Proportional Fair Resource Allocation on an Energy Harvesting Downlink - Part II: Algorithms
在本文中，按比例公平分配的时隙在一个帧中，以及在能量收集广播系统的多个接收机的功率电平，被认为是。假设帧中的能量收获时间在该帧的开始处是已知的。我们的目标是解决一个优化问题，旨在最大限度地提高基于吞吐量的效用函数，提供用户之间的比例公平。通过使用块坐标下降（BCD）方法在早期的工作（在本研究的第一部分）获得的问题的最优解。然而，找到最优分配需要计算复杂性，其在用户或时隙的数量方面急剧增加。本文推导了最优功率时间分配策略的某些结构特征。在此基础上，提出了两个简单的和计算可扩展的算法，PTF和ProNTO。仿真结果表明，PTF和ProNTO能够很好地跟踪BCD码的性能。
2012-05-23 cs.NI
A New Look at Physical Layer Security, Caching, and Wireless Energy Harvesting for Heterogeneous Ultra-dense Networks
异构超密集网络通过使用具有不同天线配置的密集亚6 GHz和毫米波（mmWave）小型小区来实现超高数据率和超低延迟。现有的工作已经广泛研究了这种网络的频谱和能量效率，并表明可以实现高频谱和能量效率。本文从三种有前途的技术的角度研究了异构超密集网络架构的好处，物理层安全、高速缓存和无线能量收集，并对这些技术在异构超密集网络中的应用提供了热情的前景。基于每种技术的基本原理，确定了推进这一新兴网络研究的机遇和挑战。
2017-09-11 cs.NI
Joint Computation Offloading and Resource Allocation for Maritime MEC with Energy Harvesting
本文提出一种支持能量收集的海洋MEC航道监测网络架构，利用Lyapunov优化解决动态环境下的联合计算卸载与资源分配问题，并开发JCORA算法最大化长期平均吞吐量。
2025-11-03 cs.NI
Understanding Relative Network Delay inMicro-Energy Harvesting Wireless Networks
微能量收集无线网络（MEHWN）实现了传统电池供电的网络无法实现的永久网络部署。尽管其可持续性，MEHWN中的端到端延迟可能非常大，这是由于网络中每个跳上的大等待延迟。在这项工作中，我们考虑一个MEHWN，其中每个节点不断切换之间的开和关状态，由于收获的能量有限。由于MEHWN中能量的不确定性、工作时间的不确定性和复杂的网络拓扑结构，MEHWN的网络延迟还没有得到很好的理解。为了弥补这一研究空白，我们将相对网络延迟定义为端到端延迟与距离之间的比值。与以前的作品相比，我们能够确定一个封闭形式的表达式的下限和更严格的上限的相对网络延迟。理论研究结果在模拟中得到了验证。我们的理论分析加深了对MEHWN中网络延迟、能量收集率和节点密度之间相互作用的理解。
2019-08-10 cs.NI
Wireless Technologies for Agricultural Monitoring using Internet of Things Devices with Energy Harvesting Capabilities
物联网（IoT）的技术进步引领了技术以前所未有的方式使用。通过开发具有低功耗无线电的设备，无线传感器网络（WSN）可以配置为几乎任何类型的应用。农业是物联网和WSN能够提高生产力、效率和产量的一个例子。以前需要手动操作的系统可以很容易地被传感器和执行器取代，以实现灌溉和疾病管理等过程的自动化。为这些设备供电是一个问题，因为由于设备位于不易获得电力的地方，因此通常需要电池。在本文中，三种无线技术之间进行比较：IEEE 802.15.4（Zigbee），远程无线局域网（LoRaWAN），和IEEE 802.11g（WiFi 2.4~GHz）的农业监测与能量收集能力。根据实验结果，LoRaWAN是优先考虑功耗和网络寿命的农业监测系统中使用的最佳技术。实验结果可为符合应用要求的无线农业监测技术的选择提供参考。
2020-04-11 cs.NI
Optimal Relaying in Energy Harvesting Wireless Networks with Wireless-Powered Relays
在本文中，我们考虑了一个无线协作网络的能量收集中继，这是由周围的RF波，如数据包收集的能量供电。在任何给定时间，继电器在能量收集（EH）模式或数据解码（DD）模式下操作，但不能同时在两者下操作。在中继器处保持单独的能量和数据缓冲器，以分别存储所收获的能量和解码的数据分组。在本文中，我们优化的时间切换策略，切换之间的EH模式和DD模式，以最大限度地提高系统的吞吐量或最小化的平均传输延迟。静态和动态的时间切换策略。特别地，静态策略是其中以预定概率选择EH或DD模式的策略。相反，在动态策略中，根据数据和能量缓冲器的状态动态地选择模式。我们证明了吞吐量最优的静态和动态策略保持中继数据缓冲区在稳定的边界。更具体地说，我们表明，吞吐量最优的动态策略具有基于阈值的结构。此外，我们证明了延迟最优的动态策略也有一个基于阈值的结构，并保持在中继最多一个数据包。我们注意到，在大多数情况下，延迟最优和吞吐量最优的动态策略是一致的。然而，这是不正确的最优静态政策。最后，通过大量的数值结果，我们显示了最优动态策略的效率相比，在不同的条件下的静态。
2017-06-04 cs.NI
Stability Analysis of Slotted Aloha with Opportunistic RF Energy Harvesting
能量收集（EH）是实现能量高效的无线网络的有前途的技术。在本文中，我们利用周围的RF能量，特别是来自相邻传输的干扰，以补充EH使能节点的电池。然而，RF能量收集对无线网络的分析提出了新的挑战。我们在这项工作中的目标是调查的时隙Aloha随机接入无线网络的性能，包括两种类型的节点，即I型，具有无限的能量供应和II型，这是完全由一个RF能量收集电路供电。类型I节点的传输由类型II节点回收以补充其电池。我们的特点是半双工和全双工能量收集模式下的稳定吞吐量区域的内界，以及有限容量的电池的情况下。我们提出的数值结果，验证我们的分析结果，并证明其实用程序的精确系统的分析。
