Sensor de Micro-ondas Diferencial Baseado em Ressonadores Espirais Operando em Sub-6GHz

Paulo Pazetto; Guilherme Lopes de Figueiredo Brandão; Pedro Luiz Lima Bertarini

doi:10.18607/ES20261521762

Authors

Paulo Pazetto paulo.pazetto@ufu.br
Universidade Federal de Uberlândia - campus Patos de Minas https://orcid.org/0009-0004-9074-6400
Guilherme Lopes de Figueiredo Brandão guilherme.brandao@ufu.br
Universidade Federal de Uberlândia - campus Patos de Minas https://orcid.org/0000-0001-6673-9877
Pedro Luiz Lima Bertarini bertarini@ufu.br
Universidade Federal de Uberlândia - campus Patos de Minas https://orcid.org/0000-0003-1816-564X

DOI:

https://doi.org/10.18607/ES20261521762

Keywords:

Dielectric Constant, Differential Measurement, Microwave, Sensing, Spiral Resonator

Abstract

The objective of this work is to present the design and computational simulation validation of a differential microwave sensor for the characterization of the electrical permittivity (ε_M) of dielectric materials in the sub-6 GHz band. The proposed topology is based on the Modified Two-Turn Spiral Resonator (M2TR-SR). The differential technique employs two coupled resonators, mitigating errors caused by uncontrolled environmental interferences and increasing the analytical reliability of the measurements. The device was designed in Ansys HFSS software to present initial resonance frequencies near 4 GHz and 5 GHz. The structure’s performance was evaluated by subjecting it to materials under test (MUT) with permittivities ranging from 1 to 5, aiming to demonstrate the device’s capability as a high-resolution sensor. The parametric mapping revealed an absolute performance peak at ε_M = 2.0, recording a Frequency Detection Resolution (FDR) of 0.157 GHz (157 MHz) and a sensitivity (S_p) of 13.62%. Even at the upper tested limit (ε_M = 5.0), the sensor showed continuous robustness, sustaining an FDR of 0.090 GHz and a sensitivity of 7.81%. Polynomial regressions proved the system’s high mathematical predictability (R² = 0.9865). Thus, the proposed device constitutes a promising platform for analytical and industrial nondestructive sensing applications.

Author Biographies

Paulo Pazetto, Universidade Federal de Uberlândia - campus Patos de Minas

Paulo Ricardo Pazetto Barbosa é estudante de Engenharia Eletrônica e de Telecomunicações na Universidade Federal de Uberlândia (UFU), Campus Patos de Minas. Possui formação técnica em Desenvolvimento de Sistemas pela ETEC Pedro Badran, com experiência em linguagens como C++, PHP, HTML e CSS, tendo desenvolvido um sistema de gestão web como Trabalho de Conclusão de Curso.

Atualmente, integra o projeto "Da Semente à Xícara", uma iniciativa de grande porte da UFU voltada ao desenvolvimento de soluções baseadas em Internet das Coisas (IoT) para a cafeicultura de precisão. No projeto, atua na interface entre hardware, sensores e transmissão de dados para monitoramento de condições ambientais e operacionais no campo.

Tem interesse nas áreas de sistemas embarcados, modulações digitais, comunicações sem fio, drones, IoT aplicada à agricultura e pesquisa em telecomunicações. Possui também experiência no setor privado, tendo atuado na empresa Flexcon (parceira da Vivo), onde desenvolveu atividades nas áreas de vendas, atendimento ao cliente, inteligência comercial e apoio no desenvolvimento de um sistema CRM utilizando Bitrix24.
Guilherme Lopes de Figueiredo Brandão, Universidade Federal de Uberlândia - campus Patos de Minas

Possui graduação em Engenharia Elétrica pelo Centro Federal de Educação Tecnológica de Minas Gerais - CEFET/MG (2015), mestrado em Engenharia Elétrica pela mesma instituição de ensino (2017) e doutorado em Engenharia Elétrica pela Universidade Federal de Minas Gerais - UFMG (2022). Atualmente é Professor do Magistério Superior na Universidade Federal de Uberlândia, campus Patos de Minas.
Tem experiência como professor de nível técnico e superior, bem como nas áreas de Eletromagnetismo Aplicado, hardware de RF, Telecomunicações, Fotovoltaica e Gestão de Projetos.
Pedro Luiz Lima Bertarini, Universidade Federal de Uberlândia - campus Patos de Minas

Sou professor e pesquisador na Universidade Federal de Uberlândia (UFU), atuando nas áreas de Inteligência Artificial, Ciência de Dados e Engenharia Aplicada, com ênfase em aplicações interdisciplinares para a saúde, agronegócio, alimentos e sustentabilidade. Possuo graduação e doutorado em Engenharia Elétrica pela USP com foco em Telecomunicações, e venho integrando metodologias avançadas de machine learning, visão computacional, modelagem preditiva e análise multivariada em projetos de alto impacto.

Participo de projetos financiados por instituições como FAPEMIG, FINEP, CNPq, MCTI e FAPESP, com experiência na coordenação técnica e desenvolvimento de soluções aplicadas a problemas reais. Entre os projetos em destaque estão: plataformas de apoio à decisão na cafeicultura de precisão, predição de preços agroindustriais, soluções de IoT aplicadas à suinocultura, e aplicações de IA em biotecnologia.

Sou orientador permanente de programas de pós-graduação e colaboro com grupos interdisciplinares como o “Da Semente à Xícara” e o “Café Porandu”, que integram ciência, inovação e impacto social. Tenho publicações em periódicos científicos nacionais e internacionais, além de atuação em eventos técnicos e científicos nas áreas de IA e ciência aplicada.