Julian Potschka, M. Sc.
Department Elektrotechnik-Elektronik-Informationstechnik (EEI)
Lehrstuhl für Technische Elektronik
Cauerstraße 9
91058 Erlangen
- Telefon: +49 9131 85-27655
- Faxnummer: +49 9131 85-28730
- E-Mail: julian.potschka@fau.de
- Webseite: http://www.lfte.de
Lebenslauf
Julian Potschka schloss sein Studium der Elektrotechnik, Elektronik und Informationstechnik an der FAU Erlangen-Nürnberg im September 2017 ab. Seit Oktober 2017 ist er wissenschaftlicher Mitarbeiter am Lehrstuhl für Technische Elektronik im Team RF Integrated Systems. Seine Arbeitsschwerpunkte liegen auf dem HF-Design von integrierten Microchips für 5G Applikationen.
Auszeichnungen
- 2019: IMS PhD Student Sponsorship (IEEE Microwave Theory and Techniques Society)
- 2019: IEEE MTT-S International Microwave Symposium Student Design Competition First Place Award for "Power Amplifier Linearization through Digital Predistortion (DPD)" (IEEE Microwave Theory and Techniques Society (MTT-S))
- 2017: IHP - Young Talent Award (IHP - Innovations for High Performance Microelectronics)
Publikationen
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A Technology Independent Synthesis Approach for Integrated mmWave Coupled Line Circuits
IEEE Radio and Wireless Symposium (San Antonio, Texas, 27. Januar 2020 - 29. Januar 2020)
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A Tuneable Fully Single-Ended 39 GHz to 28 GHz Gilbert Micromixer for 5G Using Analog
Predistortion in a 130 nm BiCMOS Technology (to be published)
IEEE Radio & Wireless Week (RWW) (San Antonio, Texas, 26. Januar 2020 - 29. Januar 2020)
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A Tuneable Fully Single-Ended 39GHz to 28GHz Gilbert Micromixer for 5G Using Analog Predistortion in a 130nm BiCMOS Technology
2020 IEEE Radio and Wireless Symposium, RWW 2020 (San Antonio, TX, 26. Januar 2020 - 29. Januar 2020)
In: IEEE Radio and Wireless Symposium, RWS 2020
DOI: 10.1109/RWS45077.2020.9050135
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A Highly Linear and Efficient 28 GHz Stacked Power Amplifier for 5G using Analog Predistortion in a 130 nm BiCMOS Process (to be published)
IEEE Asia-Pacific Microwave Conference (APMC) (Singapore, 10. Dezember 2019 - 13. Dezember 2019)
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Design of an Integrated Subretinal Implant Using Cellular Neural Networks for Binary Image Generation in a 130 nm BiCMOS Process
IEEE Engineering in Medicine and Biology Conference (EMBC) (Berlin, 23. Juli 2019 - 27. Juli 2019)
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