2015-07-27 cs.NI
Impact of Mobile Transmitter Sources on Radio Frequency Wireless Energy Harvesting
无线能量收集传感器网络构成了一种新的范例，其中部署在现场的微尘不再受到有限的电池资源的限制，而是能够通过定向电磁能量传输来重新充电。能量源，我们称之为演员，是移动的，沿着预先决定的模式移动，同时辐射适当的能量水平，足以以可接受的速率为传感器充电。这是第一项研究能量传输影响的工作，特别是关于传感器中的能量增益，演员花费的能量以及由此产生的移动传感器-演员网络的整体寿命。我们提出了两个特定于事件的移动性模型，其中事件发生在Voronoi镶嵌的中心，演员沿着（i）Voronoi单元的边缘移动，或（ii）直接从一个事件中心移动到另一个。我们进行了全面的模拟为基础的研究，使用我们的实验能量收集电路供电Mica 2微尘获得的痕迹。我们的研究结果揭示了几个非直观的结果，并提供了指导方针，根据事件和演员的分布，可以采用哪种移动模型。
2013-12-03 cs.NI
Optimal Energy-Delay in Energy Harvesting Wireless Sensor Networks with Interference Channel
在这项工作中，我们研究的能量收集无线传感器网络（WSNs）的干扰信道的容量分配问题。对于固定的拓扑结构的数据和能源，我们制定的优化问题时，数据流保持不变的所有数据链路和每个传感器节点收获能量只有一次在一个时隙。我们专注于最佳的数据率，功率分配和传感器节点之间的能量传输在一个时隙。我们的目标是在两种情况下最小化网络的总延迟，即，没有能量转移和能量转移。此外，由于优化问题是非凸的，难以直接求解。考虑到网络具有较高的信干噪比（Signal to Interference-plus-Noise Ratio，SINR），通过凸逼近将非凸优化问题转化为凸优化问题。利用Lagrange对偶性得到最优解的性质，并利用CVX求解器求解凸优化问题。实验结果表明，干扰信道下的能量收集传感器网络总时延大于正交信道下的能量收集传感器网络总时延，能量转移有助于降低总时延。此外，我们还讨论了我们工作的扩展。
2018-10-30 cs.NI
Structural Properties of Optimal Transmission Policies for Delay-Sensitive Energy Harvesting Wireless Sensors
我们考虑一个能量收集传感器在衰落信道上传输延迟敏感的数据。我们的目标是找到最佳的传输调度策略，最大限度地减少分组排队延迟给定的可用收获的能量。我们制定的问题作为一个马尔可夫决策过程（MDP）跨越发射机的缓冲区，电池和信道状态的状态空间，并分析所产生的最佳价值函数，量化的最优调度策略的长期性能的结构特性。我们发现，最佳的价值函数（i）是非递减的，并有越来越多的差异，在队列积压;（ii）是非递增的，并有越来越多的差异，在电池状态;和（iii）是子模块的缓冲区和电池状态。我们的数值结果证实了这些属性，并表明，最优调度策略优于所谓的贪婪的传感器中断，缓冲区溢出，能源效率和排队延迟方面的政策。
2018-03-26 cs.NI
Energy Harvesting in M2M and WSN Space
能量收集或功率收集或能量清除是一种从外部来源（例如太阳能、热能、风能、盐度梯度、动能等）获得能量的过程，为小型无线自主设备捕获和存储，如可穿戴电子产品和无线传感器网络中使用的设备。本文主要研究能量收集在无线传感器网络中的应用。这将有助于不断增长的M2M（机器对机器）领域，其中智能设备呈指数级增长，这些设备的自动控制至关重要。
2014-01-19 cs.ET cs.NI
To Code or Not to Code: When and How to Use Network Coding in Energy Harvesting Wireless Multi-hop Networks
Imam Khomeini International University（伊玛目霍梅尼国际大学）
本文提出ENCODE框架，结合最优停止理论和半马尔可夫决策过程，优化能量收集无线多跳网络中网络编码的时机与方式，以提升吞吐量、降低能耗和延迟。
2026-09-24 cs.NI
Optimal Power Allocation for Outage Minimization in Fading Channels with Energy Harvesting Constraints
本文研究了在点到点衰落信道中，考虑能量收集约束和发射端的信道分布信息（CDI）的最优功率分配问题。考虑了非因果和因果能量状态信息（ESI）的情况，分别对应于传输前已知和未知的能量收集率。对于非因果ESI的情况下，平均中断概率最小化问题在有限的地平线上被证明是非凸的一大类实际衰落信道。然而，全球最佳的“离线”功率分配是通过前向搜索算法与最多$N$一维搜索，和最佳的功率分布被证明是不随时间减少，并有一个有趣的“保存，然后发送”的结构。特别地，对于N=1的特殊情况，我们的结果重新审视了经典的衰落信道均匀功率分配的中断容量。此外，因果ESI的情况下，我们提出了最佳和次优的“在线”功率分配算法，通过应用动态规划的技术和探索的最佳离线解决方案的结构，分别。
2013-05-23 cs.NI cs.PF
Wireless Networks with RF Energy Harvesting: A Contemporary Survey
射频（RF）能量传输和收集技术最近已经成为为下一代无线网络供电的替代方法。由于这种新兴技术能够实现无线设备的主动能量补充，因此其在支持具有服务质量（QoS）要求的应用方面是有利的。在本文中，我们提出了一个广泛的文献综述的研究进展，在无线网络的RF能量收集能力，称为RF能量收集网络（RF-EHN）。首先，我们提出了一个概述的射频EHN，包括系统架构，射频能量收集技术和现有的应用。然后，我们介绍了电路设计的背景以及最先进的电路实现，并回顾了专门为RF-EHN设计的通信协议。我们还根据网络类型探讨了RF-EHN开发中的各种关键设计问题，即，单跳网络、多天线网络、中继网络和认知无线电网络。最后，我们展望了一些开放的研究方向。
