aborda el análisis y desarrollo de técnicas vanguardistas como micro-Doppler, MIMO, densificación y SLAM LiDAR, fundamentales para mejora de la percepción en plataformas aéreas no tripuladas (UAV) y sistemas eVTOL. Esta área combina fundamentos en procesamiento digital de señales (DSP), modelado estadístico, fusión multisensor y algoritmos de localización y mapeo simultáneo (SLAM), integrando también principios de radar de apertura sintética (SAR) y técnicas de modulación avanzadas para optimización espectral y resolución angular en entornos complejos, en concordancia con estándares de confiabilidad y robustez propios de la industria aeroespacial.
Los laboratorios especializados permiten la ejecución de ensayos HIL/SIL para validación en tiempo real de sistemas MIMO y micro-Doppler, junto con capacidades avanzadas de adquisición y análisis de datos en condiciones de EMC y entornos dinámicos. La trazabilidad en seguridad y cumplimiento normativo se garantiza conforme a normativa aplicable internacional en certificación de sensores aeronáuticos y software embebido, alineándose con estándares como DO-160, DO-178C y ARP4761. Este programa forma especialistas en roles clave como ingenieros de sistema, expertos en procesamiento de señales, ingenieros de validación, desarrolladores de software aeroespacial y técnicos en integración de sensores.
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Aprenderás a integrar todo el proceso de desarrollo de producto desde la concepción del modelo hasta su validación final, aplicando metodologías centradas en el usuario. Desarrollarás competencias en diseño paramétrico, ergonomía, simulación, materiales sostenibles, visualización 3D y gestión de manufactura, garantizando soluciones eficientes, seguras y alineadas con los estándares industriales actuales.
Requisitos recomendados: Se recomienda una base sólida en aerodinámica, sistemas de control y estructuras aeronáuticas. Se requiere un nivel de dominio del inglés o español equivalente a B2+ o C1. Se ofrecen programas de apoyo (bridging tracks) para facilitar la adaptación y nivelación de conocimientos.
1.1 Introducción a Radar y LiDAR en entornos navales: funciones, aplicaciones y beneficios para la navegación y la defensa
