Ingeniería de Telecomunicaciones · 2026

Diseño y simulación computacional de rectenas fractales multibanda para recolección de energía RF en entornos IoT. Trabajo de grado

Resumen

Un sensor inalámbrico en campo dura lo que dure su batería. Cambiarla tiene un costo logístico que, en despliegues grandes, llega a superar el precio del propio sensor. Mientras tanto, el aire de cualquier ciudad está lleno de señales de radio que nadie aprovecha para nada distinto de transmitir información. Este trabajo pregunta si esa energía sirve para algo más, y si puede demostrarse con un modelo analítico que cualquiera esté en condiciones de recalcular. La respuesta corta es que sí, aunque depende mucho de dónde se instale el sensor. Para responderlo se compararon dos geometrías fractales de antena bajo una misma cadena de cálculo, escrita en Python con bibliotecas libres, sin simulador electromagnético comercial y sin construir hardware. Una es un triángulo de Sierpinski de tercera iteración, pensado para recoger un poco de muchas bandas urbanas a la vez. La otra es una antena log-periódica de dipolos Koch (FLPDA), pensada para apuntar a una fuente potente y quedarse con ella. Como fuente real se tomó el transmisor de televisión digital terrestre del Cerro Nutibara, en el Valle de Aburrá, que emite 10 kW ERP a 550 MHz sin interrupción. Los números separan con claridad los dos casos. Frente a la torre de TDT, la FLPDA entrega 1 335 µW (≈ +1,3 dBm) a 100 m, con lo que un nodo LoRa opera de forma continua, y sostiene esa viabilidad hasta 174 m. En ambiente urbano difuso, sumando las siete bandas objetivo, la Sierpinski entrega 2,43 µW, que alcanzan para un sensor de reporte esporádico pero no para operación continua. Apareció además un resultado que la comparación inicial escondía. Medida contra una línea de 50 Ω, la Sierpinski adapta una sola banda de siete; si la antena se diseña junto con el rectificador y esa interfaz desaparece, el acople útil aparece en seis. El cuello de botella deja de ser la antena y pasa al diodo, que a niveles urbanos trabaja justo donde peor rinde. El modelo del rectificador se contrastó con las medidas publicadas por Wang et al. (2022) y arroja un error cuadrático medio de 15,50 puntos porcentuales, atribuible al sustrato económico y a la desadaptación fuera de resonancia. Un Monte Carlo de 10 000 realizaciones descarta que la conclusión dependa de haber elegido un punto de operación favorable. Todos los valores provienen de ecuaciones y parámetros escritos, de modo que el estudio puede repetirse y discutirse sin dar nada por sentado.

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