Gelecek nesil kablosuz haberleşme ağları için enerji hasatlama sistemleri
Energy harvesting systems for next generation wireless communication networks
Yazar: DOĞAY ALTINEL
Danışman: DOÇ. DR. GÜNEŞ ZEYNEP KARABULUT KURT
İstanbul Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Telekomünikasyon Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2019
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Elektronik haberleşme = Electronic communication

Özet:
Çeşitli uygulama alanlarına sahip olan mevcut kablosuz haberleşme ağları, erişim düğümleriyle beraber pille çalışan çok sayıda kablosuz düğümden oluşur. Gelecek nesil haberleşme ağlarında birbirleriyle haberleşen kablosuz düğümlerin sayısının büyük oranda artacağı düşünülmektedir. Bununla birlikte, bir kablosuz düğümün enerjisi kendi pilinin kapasitesi ile sınırlıdır, bu da bilgi iletmek ve almak için diğer düğümlerle iletişim kurma kabiliyetini sınırlar. Kablosuz düğümlerin tasarımında, boyutlarıyla orantılı olan pil kapasitelerinin artması, kullanıcı form faktörü gereklilikleri nedeniyle mümkün olmayabilir. Bir çözüm olarak, ortamdaki enerji kaynaklarını kullanan şarj edilebilir piller ve süperkapasitörler kullanılabilir. Bu bağlamda, \textit{enerji hasatlama} düşük güç harcayan cihazlar için alternatif bir enerji elde etme teknolojisi olarak düşünülebilir. Enerji hasatlama devreleriyle donatılmış elektrikli cihazlar, ortam enerjisini radyo dalgalarından, güneş ışığından, titreşimden, vücut hareketlerinden, ısı değişimlerinden veya başka formdaki hasatlanabilir enerji kaynaklarından toplarlar. Bu kaynaklar arasında bulunan ve haberleşme sistemlerinde halihazırda kullanılan radyo frekansı (RF) işareti örneği ile kablosuz haberleşme düğümlerinde enerji hasatlama açıklanabilir. Bir RF enerji hasatlama (RFEH) sisteminde, televizyon/radyo yayın kulelerinden, hücresel baz istasyonlarından ve wi-fi noktalarından yayılan RF işaretleri bir anten tarafından yakalanır ve daha sonra bir doğrultucu devre vasıtasıyla doğru akım (DC) işaretine dönüştürülür. Ardından, kablosuz düğümlerin pilini yeniden şarj etmek için, DC işaretin gerilimi gerekli gerilim seviyesine yükseltilir. RFEH hasatlama dışında, çevredeki bahsedilen diğer enerji kaynaklarından da faydalanılarak enerji hasatlama sistemleri tasarlanabilir. 
Bu enerji kaynakları tek başına kullanılabildiği gibi, hasatlanan enerji miktarını artırmak için hibrit enerji hasatlama (HEH) sistemleri olarak adlandırılan enerji hasatlama sistemlerinde, çoklu türde enerji kaynakları olarak birlikte de kullanılabilirler.

Bu tez çalışmasında, gelecek nesil kablosuz haberleşme ağlarında enerji hasatlama uygulamalarının yapılabilirliğini arttırmaya yönelik yeni bir enerji hasatlama sistem modelinin önerilmesi ve analizinin yapılması hedeflenmiştir. Bu amaçla, bu tezin hedefine ulaşmak amacıyla, üç temel çalışma yapılmıştır. Öncelikle, haberleşme sistemlerinde bilgi iletmek amacıyla kullanılan RF işaretine dayanan, RFEH'ye odaklanılarak, farklı sistem modellerine göre bir çalışma yapılmış, daha sonra HEH düşünülerek enerji kaynaklarının rastgeleliğini modellemek için bir çalışma yapılmış, son olarak ise HEH için kapsamlı bir sistem modeli düşünülerek yeni bir model oluşturulmuştur. Bu çalışmalar aşağıda kısaca özetlenmiştir.