1.2 Fundamentos físicos: ondas electromagnéticas, resoluciones espacial y temporal, y limitaciones en mares
1.3 Arquitecturas básicas de radar: radar de pulso, FMCW y MIMO en navales
1.4 Principios de LiDAR: TOF, detección de distancias, tipos de sensores y consideraciones climáticas
1.5 Micro-Doppler: conceptos introductorios y estructuras de señales en contextos navales
1.6 Introducción a la MIMO en radar/LiDAR: conceptos, matrices de sensores y mejoras de resolución
1.7 Densificación de datos LiDAR: densificación de nubes de puntos y fusión con radar
1.8 SLAM para radar/LiDAR: conceptos de localización y mapeo en plataformas navales
1.9 Integración y validación: estándares, MBSE, verificación y pruebas en banco y en mar
1.10 Caso clínico: go/no-go para un proyecto inicial de radar/LiDAR, evaluación de riesgos y matriz de decisión
2.1 Fundamentos de Radar/LiDAR: principios básicos, frecuencias, resolución y alcance
2.2 Arquitecturas y sensores: transductores, adquisición de datos, interfaces
2.3 Micro-Doppler: fundamentos, interpretación de micro-movimientos y firmas
2.4 MIMO en Radar/LiDAR: configuración, ventajas, reducción de interferencias
2.5 Densificación LiDAR: técnicas para enriquecer la nube de puntos y resolución espacial
2.6 SLAM LiDAR: fundamentos, sensores, algoritmos de localización y mapeo
2.7 Registro y fusión sensor: co-registración radar-LiDAR, calibración y alineación
2.8 Ruido, clutter y detección: filtrado, supresión de clutter y robustez
2.9 Métricas y benchmarking: precisión, exactitud, tasas de error y criterios de evaluación
2.10 Caso de estudio: aplicación integrada de Micro-Doppler, MIMO, densificación LiDAR y SLAM en un escenario naval
3.1 Fundamentos del procesado avanzado de radar y LiDAR: señales, ruido y conceptos clave
3.2 Arquitecturas de procesamiento en tiempo real para Radar/LiDAR y requisitos de hardware
3.3 Preprocesado de datos: calibración, sincronización y corrección geométrica
3.4 Micro-Doppler: teoría, extracción de características y aplicaciones
3.5 MIMO aplicado a Radar/LiDAR: principios, beneficios y consideraciones
3.6 Densificación LiDAR: incremento de resolución, densidad de puntos y efectos
3.7 SLAM LiDAR/Radar: mapeo y localización simultáneos para entornos dinámicos
3.8 Integración y fusión de sensores: pipelines de datos, sincronización y MBSE
3.9 Evaluación de rendimiento: métricas, validación y benchmarks
3.10 Casos prácticos: ejercicios, datasets y análisis de resultados
4.1 Panorama y objetivos de Radar/LiDAR en ingeniería naval
4.2 Fundamentos de radar: principios de transmisión, recepción, frecuencia y resolución
4.3 Fundamentos de LiDAR: tiempo de vuelo, reflexión, precisión y influencia del ambiente
4.4 Arquitecturas de sensores: radar y LiDAR, configuraciones monostáticos, MIMO y densificación
4.5 Micro-Doppler, MIMO y densificación LiDAR: conceptos para detección, clasificación y tracking
4.6 SLAM y localización en entornos marinos: retos y soluciones
4.7 Integración de Radar/LiDAR en plataformas navales: buques, drones, vehículos submarinos y UGVs
4.8 Desafíos operativos en el mar: salinidad, humedad, clima, turbidez y mitigaciones
4.9 Procesamiento de datos y pipelines: adquisición, preprocesamiento, fusión y visualización
4.10 Casos de uso y aplicaciones: navegación autónoma, vigilancia costera, salvamento y simulaciones
5.1 Fundamentos de la tecnología Radar: Principios, funcionamiento y aplicaciones.
5.2 Introducción al efecto Doppler y su importancia.
5.3 Conceptos básicos de Micro-Doppler: origen y características.
5.4 Señales Radar: análisis de los diferentes tipos y formatos.
5.5 Micro-Doppler en entornos navales: detección y clasificación de objetivos.
5.6 Sensores Radar: tipos y tecnologías empleadas.
5.7 Procesamiento de señales Radar: filtros y algoritmos básicos.
5.8 Aplicaciones del Micro-Doppler en la detección de movimiento.
5.9 Introducción a las métricas de rendimiento en sistemas Radar.
5.10 Casos de estudio: ejemplos de aplicaciones de Micro-Doppler.
6.1 Introducción al Radar y LiDAR: Principios y Aplicaciones
6.2 Fundamentos de la Señal Radar: Frecuencia, Polarización, Ancho de Banda
6.3 Principios del Efecto Doppler y Micro-Doppler: Conceptos Clave
6.4 Sensores LiDAR: Operación, Principios y Componentes
6.5 Introducción a las Técnicas MIMO en Radar y LiDAR
6.6 Densificación de Datos LiDAR: Necesidad y Métodos Básicos
6.7 Adquisición y Preprocesamiento de Datos Radar
6.8 Adquisición y Preprocesamiento de Datos LiDAR
6.9 Introducción a SLAM: Conceptos y Algoritmos Básicos
