Recolha de Energia sem Fios em Redes de Rádio Cognitivo - Oliveira, Daniela Vanessa Joaquim (2017)
A crescente utilização das redes sem fios requer que as redes futuras consigam suportar maior quantidade de tráfego e que sejam mais eficientes em termos energéticos. Este facto levanta diversos desafios, dois dos quais abordados nesta dissertação: a escassez de espetro eletromagnético, e a diversificação de fontes energéticas. A introdução da técnica de recolha de energia eletromagnética em nós não licenciados de uma rede de rádio cognitivo permite que os nós utilizem uma fonte de energia não convencional. O principal desafio da caracterização deste tipo de redes está relacionado com o impacto da técnica de recolha de energia eletromagnética no débito da rede. Para além do tempo despendido na análise da disponibilidade do espetro para efetuar transmissões, é também necessário acumular energia a partir das ondas eletromagnéticas para efetuar a transmissão, implicando dois períodos de espera temporal que poderão ser significativos. Logo, é necessário um balanceamento entre o tempo despendido para carregar a bateria e para a análise da disponibilidade do espetro, de forma a minimizar o tempo de transmissão de um pacote, maximizando o débito de um nó. Nesta dissertação são propostos três modelos que permitem caracterizar o comportamento de uma rede de rádio cognitivo com recolha de energia. O primeiro modelo caracteriza a potência recebida por um nó a partir de múltiplos transmissores. Este modelo permite caracterizar a energia acumulada durante um determinado intervalo de tempo, sendo utilizada pelo segundo modelo para determinar a probabilidade de um nó já ter acumulado energia suficiente para transmitir. Por fim, o terceiro modelo avalia o débito da rede de rádio cognitiva com recolha de energia. Considerando o processo de análise de espetro realizado pelos nós não licenciados, bem como o tempo necessário para acumular energia suficiente para transmitir. Através do terceiro modelo, é possível analisar quais os fatores que têm mais impacto no débito da rede. O trabalho proposto constitui uma ferramenta de análise que poderá alicerçar mecanismos futuros de otimização da rede.