría para producir canales inalámbricos multiusuario. Combina información física y aprendizaje a partir de Sionna para conservar la correlación espacial y reducir el coste de generación.
Evaluación experimental de la exposición electromagnética en una red privada 5G exterior a 26 GHz, con distintas antenas y condiciones de tráfico.
Matemáticas, IA y comunicaciones, explicadas desde mi trabajo.
Próximamente.
