Análise e Otimização de Antenas Planares Reconfiguráveis Aplicáveis a Sistemas de Rádios Cognitivos Empregando Inteligência de Enxames
Antenas Planares, antenas reconfiguráveis, rádios cognitivos, inteligência de enxames.
As modernas aplicações dos sistemas de telecomunicações pessoais disponíveis têm requerido um uso mais eficiente dos escassos recursos espectrais. Sistemas de rádio com capacidade de decisão e aprendizados sobre o uso do espectro em que estão inseridos tornam possível o seu uso racional e o surgimento de novos serviços. Os sistemas de rádio cognitivo, também chamados rádios cognitivos, apresentam-se como uma tecnologia capaz de reduzir o problema da subutilização de radiofrequências, melhorando a coexistência entre sistemas móveis, por meio de dispositivos de rádio autônomos e auto reconfiguráveis. A interface de rádio desses sistemas é composta por uma antena sensor, que monitora o espectro continuamente e detecta frequências não utilizadas, acrescida de outra antena ajustável às frequências alvo do sistema.
Neste trabalho é proposta uma abordagem interdisciplinar que engloba a teoria de micro-ondas e a computação bioinspirada no desenvolvimento e na otimização de antenas planares reconfiguráveis aplicáveis aos rádios cognitivos. Para tanto, são projetadas antenas planares em microfita com o auxílio da ferramenta Ansoft HFSS v.11. Os resultados destas simulações serão coletados para formar um banco de dados a ser explorado por uma ferramenta computacional de otimização baseada no Algoritmo de Enxame de Abelhas, visando determinar parâmetros ótimos das antenas. A inteligência de enxames é um conjunto de técnicas de inteligência coletiva baseadas no comportamento de sistemas auto-organizados, distribuídos, autônomos, flexíveis e dinâmicos. Estes sistemas são formados por uma população de agentes computacionais simples que possuem a capacidade de perceber e modificar o seu ambiente de maneira local. As interações locais entre os agentes levam ao surgimento de um comportamento global que se aproxima da solução otimizada de um problema.