Como o Design Eficiente da Trajetória de UAV Pode Maximizar a Transferência de Energia em Redes de Transferência de Energia Sem Fio

O uso de Veículos Aéreos Não Tripulados (VANTs) em redes de Transferência de Energia Sem Fio (WPT) está se consolidando como uma solução promissora para fornecer energia em áreas de difícil acesso e onde a infraestrutura tradicional de energia é insuficiente ou inexistente. Ao atuar como transmissores móveis de energia, os VANTs são capazes de superar as limitações de cobertura e capacidade das fontes convencionais, proporcionando uma solução dinâmica e flexível, ideal para cenários desafiadores como áreas rurais e regiões afetadas por desastres.

Entretanto, a eficácia desse sistema está intimamente ligada ao planejamento eficiente da trajetória do VANT. A trajetória do VANT influencia diretamente a quantidade de energia transferida para os dispositivos de coleta de energia (GDs), e a otimização desse trajeto se apresenta como um problema complexo devido à interação entre o movimento do VANT, a eficiência da coleta de energia e as características não lineares do modelo de captura de energia. Tais características introduzem desafios adicionais que modelos simplificados, como os lineares, não conseguem capturar de forma precisa, o que leva a um desempenho subótimo do sistema.

A busca por um modelo mais realista de captação de energia, que leve em conta a não linearidade dos processos de coleta de energia, é crucial para alcançar uma transferência de energia eficiente e confiável. Ignorar a natureza não linear dos processos de coleta pode resultar em previsões imprecisas sobre a quantidade de energia colhida pelos GDs, o que comprometeria a eficiência geral do sistema. Portanto, é fundamental caracterizar a trajetória ótima do VANT, considerando as especificidades do modelo de coleta de energia não linear, para garantir uma transferência de energia mais precisa e eficiente.

Uma das principais contribuições desse estudo foi a aplicação de técnicas de aproximação convexa para resolver iterativamente o problema de otimização da trajetória. A cada iteração, a energia colhida pelos GDs é aproximada como uma função côncava das posições do VANT, e os ajustes nas posições são feitos de forma a maximizar a quantidade mínima de energia coletada. Essa abordagem se mostrou superior aos modelos convencionais que assumem a linearidade da coleta de energia, apresentando um desempenho próximo ao limite teórico superior, especialmente em cenários nos quais as restrições de velocidade de voo do VANT são desconsideradas.

Para garantir o sucesso da implementação desses sistemas, é necessário compreender também os aspectos práticos relacionados à otimização de trajetórias em ambientes dinâmicos. Em situações reais, o desempenho das redes de WPT com VANTs depende de variáveis que vão além da simples modelagem da trajetória: fatores como a variação do ambiente, a interferência nos sinais de comunicação, a disponibilidade de recursos de energia e as limitações físicas dos dispositivos de coleta devem ser cuidadosamente planejados. Esses aspectos podem influenciar drasticamente tanto a eficiência da transferência de energia quanto a viabilidade da operação contínua dos dispositivos em regiões remotas ou de difícil acesso.

É importante também destacar a relevância de integrar tais sistemas em redes maiores e mais complexas, que envolvem a interação entre múltiplos VANTs e uma variedade de dispositivos de coleta distribuídos. A coordenação entre diferentes VANTs, bem como a definição de estratégias colaborativas para maximizar a transferência de energia em cenários de múltiplos usuários, representa um desafio adicional, mas também uma oportunidade para explorar a sinergia entre múltiplos agentes em um sistema de WPT mais eficiente.

A evolução dos VANTs e das tecnologias associadas à transferência de energia sem fio está avançando rapidamente. Contudo, a complexidade dos cenários reais exige uma compreensão detalhada dos princípios físicos e das estratégias de otimização, garantindo que as soluções propostas não sejam apenas teoricamente eficazes, mas também aplicáveis a situações práticas e em tempo real.

Como Garantir a Sustentabilidade de Redes Sem Fio com UAVs: Um Modelo de Trajetória e Consumo de Energia

A trajetória de um UAV (veículo aéreo não tripulado) em redes sem fio habilitadas por UAVs envolve uma série de pontos de espera que o UAV deve visitar durante suas operações. Cada ponto de espera é associado a um tempo específico de permanência, e a movimentação entre esses pontos segue uma trajetória curva, composta por vários pontos de viragem, com o UAV voando em linha reta entre eles. A definição da trajetória do UAV é crucial para garantir que as redes sem fio, que dependem da energia convertida em cada ponto de espera, permaneçam operacionais e autossustentáveis ao longo do tempo.