2014-09-05 cs.IT cs.NI math.IT
Energy Harvesting Aware Multi-hop Routing Policy in Distributed IoT System Based on Multi-agent Reinforcement Learning
能量收集技术为不断增长的物联网（IoT）设备提供了一个有前途的解决方案。然而，由于能量收集的微弱和瞬态性质，物联网设备必须间歇性地工作，使得传统的路由策略和能量分配策略不切实际。为此，本文首次开发了一种分布式多代理增强算法，称为全局行动者-批评者策略（GAP），以解决能量收集供电的物联网系统的路由策略和能量分配问题。在训练阶段，每个物联网设备被视为一个代理，并为所有代理训练一个通用模型，以节省计算资源。在推理阶段，可以最大化分组递送速率。实验结果表明，提出的GAP算法实现的数据传输速率约为1.28倍的Q表和ESDSRAA算法，分别为1.24倍。
2022-02-07 cs.NI
Throughput Maximization for Wireless Powered Communications Harvesting from Non-dedicated Sources
我们考虑无线供电通信，其中用户从非专用源获取能量。用户遵循一个收获然后发送协议：在时隙时间的第一阶段，源节点从附近的传统接入点收获能量，然后在第二阶段将信息发送到其目的地节点或中继节点。我们得到了最佳的\textit{ harvesting ratio}，以最大化的预期吞吐量直接传输（DT）和解码转发（DF）中继中断约束下，分别。我们的研究结果表明，DT的最佳收获率是由中断约束，而DF中继，由数据的因果关系。
2017-01-25 cs.IT cs.NI math.IT
Dynamic Spectrum Access in Cognitive Radio Networks with RF Energy Harvesting
频谱效率和能量效率是无线网络设计中的两个关键问题。认知无线电通过动态频谱接入，可以提高无线网络的频谱利用率和容量。另一方面，射频（RF）能量收集已经成为向无线网络供应能量并由此提高其能量效率的有前景的技术。因此，为了实现频谱和能量效率，认知无线电网络（CRN）中的次级用户可以配备有RF能量收集能力，并且这样的网络可以被称为RF供电的认知无线电网络。在这篇文章中，我们提供了RF供电的CRN的概述，并讨论了在这些网络中动态频谱接入所面临的挑战。针对频谱感知、数据传输和RF能量收集之间的权衡，讨论了多信道RF供电CRN中的动态信道选择问题。在RF供电的CRN中，当信道未被任何主用户占用时，次用户可以自适应地选择信道来发送数据。或者，如果信道被占用，则次级用户可以收获用于数据传输的RF能量。次用户的最优信道选择策略可以通过制定马尔可夫决策过程（MDP）问题来获得。我们提出了一些数值结果，通过解决这个MDP问题。
2014-04-18 cs.NI
Distributed Power Control Schemes for In-Band Full-Duplex Energy Harvesting Wireless Networks
本文研究了两个能量收集无线网络中的功率控制问题，其中一个混合基站（HBS）和所有用户设备（UE）都工作在带内全双工模式。我们考虑最小化的总功率受到服务质量的要求约束，并最大化的总吞吐量。我们通过提出两种分布式功率控制方案来解决这两个问题，所述两种分布式功率控制方案用于由UE控制上行链路发射功率和由HBS控制下行链路能量收集信号功率。在我们提出的方案中，HBS更新能量收集信号的下行链路发送功率电平，使得每个UE能够收集其所需的能量，用于为操作电路供电，并以由所提出的方案确定的功率电平发送其上行链路信息信号。我们表明，我们提出的功率控制方案收敛到其相应的唯一的不动点从任何任意的初始发射功率。我们将表明，我们提出的方案很好地解决了上述问题，这也证明了我们广泛的模拟结果。
2018-07-19 cs.NI eess.SP
Performance Analysis of Ambient RF Energy Harvesting with Repulsive Point Process Modeling
环境RF（射频）能量收集技术最近被提出作为为无线设备提供主动能量补充的潜在解决方案。本文的目的是分析的无电池无线传感器供电的环境射频能量收集使用随机几何方法的性能。具体来说，我们认为在随机几何网络中的无线传感器的点对点上行链路传输，其中周围的RF源，如移动发射设备，接入点和基站，分布作为一个Ginibre α-determinantal点过程（DPP）。DPP能够捕获点之间的排斥，因此，它比泊松点过程（PPP）更一般。我们分析了两种常见的接收机架构：分离式接收机和时间交换架构。对于每种架构，我们考虑的情况下，没有同信道干扰的信息传输。我们推导出封闭形式的RF能量收集率的期望值，并计算其方差。此外，我们进行了最坏的情况下的研究，推导出功率和传输中断概率的上限。此外，我们提供的时间切换架构的情况下，最佳的时间切换系数的设置指南。数值结果验证了分析的正确性，并显示各种参数设置之间的权衡。最后，我们证明了传感器是更有效的环境源的分布表现出更强的排斥。
2015-05-13 cs.NI
Integrating Battery-Less Energy Harvesting Devices in Multi-hop Industrial Wireless Sensor Networks
本文提出三种将无电池能量收集设备集成到工业多跳无线传感器网络的策略，优先缓解设备间歇性开关问题，并基于能量来源、存储容量、移动性、延迟和可靠性等因素深入评估了各策略的适用性。
2024-02-28 cs.NI
Autonomous Energy Management system achieving piezoelectric energy harvesting in Wireless Sensors