İlk çalışmada, sonlu kapasiteli şarj edilebilir bir pil ile çalışan bir RFEH kablosuz düğümünün, tek bir enerji kaynağı kullanılan sistem modeline göre sonlu durumlu Markov kanalı (FSMC) tabanlı Markov modelinin elde edilmesi amaçlanmıştır. Bu model ile, RFEH düğümüne gelen RF işaretinden hasatlanan enerji ve RFEH düğümünün haberleşme trafiği sebebiyle harcanan enerji modelleri tek bir Markov modelinde birleştirilmiştir. RFEH düğümünde hasatlanan enerjinin değer aralığı, önerilen eşit pil adımı yöntemi ile bölümlendirilmiştir. Hasatlanan enerjinin FSMC modelinde birer durum olarak ifade edilen bu bölümlerin kararlı durum olasılıkları, RFEH düğümünün kablosuz kanalın etkisini içeren bir enerji modelinin elde edilmesini sağlayacak şekilde Markov zincirine uygulanmış ve temel RFEH modeli oluşturulmuştur. Oluşturulan bu temel RFEH modeli, RF varışı ve enerji harcanmasına sebep olan etkinlik varışı süreçlerinin olasılıksal yapıları dikkate alınarak farklı senaryolara göre yeni enerji hasatlama modellerine genişletilmiştir. Sayısal çalışmalar yapılarak, parametrelerin RFEH sistemlerinin performansı üzerindeki etkileri gösterilmiş ve geliştirilen modeller doğrulanmıştır.  

İkinci çalışmada, HEH sistemleri için çoklu enerji kaynaklarından elde edilen enerjinin karışım modelleri ile tek bir formda modellenmesi ve HEH'nin her aşamasındaki enerji karakteristiğinin elde edilmesi amaçlanmıştır. Çoklu enerji kaynakları, enerji türüne göre enerji kaynak kümelerine ayrılmıştır. Enerji hasatlama modülleri çıkışındaki hasatlanan enerjiler, beklenti-maksimizasyon algoritması kullanılarak karışım parametreleri bulunan, Gauss karışım (GM) modelleri ile modellenmiştir. Önce, enerji kümelerinin birbirlerinden bağımsız oldukları düşünülerek, GM modelleri elde edilen hasatlanan enerjilerin ortak dağılımları elde edilmiştir. Ortak dağılımlar, enerji kümelerindeki bileşen yoğunlukların olası kombinasyonlarının meydana getirdiği ortak yoğunlukların toplamı olarak ifade edilmiştir. Sonra, enerji kümelerinin birbirleriyle korelasyonlu olma durumu dikkate alınarak ve korelasyon katsayıları kullanılarak, ortak dağılımlar aynı formda elde edilmiştir. Daha sonra ise, hem bağımsız hem de korelasyonlu enerji kümelerini kapsayan genel formda bir ifade sunulmuştur. Bu model kullanılarak, enerji birleştiricinin çıkışının yanı sıra enerji depolayıcıdaki enerjilerin dağılımları elde edilmiştir.

Son çalışmada, hem çoklu enerji kaynakları hem de çoklu hedef düğümleri içeren HEH haberleşme sistemlerinin, olasılıksal enerji profillerine dayalı olarak modellenmesi amaçlanmıştır. Yaklaşımımıza göre, enerji varışlarının olası kombinasyonları için bir HEH haberleşme sisteminin alınan enerji seviyeleri, hasatlanan enerji seviyelerini belirlemek için kullanılacak olan, GM modelleri kullanılarak karakterize edilmiştir. Bu modeller kullanılarak elde edilen hasatlanan enerjinin değer aralığı bölümlenmiş ve bölümleme sonucu elde edilen aralıkların kararlı durum olasılıkları bir enerji kanalı olarak FSMC modeli oluşturmak için kullanılmıştır. Enerji varışına benzer şekilde başka bir FSMC modeli, çoklu uygulama servislerine bağlı olarak HEH haberleşme sisteminde harcanan enerji için oluşturulmuştur. Bu modeller kullanılarak, HEH haberleşme sistemleri için enerji hasatlama ve enerji harcama profillerini içerecek şekilde entegre bir Markov enerji modeli geliştirilmiştir. HEH haberleşme sistemlerinin performansını değerlendirmek için, enerji kesintisi, enerji kıtlığı ve servis kaybı olasılıklarının ifadeleri analitik olarak türetilmiştir. Sayısal çalışmalarda, türetilmiş ifadeler benzetim sonuçlarının eşleştirilmesiyle doğrulanmış ve HEH haberleşme sistemlerinin performansının enerji kaynağı çeşitliliği ile önemli ölçüde arttığı gösterilmiştir.