O UAV realiza um loop que começa e termina no ponto de aterrissagem (x₀, y₀), com o conjunto de pontos de espera incluindo o ponto inicial e final. Entre cada par de pontos de espera consecutivos, o UAV faz um trajeto composto por várias linhas retas, passando por pontos de viragem. A distância percorrida em cada segmento de linha reta pode ser calculada através da fórmula da distância euclidiana. Além disso, a velocidade máxima do UAV, denotada por Vmax, influencia diretamente o tempo de voo entre os pontos de viragem e a eficiência do processo de conversão de energia nas fases de voo.

Em termos de consumo de energia, a operação do UAV pode ser dividida em três fases distintas: a fase de espera (hovering), a fase de voo (flying) e o modo de descanso (sleeping). Cada uma dessas fases tem seu respectivo consumo de potência, sendo a potência média consumida durante o período de tarefa uma função do tempo gasto em cada fase. A eficiência da operação do UAV é, portanto, dependente da minimização do consumo de energia em cada fase, bem como do tempo total gasto em cada uma delas. A fórmula para o consumo de energia total é dada pela soma das potências consumidas em cada fase multiplicadas pelos tempos correspondentes.

Para garantir o funcionamento contínuo da rede sem fio, o consumo de energia nos dispositivos de comunicação (GD) deve ser cuidadosamente monitorado. A energia convertida em cada ponto de espera durante a operação do UAV deve ser suficiente para sustentar os GDs, considerando tanto a energia necessária para a comunicação quanto as perdas de energia durante o processo de conversão. O equilíbrio entre o consumo e a conversão de energia é essencial para garantir que o RNL (nível de energia restante) nos GDs permaneça positivo após cada período de tarefa.

O desafio é, portanto, projetar a trajetória do UAV de forma a minimizar o consumo médio de energia, garantindo ao mesmo tempo que os GDs permaneçam operacionais. A otimização desse processo envolve decisões sobre a velocidade do UAV, os tempos de permanência nos pontos de espera e os momentos de transição entre as fases de voo e descanso. A construção de um modelo de otimização, considerando as restrições de energia e o tempo de operação, é fundamental para a sustentabilidade a longo prazo do sistema de rede sem fio habilitado por UAVs.

Além disso, ao resolver o problema de otimização, é necessário levar em conta as limitações físicas do UAV, como a capacidade da bateria e as perdas potenciais de energia, que podem variar dependendo das condições de voo e do ambiente. A implementação de um modelo iterativo que utilize aproximações convexas para as funções de energia convertida e potência consumida no UAV pode ajudar a alcançar uma solução viável e eficiente. Esse modelo visa não apenas a maximização da eficiência energética, mas também a garantia de que a rede como um todo se mantenha funcional durante todo o ciclo de operação do UAV.

A aplicação prática desse modelo de otimização pode ser crucial para a operação de redes sem fio sustentáveis em áreas remotas, onde a energia é um recurso limitado e as exigências de comunicação são elevadas. Ao garantir que o UAV maximize a conversão de energia em cada ponto de espera e minimize o consumo de energia durante o voo, é possível criar uma rede sem fio robusta e autossustentável, capaz de operar por longos períodos sem intervenção humana.

Qual é a melhor estratégia para otimizar a trajetória de um UAV em um sistema de transferência de energia sem fio para múltiplos usuários?

O design otimizado da trajetória de um UAV (Veículo Aéreo Não Tripulado) para transferência de energia sem fio (WPT) tem sido um foco crescente de pesquisas, especialmente em cenários de múltiplos usuários. Nesse contexto, a eficiência energética e a maximização da energia recebida pelos nós terrestres dependem diretamente da forma como a trajetória do UAV é projetada, respeitando as restrições de velocidade e os requisitos de carga de energia. A configuração da rede, com nós distribuídos linearmente ao longo de uma topologia específica, representa cenários práticos, como ruas ou túneis, onde a entrega de energia precisa ser otimizada.

A análise da trajetória do UAV revela que, apesar de soluções locais otimizadas, o problema da maximização da energia recebida permanece desafiador devido às limitações impostas pela velocidade do UAV e à complexidade das quantizações de pontos de waypoint. A solução ótima para esse tipo de problema envolve a otimização contínua da trajetória, o que se torna problemático devido à necessidade de quantizar a trajetória em pontos discretos para facilitar os cálculos.

Em um modelo simplificado, onde um UAV opera a uma altitude fixa e carrega um conjunto de nós terrestres, como dispositivos IoT ou sensores, distribuídos linearmente ao longo de um eixo horizontal, o desafio é projetar a trajetória que maximize a energia mínima recebida por todos os nós ao longo de um período de tempo T. Durante esse período, o UAV se desloca a uma velocidade limitada por um valor máximo V, e sua posição horizontal é representada por uma função x(t), onde t está dentro do intervalo [0, T]. A potência recebida por cada nó k a qualquer momento t é dada por uma função que depende da distância entre o UAV e o nó, além da altura do UAV.