无线传感器网络（WSNs）广泛用于监测应用，例如智能建筑中的湿度和温度传感、工业自动化和预测作物健康。传感器节点被部署在遥远的地方，从环境中感知数据信息，并将感知数据传输到基站（BS）。当传感器耗尽能量时，如果没有替代能源，它将无法再发挥其作用。然而，传感器电池中的有限能量阻碍了此类应用中的长期过程。此外，更换传感器的电池和重新部署传感器在时间和预算方面非常昂贵。为了在不改变传感器尺寸的情况下克服能量限制，研究人员提出了使用能量收集来通过电力重新加载可充电电池。因此，需要有效的功率管理来增加具有额外环境能量的益处。本文提出了一种新的能量自我管理的基础上的比例积分微分控制器（PID）调整的能量收集和微处理器控制器单元（MCU）控制的传感器模式。
2019-09-17 cs.NI eess.SP
Energy Harvesting-Aided Spectrum Sensing and Data Transmission in Heterogeneous Cognitive Radio Sensor Network
在无线传感器网络中结合认知无线电（CR）和能量收集（EH）能力使得能够实现频谱和能量高效的异构认知无线电传感器网络（HCRSN）。HCRSN的新网络模式由EH启用的频谱传感器和电池供电的数据传感器组成。频谱传感器可以协作地扫描许可频谱中的可用信道，而数据传感器则监视感兴趣的区域，并通过这些信道将感测到的数据传输到接收器。在这项工作中，我们提出了一个资源分配解决方案的HCRSN实现频谱传感器的可持续性和节省能源的数据传感器。所提出的解决方案是通过两个算法，在串联操作，频谱传感器调度算法和数据传感器资源分配算法。频谱传感器调度算法将信道分配给频谱传感器，使得信道的平均检测到的可用时间最大化，同时考虑EH动态并且保护PU传输。数据传感器资源分配算法分配传输时间、功率和信道，使得数据传感器的能量消耗最小化。大量的仿真结果表明，数据传感器的能量消耗可以显着降低，同时保持频谱传感器的可持续性。
2016-04-06 cs.NI
Network-Level Cooperation in Energy Harvesting Wireless Networks
我们考虑一个由源节点、中继节点和目的节点组成的两跳通信网络，其中源节点和中继节点都有外部业务到达。中继转发源节点的流量的一部分到目的地和合作是在网络级执行。此外，源节点和中继节点都具有能量收集能力和无限电池来存储收集的能量。我们研究了能量约束对稳定区域的影响。具体地说，我们提供了两跳网络的能量收集源和中继的稳定区域上的内部和外部边界。
2013-09-06 cs.IT cs.NI math.IT
Opportunistic Wireless Energy Harvesting in Cognitive Radio Networks
无线网络可以通过从周围的射频（RF）信号中收集能量来自我维持。最近，研究人员在设计适用于低功率无线应用的RF能量收集的高效电路和器件方面取得了进展。受此启发，并建立在经典的认知无线电（CR）网络模型，本文提出了一种新的方法，无线网络共存的低功耗手机在一个二级网络，称为二级发射机（ST），收获周围的RF能量从附近的有源发射机在一个主网络，称为主发射机（PT）的传输，同时机会主义地访问授权给主网络的频谱。我们考虑了一个随机几何模型，其中PT和ST分布为独立的齐次泊松点过程（HPPPs），并在固定的距离与其预期的接收器进行通信。每个PT都与一个保护区相关联，以保护其预期接收器免受ST的干扰，同时将RF能量传递到位于其收集区中的ST。基于所提出的模型，我们分析了ST的传输概率和由此产生的空间吞吐量的次级网络。在给定的中断概率约束下，在两个共存的网络中，推导出最大化次级网络吞吐量的最佳发送功率和ST密度，这揭示了优化网络设计的关键见解。最后，我们表明，我们的分析结果可以普遍适用于非CR设置，分布式无线充电器部署在传感器网络中的共存的无线发射器的电源。
2013-07-12 cs.IT cs.NI math.IT
Generative AI for Energy Harvesting Internet of Things Network: Fundamental, Applications, and Opportunities
本文针对物联网设备电池储能有限需频繁更换充电的问题，探讨生成式AI（GenAI）在能量收集物联网无线网络中的应用，梳理相关技术与架构，通过无人机案例验证其有效性，并指出未来开放研究方向。
2024-08-16 cs.NI eess.SP
Federated Learning over Energy Harvesting Wireless Networks
在本文中，部署的联邦学习（FL）的能量收集无线网络中，基站（BS）采用大规模多输入多输出（MIMO）服务于一组独立的能量收集源供电的用户。由于一定数量的用户可能无法参与FL由于干扰和能量的限制，联合能量管理和用户调度问题的FL在无线系统中制定。该问题被表述为一个优化问题，其目标是通过优化用户调度来最小化FL训练损失。为了研究发射功率和调度用户数等因素对训练损耗的影响，首先分析了FL算法的收敛速度。给出该分析结果，用户调度和能量管理优化问题可以被分解、简化和求解。此外，通过考虑多个BS来扩展系统模型。因此，联合用户关联和调度问题的FL在无线系统中进行了研究。最佳用户关联问题的解决使用分支定界技术。仿真结果表明，与标准FL算法相比，所提出的用户调度和用户关联算法可以减少训练损失。
2021-06-16 cs.IT cs.NI math.IT
Energy Harvesting in 5G Networks: Taxonomy, Requirements, Challenges, and Future Directions
在第五代（5G）无线网络中，由于高能耗问题，节能意识正在增加。能量收集技术是最终延长设备和网络寿命的一种可能的有吸引力的解决方案。尽管在5G无线网络中使用能量收集技术的背景下已经进行了相当多的研究工作，但这些工作仍处于起步阶段，并且仍然缺乏关于该主题的教程。本研究旨在讨论能量收集技术在5G网络中的有益作用。我们对5G网络中的能量收集文献进行了分类和分类，方法是根据能量来源、能量收集设备、阶段和模型、能量转换方法和能量传播介质进行分类。还概述了在5G网络中实现能量收集的关键要求。几个核心的研究挑战，仍然有待解决的讨论。最后，提出了今后的研究方向。
2019-10-02 cs.NI eess.SP
