Implementing a Reliable and Ultra-low Power Adaptive RF Energy Harvester for IoT Applications
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Abstract
RÉSUMÉ: La demande de systèmes de récolte d'énergie efficaces et performants pour alimenter les dispositifs intelligents portables modernes est en constante augmentation. Différentes sources d'énergie peuvent être exploitées, telles que les sources thermiques, vibratoires et les radiofréquences (RF) ambiantes. Les récupérateurs d'énergie radiofréquence (RFEH) sont couramment utilisés car ils fournissent une alimentation sans fil. Cette thèse explore de nouvelles méthodes pour concevoir des systèmes de récupération d'énergie radiofréquence à la fois sensibles et à haute efficacité avec une unité de gestion de l'alimentation adaptative. La première méthode proposée consiste à incorporer la différence de phase entre les chemins d'entrée et à la convertir en tension continue. Un redresseur triphasé est choisi et étudié à la fois théoriquement et expérimentalement pour valider ce concept. Le redresseur est combiné à un déphaseur conçu sur mesure qui divise uniformément la puissance reçue, fournissant trois signaux avec un déphasage de 120° simultanément. Des diodes Schottky (SMS7621-005LF de Skyworks) sont sélectionnées pour le redresseur en raison de leur faible chute de tension directe. Un prototype a été construit sur un substrat de laminés RT/Duroid® 5880 d'une épaisseur de 0,005 pouces pour minimiser les pertes diélectriques. Le récupérateur d'énergie RF fonctionne bien dans la bande ISM à une fréquence de 435,6 MHz. Avec une puissance RF disponible de 8 dBm, le prototype atteint une efficacité impressionnante de 56% avec une charge de 6 kΩ et une tension de sortie de 5,2 V. De plus, le système maintient une efficacité supérieure à 20% sur une large gamme de puissances d'entrée disponibles (IPR) couvrant une plage de 28 dBm. Le RFEH démontre également une sensibilité de -10 dBm qui lui permet de produire une tension de 1V. ABSTRACT: The demand for efficient and high-performance energy harvesting systems is increasing to power modern wearable smart devices. Various energy sources can be harnessed, including thermal, vibrational, and ambient Radiofrequency (RF). RF energy harvesters (RFEH) are commonly used because they provide wireless power delivery. This thesis investigates new ways of designing both sensitive and high-efficiency radio frequency energy harvesting systems with adaptive power management units. The first proposed method is to incorporate the phase difference between the input paths and convert this to a DC voltage. A three-phase rectifier is chosen and investigated theoretically and experimentally to have a proof of concept for this idea. The rectifier is combined with a custom-designed phase shifter that evenly splits the received power, simultaneously delivering three signals with a 120° phase shift. Schottky diodes (SMS7621-005LF from Skyworks) are selected for the rectifier due to their low forward voltage drop and high sensitivity. A prototype was built on an RT/Duroid® 5880 Laminates substrate with a thickness of 0.005 inches to minimize dielectric losses. The RF energy harvester performs well in the ISM band at a frequency of 435.6 MHz. At 8 dBm of available RF power, the prototype achieves an impressive end-to-end efficiency of 56% with a 6 kΩ load and an output voltage of 5.2 V. Moreover, the system maintains an efficiency above 20% across a wide input power range (IPR) of 28 dBm. The RFEH also demonstrates a sensitivity of 1 V at -10 dBm.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".