6.10 Aplicaciones Iniciales: Detección y Caracterización de Objetos
7.1 Introducción a la Teledetección y el Radar.
7.2 Principios Fundamentales de la Radiación Electromagnética.
7.3 Componentes Clave de un Sistema Radar.
7.4 Concepto de Efecto Doppler y su Importancia.
7.5 Introducción al Micro-Doppler: Fundamentos y Aplicaciones.
7.6 Señales Radar y su Procesamiento Básico.
7.7 Tipos de Radar y sus Características.
7.8 Introducción a las Técnicas de Medición y Análisis.
7.9 Caso de Estudio: Aplicaciones Iniciales del Radar.
7.10 Tendencias Futuras en la Investigación de Radar.
8.1 Fundamentos de la detección Radar: Principios y aplicaciones en navegación naval.
8.2 Fundamentos de la detección LiDAR: Principios y aplicaciones en navegación naval.
8.3 Comparativa Radar vs LiDAR: Ventajas, desventajas y escenarios de uso.
8.4 Introducción a la Micro-Doppler: Conceptos y aplicaciones en la identificación de objetos.
8.5 Introducción a MIMO en Radar: Principios y beneficios en la mejora del rendimiento.
8.6 Conceptos básicos de Densificación LiDAR: Aumento de la precisión y resolución espacial.
8.7 Introducción a SLAM LiDAR: Mapeo y localización simultáneos.
8.8 Componentes clave de los sistemas Radar y LiDAR: Transmisores, receptores, antenas, escáneres.
8.9 Calibración y alineación de sensores Radar y LiDAR: Importancia y técnicas.
8.10 Ejemplos prácticos de integración Radar/LiDAR en aplicaciones navales.
9.1 Principios Fundamentales del Radar y LiDAR.
9.2 El Efecto Doppler y Micro-Doppler: Conceptos Clave.
9.3 Introducción a Sistemas MIMO: Fundamentos y Ventajas.
9.4 Tipos de Sensores Radar y LiDAR.
9.5 Aplicaciones Iniciales de Micro-Doppler y MIMO.
9.6 Señalización y Procesamiento Básico de Datos.
9.7 Parámetros de Diseño y Especificaciones Técnicas.
9.8 Interferencias y Mitigación en Sistemas Radar/LiDAR.
9.9 Introducción a la Estimación de Parámetros.
9.10 Ejemplos y Estudios de Caso Introductorios.
10. 1 Introducción a Radar y LiDAR: Principios y aplicaciones en la navegación.
10. 2 Señales de Radar y LiDAR: Generación, propagación y detección.
10.3 Sistemas Radar: Tipos, funcionamiento y componentes clave.
10.4 Sistemas LiDAR: Tipos, funcionamiento y componentes clave.
10.5 Micro-Doppler: Fundamentos y aplicación en la detección de movimiento.
10.6 Fundamentos de MIMO en Radar/LiDAR: Principios y beneficios.
10.7 Densificación en Radar/LiDAR: Conceptos y técnicas básicas.
10.8 SLAM (Simultaneous Localization and Mapping): Introducción y aplicaciones.
10.9 Sensores y sus características.
10.10 Casos de estudio de aplicaciones.
Director Académico del DSD — SEIUM Design & Industrial Design Institute
Profesor de Diseño Industrial, Diseño de Vehículos, Transportation Design, UX/HMI, Color & Trim, Iluminación y Desarrollo de Producto
El Prof. Luca Benedetti, de nacionalidad italiana, es Director Académico del DSD — SEIUM Design & Industrial Design Institute y responsable de diseño industrial, de producto y vehículos, experiencia de usuario, interacción persona-máquina, interfaces HMI, Color & Trim y prototipado.
Director Académico del SRA — SEIUM Robotics & Autonomous Systems Institute
Profesor de Robótica, Automatización Inteligente, Sistemas Autónomos, Percepción Artificial, Control Avanzado y Mecatrónica.
El Prof. Kenji Takahashi, de nacionalidad japonesa, es Director Académico del SRA — SEIUM Robotics & Autonomous Systems Institute y responsable de robótica industrial, robots móviles, mecatrónica, control avanzado, percepción artificial, navegación e inteligencia embebida y autónoma.
Directora Académica del DAIS — SEIUM Data, Artificial Intelligence & Simulation Institute
Profesora de Inteligencia Artificial, Ciencia de Datos, Ingeniería de Datos, MLOps, Simulación, Gemelos Digitales y Computación Científica
La Dra. Lucía Hernández Vega, de nacionalidad española, es Directora Académica del DAIS — SEIUM Data, Artificial Intelligence & Simulation Institute y responsable de inteligencia artificial, ciencia e ingeniería de datos, visión artificial, IA generativa, MLOps y gemelos digitales.
Director Académico del EET — SEIUM Electronics & Embedded Technologies Institute
Profesor de Electrónica, Sistemas Embebidos, Telecomunicaciones, Diseño de Hardware, FPGA, IoT y Sistemas de Tiempo Real
El Dr. Kevin O’Connor, de nacionalidad irlandesa, es Director Académico del EET — SEIUM Electronics & Embedded Technologies Institute y responsable de electrónica, sistemas embebidos, telecomunicaciones, diseño de circuitos, microcontroladores, FPGA, IoT y desarrollo de hardware electrónico.