Secure Communication Via a Wireless Energy Harvesting Untrusted Relay
无线媒体的广播性质允许非预期用户窃听机密信息传输。在这方面，我们调查的问题，源和目的地之间的安全通信，通过无线能量收集不可信的节点，作为一个帮手，中继信息，然而，源和目的地节点希望保持信息的机密性从中继节点。为了实现正保密率，我们使用目的地辅助干扰。作为一个能量匮乏的节点，不可信中继从接收到的射频信号中获取能量，这些射频信号包括源的信息信号和目的地的干扰信号。因此，我们通过利用干扰信号作为有用的能量源来有效地利用干扰信号。在中继器处，为了实现能量收集和信息处理，我们采用功率分割（PS）和时间切换（TS）策略。为了评估该方案的保密性能，我们推导出两个重要指标的解析表达式，即，秘密中断概率和遍历秘密率。数值分析揭示了不同的系统参数，如功率分配比，能量收集时间，目标保密率，发送信噪比（SNR），中继位置，能量转换效率因子，对保密性能的影响的设计见解。具体地说，PS策略实现更好的最优保密中断概率和最优遍历保密率比TS策略在更高的目标保密率和发送SNR，分别。
2016-03-10 cs.IT cs.NI math.IT
Empirical Feasibility Analysis for Energy Harvesting Intra-Vehicular Wireless Sensor Networks
车辆电子系统目前利用有线网络进行电力输送（来自主电池）和通信（例如，LIN、CAN、FlexRay）。有线网络实际上不能容纳移动部件中的节点（例如，轮胎），并且随着车辆功能复杂性的增加，它们需要更长的线束，从而显著增加了燃料消耗以及制造和设计成本。作为一种替代方案，能量收集车载无线传感器网络（IVWSN）可以容纳所有位置的节点，它们无需布线，显着降低成本。在本文中，我们经验分析了这样一个IVWSN框架的可行性，通过广泛的车载测量通信在2.4 GHz，超宽带（UWB）和毫米波（mmWave）频率与射频（RF），热和振动能量收集。我们的分析表明，毫米波表现最好的短视线（LoS）的链接在发动机舱与性能接近UWB的LoS链接在底盘和乘客舱的最坏情况下的信号干扰和噪声比。对于在发动机舱和底盘中出现得更多的非LoS链路，UWB提供了最高的安全性和可靠性。2.4 GHz在所有隔室中受到严重干扰，而UWB以较低带宽为代价利用窄带抑制技术;毫米波由于其传播特性而固有地受到非常低的干扰。另一方面，RF能量收集在所有隔室中提供高达1 mW的功率。振动和热能采集器可以为发动机舱中所有功耗<10 mW的节点和底盘中所有功耗<5 mW的节点供电。在乘客舱中，由于温度梯度低，无法进行热量收集，但振动和射频源可以提供<1 mW的节点。
2020-02-03 cs.NI eess.SP
Autonomous Agricultural Monitoring with Aerial Drones and RF Energy-Harvesting Sensor Tags
该研究提出利用无人机搭载无线载荷为无电池射频能量采集传感器标签供能以实现农业监测的方案，地面测试验证了可行性，机载试验遇干扰，优化后有望推动精准农业发展。
2025-02-22 cs.NI eess.SP
Development of Highly Efficient Multi-invariable Wireless Sensor System Design for Energy Harvesting
致力于空气质量监测的毛细管无线传感器网络提供了有关危险空气条件的重要信息。在采用环境产生的能量作为基本能源时，主要挑战是毛细管网络的实施，而不是在一段时间内更换电池，这导致设备管理的功能困境和高成本。在本文中，我们提出了一个无电池，自治，多参数传感平台的空气质量监测，长期收获环境能源。此外，还介绍了传感器部分的研究结果。在一种“设定并忘记”的情况下，用于检查传感器灵敏度的定制校准过程和功率回收部分上的各种能源的基本组合可以有效地改善室内和室外应用中的空气质量标准跟踪。
2018-02-15 cs.CY cs.NI eess.SP
Interference-Assisted Wireless Energy Harvesting in Cognitive Relay Network with Multiple Primary Transceivers
我们考虑一个频谱共享的情况下，一个次要的网络与多个收发器的主要网络共存。次级网络由能量受限的解码转发次级中继器组成，该次级中继器在存在来自多个初级发射器的干扰的情况下辅助次级发射器与目的地之间的通信。次中继从接收到的射频信号中获取能量，该射频信号包括来自次发射机的信息信号和主干扰。然后，所收集的能量被用于解码次级信息并将其转发到次级目的地。在中继器处，我们采用时间切换策略，由于其简单性，可以随着时间的推移在能量收集和信息解码之间切换。具体来说，我们推导出一个封闭形式的表达下的主要中断约束和峰值功率约束下的二次发射机和中继的二次中断概率。此外，我们调查的最佳能量收集持续时间，最大限度地减少二次中断概率的主收发器的数量的效果。通过在能量收集阶段利用主干扰作为有用的能量源，次级网络实现了更好的中断性能。
2015-09-02 cs.IT cs.NI math.IT
Towards Battery-Free Wireless Sensing via Radio-Frequency Energy Harvesting
City University of Hong Kong（香港城市大学）；Shandong University（山东大学）；Delft University of Technology（代尔夫特理工大学）；University at Buffalo, SUNY（纽约州立大学布法罗分校）；Macquarie University（麦考瑞大学）
本文提出REHSense，利用射频能量采集器替代Wi-Fi接收器，在实现呼吸监测、活动与手势识别的同时将功耗降低98.7%并采集高达4.5mW能量。
2024-08-26 cs.AR cs.HC cs.LG
Towards Energy Neutrality in Energy Harvesting Wireless Sensor Networks: A Case for Distributed Compressive Sensing?