A principal meta desse modelo é garantir que a energia mínima recebida por todos os nós seja maximizada, ou seja, que todos os nós terrestres recebam, ao longo do tempo T, a maior quantidade possível de energia de maneira equilibrada. Essa otimização exige um balanceamento preciso entre o movimento do UAV e a distribuição de energia de maneira eficiente, respeitando a restrição de velocidade. A solução desse problema se traduz em um processo de otimização não trivial, onde cada ponto da trajetória deve ser calculado de forma que a soma da energia recebida pelos nós seja maximizada, respeitando as limitações do UAV.

Para lidar com a complexidade dessa otimização, foi introduzido o uso de uma variável auxiliar E, que transforma o problema original em uma reformulação equivalente. Embora o problema continue sendo não-convexo, com um número infinito de variáveis, técnicas como a abordagem SHF (Single Hovering Flight) e a quantização dos waypoints oferecem soluções aproximadas que ajudam a simplificar os cálculos, embora não garantam uma solução globalmente ótima. O principal desafio aqui é o equilíbrio entre a precisão da quantização e a complexidade computacional necessária para calcular uma solução de trajetória ideal.

Em termos de estrutura de trajetória, foi identificado que sempre existe uma trajetória unidirecional que é ótima para o problema de maximização de energia. Essa trajetória permite que o UAV se mova de maneira monotônica, sem revisitar pontos anteriores, o que simplifica ainda mais a otimização. A análise da estrutura dessa trajetória unidirecional e sua representação em segmentos de velocidade máxima e segmentos sem restrições de velocidade é crucial para entender como as trajetórias podem ser efetivamente projetadas e otimizadas, principalmente em cenários com múltiplos usuários.

A maximização da energia recebida por múltiplos usuários em sistemas UAV-WPT continua sendo um campo em evolução, com desafios significativos relacionados à otimização de trajetórias em cenários com várias variáveis dinâmicas. A busca por soluções globais ótimas envolve o desenvolvimento de métodos que possam lidar com as complexidades das restrições de velocidade, das quantizações de waypoint e da natureza não-convexa dos problemas de otimização envolvidos.

Como Construir um Subproblema Convexo para Maximizar a Eficiência Energética em Problemas de Otimização Não Linear

A análise da convexidade em problemas de otimização, especificamente em problemas de maximização com funções objetivo côncavas, é um aspecto fundamental para garantir a solução eficiente e viável dos sistemas. Em um contexto de maximização, onde o objetivo é otimizar a eficiência energética, o primeiro passo é transformar a função objetivo original em uma forma côncava, de modo que o problema derivado mantenha a convexidade. O processo iterativo é, então, uma abordagem eficaz para resolver esse tipo de problema, visto que a cada iteração são feitas pequenas melhorias na eficiência energética do sistema.

Para descrever este processo, consideremos a iteração $m$, onde o ponto local $q(m)$ nos oferece uma solução parcial, com variáveis $P$ e $U$, que determinam o comportamento energético do sistema. A eficiência energética correspondente a essa iteração é dada por:

Com base nesta eficiência, a função objetivo do subproblema iterativo pode ser expressa como:

Porém, é importante destacar que a função $\hat{E}(q, P, U)$ ainda não é côncava. Para lidar com isso e garantir que o subproblema seja convexamente formulado, é necessário aproximar $\hat{E}(q, P, U)$ por uma função côncava inferior. Essa aproximação pode ser construída por meio de uma série de métodos que buscam estabelecer limites inferiores para a função $E_H(q, P, U)$ — que representa a energia mínima colhida — e limites superiores para $E_{ex}(q, P)$, que está relacionado ao consumo extra de energia.

Da mesma forma, para o consumo de energia extra $E_{ex}(q, P)$, também é necessário desenvolver uma aproximação superior convexa. Isso pode ser feito utilizando-se das propriedades de monotonicidade crescente e convexidade das funções de energia em relação às variáveis $P[n]$ e $G_{\tilde{A},k}$.

Vale ressaltar que, ao longo desse processo, a função objetivo deve ser cuidadosamente ajustada, garantindo que a iteração local do problema ainda satisfaça todas as restrições convexas impostas pelo modelo. A utilização de métodos de aproximação convexa, como o descrito, permite uma simplificação do problema, tornando-o mais fácil de ser resolvido numericamente e garantindo a convergência para a solução ótima.