Director Académico del SNO — SEIUM Naval & Offshore Institute
Profesor de Arquitectura Naval, Ingeniería Marítima, Sistemas de Propulsión, Construcción Naval e Ingeniería Offshore
El Dr. Javier Ferrer Salvatierra, de nacionalidad española, es Director Académico del SNO — SEIUM Naval & Offshore Institute y responsable de arquitectura naval, ingeniería marítima, construcción, propulsión, sistemas auxiliares, ingeniería offshore, seguridad y descarbonización marítima.
Directora Académica del RSC — SEIUM Rail & Smart Cities Institute
Profesora de Ingeniería Ferroviaria, Señalización, Movilidad Urbana, Infraestructuras Inteligentes y Sistemas de Transporte
La Dra. Isabel Martín Robles, de nacionalidad española, es Directora Académica del RSC — SEIUM Rail & Smart Cities Institute y profesora responsable de las áreas de ingeniería ferroviaria, señalización, sistemas de control del tráfico, movilidad urbana, transporte inteligente, infraestructuras conectadas y planificación de ciudades inteligentes.
Director Académico del SEN — SEIUM Energy & Networks Institute
Profesor de Sistemas Eléctricos de Potencia, Smart Grids, Energías Renovables, Almacenamiento y Digitalización de Redes
El Dr. Carlos Navarro Sanz, de nacionalidad española, es Director Académico del SEN — SEIUM Energy & Networks Institute y responsable de sistemas eléctricos, redes inteligentes, renovables, almacenamiento, operación, protecciones, subestaciones, digitalización y planificación energética.
Director Académico del Departamento PTW — Motorcycle & Two-Wheel Engineering
Profesor de Ingeniería de Motocicletas, Dinámica de Vehículos de Dos Ruedas, Chasis, Suspensiones y Sistemas de Propulsión
El Prof. Hiroshi Nakamura, de nacionalidad japonesa, es Director Académico del Dpto. de Motorcycle & Two-Wheel Engineering — PTW de SEIUM y responsable de ingeniería de motocicletas, dinámica, chasis, suspensiones, propulsión térmica y eléctrica, telemetría y validación experimental.
Director Académico del SAS — SEIUM Aero & Space Institute
Profesor de Ingeniería Aeroespacial, Helicópteros, Tiltrotor, eVTOL, Aviónica y Sistemas de Vuelo
El Dr. James Whitmore, de nacionalidad británica, es Director Académico del SAS — SEIUM Aero & Space Institute y responsable de ingeniería aeroespacial, diseño de aeronaves, helicópteros, eVTOL, movilidad aérea, aviónica, control de vuelo, sistemas espaciales y certificación.
Director Académico del Departamento EMH — Electromobility, Batteries & Hydrogen
Profesor de Electromovilidad, Ingeniería de Baterías, Sistemas BMS, Electrónica de Potencia e Hidrógeno Aplicado a la Movilidad
El Dr. Markus Schneider, de nacionalidad alemana, es Director Académico del Dpto. de Electromobility, Batteries & Hydrogen — EMH de SEIUM y responsable de electromovilidad, baterías, BMS, electrónica de potencia, infraestructura de recarga e hidrógeno aplicado al transporte.
Director Académico del SEIUM MotorSport Institute — SMI
Profesor de Ingeniería Motorsport, Dinámica Vehicular, Aerodinámica de Competición y Race Performance Engineering
El Dr. Alessandro Moretti, de nacionalidad italiana, es Director Académico del SEIUM MotorSport Institute — SMI y responsable de ingeniería motorsport, dinámica vehicular, aerodinámica de competición, chasis, suspensiones, telemetría y optimización del rendimiento en pista.
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Si, contamos con certificacion internacional
Sí: modelos experimentales, datos reales, simulaciones aplicadas, entornos profesionales, casos de estudio reales.
No es obligatoria. Ofrecemos tracks de nivelación y tutorización
Totalmente. Cubre e-propulsión, integración y normativa emergente (SC-VTOL).
Recomendado. También hay retos internos y consorcios.
Sí. Modalidad online/híbrida con laboratorios planificados y soporte de visados (ver “Visado & residencia”).
Testimonios de clientes que avalan nuestra calificación