本文主张使用新兴的分布式压缩感知（DCS）范例，以部署能量收集（EH）无线传感器网络（WSN），其实际网络寿命和数据收集速率远远高于最先进的水平。特别是，我们认为EH WSN中有两个基本机制：i）与EH过程相关联的能量多样性，其使得所收集的能量可以在传感器节点之间变化，和ii）与DCS过程相关联的感测多样性使得能量消耗也可以在传感器节点之间变化，危及数据恢复。我们还认为，这样的机制提供了一种手段，以密切匹配的能源需求的能源供应，以解锁能量中立的无线传感器网络，利用EH能力的可能性。一些分析和仿真结果，以说明该方法的潜力。
2013-10-17 cs.IT cs.NI math.IT
Max-min Fair Rate Allocation and Routing in Energy Harvesting Networks: Algorithmic Analysis
本文研究了能量收集网络中最大最小公平速率分配和路由问题，其中节点间和时隙间都需要公平性。与以往大多数工作的公平性，我们专注于多跳拓扑结构，并考虑不同的路由方法。我们假设一个可预测的能源配置文件，并专注于设计高效和最佳的算法，可以作为分布式和近似算法的基准。首先，我们开发了一种算法，获得一个最大最小的公平率分配任何给定的（时变或时不变）unsplittable路由或路由树。对于时间不变的unsplittable路由，我们还开发了一个算法，找到最大限度地提高分配给任何节点在任何时隙的最小速率的路由。对于分式路由，我们研究了联合路由和速率分配问题。我们开发了一个算法的时间不变的情况下，恒定的利率。我们表明，时间变量的情况下，至少是硬的2-商品可行流问题，并设计一个FPTAS打击高运行时间。最后，我们表明，找到一个不可分割的路由或路由树，提供字典最大速率分配（即，在最大-最小公平性项中是最好的）是NP难的，即使对于单个时隙的时间范围也是如此。我们的分析提供了深入的问题结构，并可以应用到其他相关的公平问题。
2014-11-09 cs.DS cs.NI
Medium Access Control Protocols for Wireless Sensor Networks with Energy Harvesting
无线传感器网络（WSNs）的媒体访问控制（MAC）协议的设计一直以来都是以电池供电为前提，以网络生命周期为主要性能指标。虽然由能量收集（EH）设备操作的无线传感器网络不受网络寿命的限制，但由于可收集能量的不确定性，它们提出了新的设计挑战。因此，需要新的设计标准来捕获潜在的无限网络寿命和不确定的能量可用性之间的权衡。本文讨论了分析和设计的无线传感器网络与EH设备集中在传统的MAC协议，即TDMA，帧ALOHA（FA）和动态FA（DFA），并占由于EH的性能权衡和设计问题。一种新的度量，称为交付概率，被引入到测量的MAC协议的能力，提供在网络中的任何传感器的测量到预期的目的地（或融合中心，FC）。交付效率和时间效率之间的相互作用（即，FC处的数据汇集速率），使用马尔可夫模型进行分析研究。数值结果验证了分析，并强调会计的交付概率和时间效率的EH-WSNs的设计至关重要。
2011-12-11 cs.IT cs.NI math.IT
Security of Rechargeable Energy-Harvesting Transmitters in Wireless Networks
在这封信中，我们调查的安全性，一个单天线可充电的源节点存在的多天线可充电的合作干扰机和一个潜在的单天线窃听。在合法的发送节点（即源节点和干扰节点）的电池被假定为容量有限，并建模为充电系统。我们调查的能量到达率在电池上实现的保密率的影响。在我们的能量受限的网络中，我们提出了一个有效的计划，以提高系统的安全性，通过优化源节点的传输时间。干扰器使用其天线的子集（和发射射频链）来创建波束形成器，该波束形成器最大化系统的保密率，同时完全消除合法目的地的人工噪声。我们的数值结果表明，我们提出的方案显着的平均保密率增益。
2016-12-18 cs.IT cs.NI math.IT
Optimal Reliability in Energy Harvesting Industrial Wireless Sensor Networks
对于工业无线传感器网络来说，可靠地感知并及时传递环境数据以避免系统故障至关重要。虽然能量收集是一种很有前途的技术，以延长传感器节点的寿命，它也带来了新的挑战，系统的可靠性，由于收集的能量的随机性。在本文中，我们研究了最优的能量管理策略，以最小化的加权丢包率下的延迟约束，其中丢包率考虑了丢失的数据包在传感和交付过程中。我们表明，上述能源管理问题可以建模为一个无限时域平均报酬约束马尔可夫决策问题。为了解决众所周知的维数灾难问题，并促进分布式实现，我们利用线性值近似技术。此外，我们应用随机在线学习与决策后的状态，以处理缺乏知识的基础随机过程。提出了一种基于注水结构的分布式能量分配算法和一种基于拍卖机制的调度算法。实验结果表明，该算法在计算复杂度和信令开销较低的情况下，取得了与最优离线值迭代算法相当的性能，并优于现有的各种基线算法。
2016-05-06 cs.IT cs.NI math.IT
Toward Location-aware In-body Terahertz Nanonetworks with Energy Harvesting