Yapılan çalışmalar ve önerilen metodoloji ile sistem modellerine uygun enerji hasatlama haberleşme sistemlerinin gerçekçi bir şekilde modellenebilmesi ve analiz edilebilmesi sağlanmıştır. Bu yaklaşım ile sürdürülebilir ve pratik olarak uygulanabilir şekilde enerji hasatlayan kablosuz ağların geliştirilmesine katkıda bulunulmuştur.

Abstract:
Current wireless communication networks have a wide variety of application areas, and consist of a large amount of battery powered wireless nodes. It is envisioned that the number of wireless nodes communicating with each other in the next generation communication networks will significanly increase. However, energy of a wireless node is limited by the capacity of its battery, which limits its ability to communicate with other nodes to transmit and receive information. In the design of wireless nodes, the increase of battery capacities, which are proportional to their size, may not be possible due to user form-factor requirements. As a solution, rechargeable batteries and supercapacitors that are charged by ambient energy sources can be used. In this context, energy harvesting, also known as energy scavenging or power harvesting, can be considered as an alternative energy source for low-power devices. Electrical devices equipped with energy harvesting circuits gather ambient energy from radio waves, sunlight, vibration, body motion, thermal gradients, or other forms of harvestable energy. Energy harvesting for wireless communication nodes can be explained by radio frequency (RF) signal as an example, which is already used in communication systems. In an RF energy harvesting (RFEH) system, RF signals emitted from TV/radio broadcast towers, cellular base stations, and wi-fi points are captured by an antenna, and then converted to direct current (DC) signal by means of a rectifier circuit. Next, the voltage of DC signal is boosted to the required voltage level to charge the rechargeable battery of wireless nodes. 

In this thesis, the main objective is to propose and analyze a new energy harvesting system model in order to increase the feasibility of energy harvesting applications within the next generation wireless communication networks. For this purpose, three foundational studies have been conducted in order to reach the target of this thesis. First, a study is carried out for different system models based on RFEH, based on the RF signal used to transmit information in communication systems, and then a study to model the randomness of energy resources is conducted by considering hybrid energy harvesting (HEH), and finally, a new model is created for a comprehensive system model of HEH. These studies are briefly summarized below.

In the first study, it is aimed to obtain the Markov model based on the finite-state Markov channel (FSMC) of a RFEH wireless node operating with a finite capacity rechargeable battery, according to the system model using a single energy source. With this model, the energy harvested from the RF signal to the RFEH node and the energy consumption due to the communication traffic of the RFEH node are combined in a single Markov model. The value range of the harvested energy in the RFEH node is partitioned by the recommended equal battery step method. The steady-state probabilities of these intervals, expressed as a state in the FSMC model of harvested energy, are applied to the Markov chain to provide an energy model containing the effect of the wireless channel of the RFEH node and the fundamental RFEH model is created. This fundamental RFEH model is extended to new energy harvesting models according to different scenarios, taking into account the probabilistic nature of RF arrival and event arrival processes that lead to energy consumption. By performing numerical studies, the effects of the parameters on the performance of RFEH systems are shown and the developed models are confirmed.

In practical applications, the energy obtained from the surroundings by a single energy harvester may not provide enough energy to the wireless sensors. In such scenarios, different energy transducers or energy harvester arrays that obtain energy from the same source can be used to increase the amount of harvested energy. Different configurations of antenna and rectifier arrays can be used in order to increase the amount of harvested energy in RFEH. Similarly, it is possible to enhance the amount of energy obtained by light, thermal, and piezoelectric harvesters with different combinations of photovoltaic cells,  thermoelectric couples, and cantilever beams, respectively. However, each energy source has its associated disadvantages as well the advantages, depending on the energy harvesting system and the ambient conditions. In order to jointly overcome such disadvantages and to increase the amount of harvested energy, it is proposed to utilize more than one kind of energy source in an energy harvesting system, referred to as HEH. Energy harvesters designed for a single energy source can be combined to form a hybrid energy harvester. Instead of using different energy harvesters separately, an energy harvester with  a compact energy transducer can also be used. In any case, suitable circuit designs can be made to combine different energy sources. Regardless of the energy sources in the environment that are used for energy harvesting, the total amount of energy transferred from the energy sources to the energy harvester is not deterministic but random. For example, considering RFEH, the probabilistic structure of RF signals mainly depends on the nature of the propagation path between the source and the receiver. This path is characterized by many probabilistic wireless channel models such as Rayleigh and Ricean fading models. Similar to RF, the solar irradiance changes according to the weather conditions, which is generally modeled by the Beta distribution. In the light of the aforementioned evaluations,  HEH needs to be studied, especially based on the uncertainty of energy in the surroundings. 

