Profesores e Investigadores

Departamentos

Curriculum Vitae

Víctor Francisco Martín Martínez
Profesor/a Ayudante Doctor/a
1
Sexenios investigación
2024

Centro

E. Ingeniería de Fuenlabrada

Departamento

Teoría de la Señal y Comunicaciones y Sistemas Telemáticos y Computación

Área

Teoría de la Señal y Comunicaciones

Grupo de investigación

Grupo de investigación de alto rendimiento en Ingeniería de Microondas y Sistemas de Radiocomunicación / Microwave Engineering and Radiocommunication Systems

Grupo docente

Grupo de Innovación Docente Emergente en Metodologías Activas para el aprendizaje de inGeniería de mICroondas y sistemas de radioCOMunicación

Contacto

victorf.martin@urjc.es
Presentación

  • Víctor F. Martín He received the B.S. degree and M.S. degree in Telecommunication Engineer, by the University of Extremadura in 2019 and 2019, respectively. In July 2022, he received the Ph.D. degree with international mention, summa cum laude and the extraordinary doctorate award. It focused on the development of electromagnetic analysis methods for the resolution of complex structures with large electrical sizes in supercomputers.

    Since January 2023 he has worked with a competitive contract as a Doctor Margarita Salas Researcher to continue his postdoctoral fellowship at the Politecnico di Torino, where he did a one-year international post-doctoral stay in the Applied Electromagnetics group. Next, he did a second one-year post-doctoral stay as Margarita Salas researcher in the Department of Theory of Signals and Communication of the University of Vigo. In September 2024 he joined to the University Rey Juan Carlos as Assistant Professor in the Department of Signal Theory and Communications.

    His current research interests are: Computational electromagnetics (CEM), Surface Integral Equations (SIE), Method of Moments, Multilevel Fast Multiple Algorithm (MLFMA), Domain Decomposition Method (DDM), Discontinuous Galerkin (DG), Multiresolution preconditioners (MR); High performance computing (HPC), Machine Learning (ML), High-fidelity computer aided design; EMC/EMI, Radar cross sections (RCS), stealth tecnologies, Very low observability (VLO); Plasmonics and Biosensing.

Docencia impartida en el curso actual
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