纳米级无线网络有望彻底改变各种领域，在体内医疗保健方面取得重大进展。在医疗保健领域，这些纳米网络将由被动流过血液的能量收集纳米设备组成，在某些位置采取行动，并将结果传达给更强大的体域网（BAN）节点。假设这样的设置和太赫兹（THz）频率的电磁纳米通信，我们提出了一种网络架构，可以支持能量收集体内纳米节点的细粒度定位，以及它们与外界的双向通信。我们的提案的主要新颖之处在于引入位置感知和基于唤醒无线电（WuR）的无线纳米通信范例，以及软件定义的超材料（SDM），以太赫兹操作能量收集体内纳米网络。我们认为，在高层次上，所提出的架构可以处理（实际上受益于）大量的纳米节点，同时处理短范围的太赫兹体内传播和高度约束的纳米节点。
2021-05-05 cs.ET cs.NI
Low-Cost Spectrum Analyzers for Channel Allocation in Wireless Networks 2.4 GHz Range
本文介绍了一种新的动态无干扰信道分配方案。该方案是基于额外的频谱分析仪在无线网络IEEE 802.11。设计和实现。
2019-02-22 cs.CR cs.NI
Modeling and Resource Allocation for HD Videos over WiMAX Broadband Wireless Networks
移动视频被认为是WiMAX和LTE等宽带无线网络的主要应用和收入来源。因此，由于视频业务是吞吐量消耗和延迟敏感的，因此设计合适的移动视频资源分配方案是重要的。
2016-03-25 cs.MM cs.NI
Transmission with Energy Harvesting Nodes in Fading Wireless Channels: Optimal Policies
由可充电节点组成的无线系统具有显著延长的寿命并且是可持续的。这些系统的一个明显特征是节点可以在通信发生的整个持续时间内收获能量。因此，节点的传输策略需要适应这些收获的能量到达。在本文中，我们考虑优化点对点数据传输的能量收集发射机，它具有有限的电池容量，在无线衰落信道中通信。我们考虑两个目标：最大限度地提高吞吐量的最后期限，并尽量减少通信会话的传输完成时间。我们优化这些目标，通过控制受能量存储容量和因果关系约束的发射功率的时间序列。首先，我们研究最优离线策略。我们引入了一个方向注水算法，它提供了一个简单而简洁的解释必要的最优性条件。我们展示了吞吐量最大化问题的自适应定向注水算法的最优性。我们解决了传输完成时间最小化问题，利用其等价的吞吐量最大化对应。接下来，我们考虑在线政策。我们使用随机动态规划来解决最优的在线策略，最大限度地提高了在随机衰落和能量到达过程的因果信道状态反馈的最后期限交付的平均比特数。我们还提出了接近最优的政策，降低了复杂性，并数值研究其性能以及各种不同配置下的离线和在线最优政策的性能。
2011-06-08 cs.IT cs.NI math.IT
On Spectrum Sharing Between Energy Harvesting Cognitive Radio Users and Primary Users
本文研究了一个可充电的次要用户（SU）共享频谱与一个主要用户（PU）插入到一个可靠的电源的最大次要吞吐量。SU维持有限的能量队列，并从自然资源和主射频（RF）传输中收获能量。我们提出了一个功率分配策略在PU和SU的吞吐量上的PU和分析其效果。此外，我们研究了突发到达PU上的SU从RF传输中收获的能量的影响。此外，我们调查的自然资源上的SU吞吐量的能量收集率的影响。我们假设衰落信道和计算精确的封闭形式的表达式由SU下衰落收获的能量。结果表明，所提出的功率分配策略以及在SU处实施的RF能量收集增强了主链路和辅链路的吞吐量。
2014-07-30 cs.IT cs.NI math.IT
Power Allocation in the Energy Harvesting Full-Duplex Gaussian Relay Channels
本文提出了一个通用的模型来研究具有能量收集节点的全双工非相干解码转发高斯中继信道，称为NC-EH- $\mathcal{RC}$，分为三种情况：$i)$无能量传输（ET）、$ii)$从源（S）到中继（R）的单向ET和$iii)$双向ET。我们考虑NC-EH- $\mathcal{RC}$中的最优功率分配问题，以最大化在给定的持续时间内从S到目的地的总传输比特。一般的随机能量到达S和R与已知的EH时间和值被假定。在不含ET的NC EH- $\mathcal{RC}$中，复杂的最小-最大优化形式及其约束条件使问题变得棘手。结果表明，该问题可以转化为一个可解的凸形式，但凸优化解不提供最优解的结构性质。因此，从另一个角度来看，我们研究了S和R的收获过程中的条件，我们找到了最佳的算法解决方案。此外，我们提出了一些次优算法，并提供了一些例子，在这些算法是最优的。此外，我们发现了一类具有单向ET从S到R的NC-EH- $\mathcal{RC}$问题，并设计了最优算法解。对于具有双向ET的NC-EH- $\mathcal{RC}$，我们提出了\emph{general}的最优算法解。此外，所提出的算法的性能进行了数值评估，并与最佳的数值凸优化工具进行比较。
2014-11-14 cs.ET cs.IT cs.NI
Movers and Shakers: Kinetic Energy Harvesting for the Internet of Things