In the second study, it is aimed to model the energy obtained from multiple energy sources for HEH systems in a single form with the mixture models and to obtain the energy characteristic at every stage of the HEH. Multiple energy sources are divided into energy resource clusters by energy type. The harvested energies at the output of the energy harvesting modules are modeled with Gaussian mixture (GM) models, which contain the mixture parameters using the expectation-maximization algorithm. First, the distribution of the harvested energies obtained from the GM models is obtained, considering that the energy clusters are independent of each other. Common distributions are expressed here as the sum of the common densities produced by possible combinations of component densities in the energy clusters, referred to herein as the component common density. Then, by using the correlation coefficients of the energy clusters and the correlation coefficients, the common distributions are obtained in the same form. Then, an expression in the general form, which includes both independent and correlated energy clusters, is presented. Thus, taking into account the randomness of ambient energy, a probabilistic model is provided in a single form for clusters containing multiple energy sources. Using this model, the distribution of the energies in the energy storage as well as the output of the energy combiner are obtained.

By means of HEH systems, a stable energy supply can be obtained as well as more harvested energy. On one hand, one of the most important challenges in energy harvesting is the randomness of harvested energy. The energy sources usually emit energy in different amounts intermittently. For designing an energy harvesting system, the active/passive state of energy source and  the amount of emitted energy during active period also need to be answered. All these items form the energy dissipation behavior of an energy source, which can be characterized by probabilistic models. As an answer to the amount of emitted energy during active period, solar irradiance and electromagnetic power can be modeled by Beta and Gamma distributions in the presence of solar and RF energy sources, respectively. From the perspective of HEH systems, which includes multiple type energy sources with different energy dissipation behaviors, the harvested energy directly depends on these sources and their behaviors. All these behaviors constitute the energy harvesting profile of wireless device. On the other hand,  another important challenge is the randomness of consumed energy. The aforementioned information required  for energy sources apply to the wireless device in terms of operational functions or application service. Considering a communication system with multiple nodes, in which an energy harvesting wireless device intermittently communicates with various devices according to different application services,  the energy consumption of a wireless device can be determined according to the application services based on corresponding transmission rates. The combination of energy consumption behaviors for different application services also form the energy consumption profile of wireless device.

In our final study, we propose to use HEH systems, utilizing different types of energy sources, in communication networks and to model the HEH communication systems, including both multiple energy sources and multiple destination nodes, based on probabilistic energy profiles. According to our approach, the received energy levels of an HEH communication system for possible combinations of energy arrivals are characterized using Gaussian mixture models to be used to determine the harvested energy levels. The value range of the harvested energy obtained using these models is partitioned and the steady-state possibilities of the intervals obtained as a result of the partitioning are used to create an FSMC model as an energy channel. Similar to energy arrival process, another FSMC model is created for the energy consumption on the HEH communication system, depending on the multiple application services. Using these models, an integrated Markov energy model has been developed to include energy harvesting and energy consumption profiles for HEH communication systems. In order to evaluate the performance of the HEH communication systems, the expressions of energy outage, energy shortage and service loss probabilities are derived analytically. In numerical studies, the derived expressions are confirmed by matching the simulation results, and the performance of the HEH communication systems is shown to be significantly increased by the diversity of energy sources.

With the studies and proposed methodology, it is provided that the energy harvesting communication systems that are suitable for the system models can be modeled and analyzed in a realistic way. This approach contributed to the development of sustainable and practically applicable wireless networks.