目前正在开发许多将作为物联网（IoT）构建模块的能量收集无线设备。然而，仍然只有有限的了解各种能源的属性和它们对能量收集自适应算法的影响。因此，我们专注于表征可以由具有IoT形状因子的无线节点收获的动能（运动）能量，并为这些节点开发能量分配算法。在本文中，我们描述的方法估计收获的能量从加速度痕迹。为了表征与特定人类活动相关的能源可用性（例如，放松，步行，骑自行车），我们分析了超过40个参与者的运动数据集。基于我们收集的超过200小时的加速度测量结果，我们研究了与人类日常活动相关的能量生成过程。我们还简要总结了我们的实验与移动物体。我们开发了考虑到实际物联网节点设计考虑的能量分配算法，并使用收集的测量结果对算法进行评估。我们的观察为运动能量采集器、物联网节点和能量采集自适应算法的设计提供了见解。
2014-05-14 cs.ET cs.NI cs.PF
LoRa Network Performance Under Ambient Energy Harvesting and Random Transmission Schemes
LoRa网络已部署在世界各地，是物联网（IoT）的主要无线技术。智能计量、农业、供应链和物流等大规模连接应用最适合LoRa部署，因为它们具有长距离、低成本和低功耗的特性。与此同时，从环境源中提取能量的能量收集技术使许多小型无线传感器能够实现无电池运行。本文研究了这两种技术的合并，并使用随机几何和马尔可夫分析工具对设备和网络性能进行数学建模。为此，我们推导出电容器电压的稳态分布，由于LoRa网关处的共扩展因子干扰而导致的中断概率，并提出自适应充电时间方案以减轻能量中断事件。
2021-02-03 cs.NI cs.SY eess.SY
Accelerated Structure-Aware Reinforcement Learning for Delay-Sensitive Energy Harvesting Wireless Sensors
我们研究了一种能量收集无线传感器在衰落信道上传输延迟敏感数据。传感器将捕获的数据包注入其传输队列，并依赖于从环境中收集的环境能量来传输它们。我们的目标是找到最佳的调度策略，决定是否要在每个传输机会，使预期的数据包排队延迟最小化给定的可用收获的能量传输队列的头线包。没有先验知识的随机过程，管理信道，捕获的数据，或收获的能量动态的假设，从而需要使用在线学习，以优化调度策略。我们将此调度问题表示为马尔可夫决策过程（MDP），并分析了其最优价值函数的结构特性。特别是，我们表明，它是非递减的，并在队列积压的差异越来越大，它是非递增的，并在电池状态的差异越来越大。我们利用这种结构，制定了一种新的加速强化学习（RL）算法，以更快的学习率在线解决调度问题，同时限制诱导的计算复杂性。我们的实验表明，所提出的算法非常接近最佳离线解决方案的性能，该解决方案需要信道、捕获的数据和收集的能量动态的先验知识。同时，通过利用价值函数的结构，我们的方法实现了竞争力的性能相对于一个国家的最先进的RL算法，在潜在的数量级较低的复杂性。最后，相当大的性能增益证明了著名的和广泛使用的Q-学习算法。
2019-05-05 cs.LG cs.NI eess.SP
Energy Harvesting Communications under Explicit and Implicit Temperature Constraints
我们考虑一个能量收集通信系统，其中温度动态是由传输功率的政策。与以往的工作不同，我们考虑了一个离散时间系统，其中传输功率在每个时隙保持恒定。我们考虑两个模型，捕捉不同的温度效应。在第一个模型中，温度被约束为在所有时刻都低于临界温度;我们将此模型称为显式温度约束模型。我们调查吞吐量最佳功率分配多个能源抵达下一般，以及温度和能源有限的制度。我们表明，温度限制的情况下，最佳的功率分配是单调递减的。在第二个模型中，我们考虑了温度对信道质量的影响，通过其对加性噪声功率的影响，我们把这个模型称为隐式温度约束模型。在该模型中，由于先前的传输而导致的加性噪声的方差的变化是不可忽略的。特别地，发送的信号作为干扰贡献给所有后续时隙，从而影响信号与干扰加噪声比（SINR）。在这种情况下，我们调查吞吐量最优功率分配下，以及低和高信干噪比制度。我们表明，在低信干噪比制度的最佳分配指示发射机保存其收获的能量，直到最后一个时隙。在高信干噪比的制度，我们表明，最佳的功率序列是单调增加。最后，我们考虑的情况下，隐式和显式的温度约束是同时活跃的，我们在一定条件下，最优功率序列是单调递减的。
2017-09-11 cs.IT cs.NI math.IT
Synergistic and Efficient Edge-Host Communication for Energy Harvesting Wireless Sensor Networks
本文提出软硬件协同设计Seeker，通过在EH传感器节点执行部分推理并利用任务感知核心集传输紧凑特征，在能量收集无线传感器网络中减少通信量并提升推理准确率。
2024-08-26 cs.AR cs.NI cs.SY
Data retrieval time for energy harvesting wireless sensor networks
Stochastic Operations Research Group, Department of Applied Mathematics, University of Twente（特文特大学应用数学系随机运筹研究组）
研究无线传感器网络中数据检索时间问题，分析能量采集对可靠估计的影响，推导出检索时间的概率分布及闭式表达式。
2015-10-13 cs.NI cs.SY eess.SY
