Optimal Offline and Competitive Online Strategies for Transmitter-Receiver Energy Harvesting
联合发射器-接收器能量收集模型被认为是，其中发射器和接收器都由（可再生）能量收集源供电。在给定固定比特数的情况下，问题是找到发射机处的最佳发射功率分布和接收机处的ON-OFF分布，以最小化传输时间。在发送器和接收器都具有无限容量的情况下，导出了最优离线策略和最优在线策略。最优在线策略被证明是两个竞争的任意输入的情况下。在两端电池容量有限的情况下，只考虑给定分布的随机能量到达序列，提出了一种期望竞争比有界的在线策略。
2015-03-04 cs.IT math.IT
Finite Horizon Online Lazy Scheduling with Energy Harvesting Transmitters over Fading Channels
延迟调度（lazy scheduling）是一种已知的能量有效传输方法，即根据数据业务将发射功率和速率设置得尽可能低，以满足延迟约束.本文讨论了有限时隙传输窗口上的在线延迟调度问题，并介绍了获得接近最优性能的低复杂度算法.特别地，本文将能量收集系统的惰性调度问题推广到同时处理数据包到达、能量收集和时变信道过程。时隙制定的问题和描述其离线的最优解提供了明确的表达式，允许获得良好的在线政策和算法。
2013-12-17 cs.IT math.IT
Event-Trigger Based Robust-Optimal Control for Energy Harvesting Transmitter
本文研究了一种能量收集发射机的在线算法，其中传输（完成）时间被认为是系统性能。与现有的在线算法，或多或少需要对未来的行为的能量收集率的知识，我们考虑一个实际的，但更具有挑战性的情况下，能量收集率被假定为完全未知的。我们的设计是制定为一个强大的最优控制问题，其目的是优化最坏情况下的性能。发射功率仅基于当前电池能量水平和由发射器本身直接监控的数据队列长度来设计。具体来说，我们应用一个事件触发的方法，其中发射机不断监测电池的能量，并触发一个事件时，发生重大变化。一旦事件被触发，则根据鲁棒最优控制问题的解来更新发射功率，该鲁棒最优控制问题以简单的解析形式给出。我们提出了数值计算结果的传输时间所取得的建议的设计，并证明其鲁棒性最优。
2016-11-12 cs.IT math.IT
Optimal Harvest-or-Transmit Strategy for Energy Harvesting Underlay Cognitive Radio Network
考虑了一种具有能量收集的认知无线电网络，该网络以时隙方式工作。主用户（PU）在每个时隙中以恒定的功率发送，而次用户（SU）从主用户的发送中获取能量或发送其数据。我们提出了一个最佳的离线收获或发送策略，在每个时隙中，SU决定是否收获能量或发送其数据限制在主接收机的干扰。我们的目标是在能量因果关系和干扰约束下最大化SU的可实现速率。将优化问题转化为一个混合整数非线性规划问题，并利用广义Benders分解算法求解最优的收获或传输策略。通过仿真，分析了各种系统参数和主接收端干扰约束对最优策略的影响。
2018-05-05 cs.IT math.IT
Sum-Rate Optimal Power Policies for Energy Harvesting Transmitters in an Interference Channel
本文研究了具有能量收集发射机的两用户高斯干扰信道。与传统的电池供电的无线节点不同，能量收集发射机必须使传输适应特定时刻的能量可用性。在这种情况下，最优功率分配问题，以最大限度地提高总吞吐量与给定的最后期限制定。证明了所提出的迭代坐标下降法的收敛性，找到了短期吞吐量最大化的离线功率分配策略，并给出了已知干扰区域和容量的示例，给出了方向注水解释。接下来，随机数据到达的地址。最后提出了在线和/或分布式近优策略。所提出的算法的性能通过仿真证明。
2012-02-27 cs.IT math.IT
AWGN Channel Capacity of Energy Harvesting Transmitters with a Finite Energy Buffer
我们考虑一个AWGN信道与能量收集源供电的发射机。节点配备有有限能量缓冲器。这样的系统可以被建模为具有在发射机处因果已知的边信息（关于能量缓冲器中的能量）的信道。接收机可以具有或可以不具有边信息。我们证明了马尔可夫能量管理策略足以实现系统的容量，并提供了一个单一的字母表征的能力。容量的计算是昂贵的。因此，我们讨论了一个可实现的方案，是很容易计算。随着缓冲器长度的增加，该可实现速率收敛到无限缓冲器容量。
2013-07-17 cs.IT math.IT
Counterexamples on the monotonicity of delay optimal strategies for energy harvesting transmitters
我们考虑跨层设计的延迟最优传输策略的能量收集发射机的数据和能量到达过程是随机的。利用马尔可夫决策理论，我们证明了价值函数在排队状态下是弱递增的，在电池状态下是弱递减的。很自然地，期望延迟最优策略在队列和电池状态下应该是弱增加的。我们通过反例表明，情况并非如此。事实上，我们表明，对于一些样本的情况下，延迟最优策略可能会执行5-13%比最好的单调策略。
2020-03-18 cs.IT math.IT
Performance Analysis of Energy Harvesting Underlay Cooperative Cognitive Radio Relay Networks with Randomly Located Nodes
研究了主用户泊松场存在时能量收集协作认知无线电网络（CRN）的成功数据通信概率.我们考虑的情况下，收获能量后，从主发射机（PT），次发射机（ST）将发送其符号向次要目的地（SD）通过一个合适的辅助中继从一组随机分散的空闲节点在一个圆形区域内。我们已经考虑了几个中继选择标准，在我们的工作中，一个更好的中继节点选择。我们还分析了二次发射机的性能成功的符号传输的概率。通过详细的分析，研究了ST的性能与PU的密度、PT的发射功率和ST所需的发射功率等网络实体之间的关系。在本工作中，已经探索了能量收集的益处和来自PT的干扰之间的非平凡的权衡。数值结果验证了推导出的解析表达式的精度。
2019-03-04 cs.IT math.IT
Coded Status Updates in an Energy Harvesting Erasure Channel
我们考虑能量收集发射机通过擦除信道向接收机发送状态更新，其中每个状态更新的长度为$k$符号。能量到达和信道擦除是独立且同分布（i.i.d.）并且伯努利分布在每个时隙中。为了对抗信道中的擦除和能量到达的不确定性的影响，我们使用信道编码来编码状态更新符号。我们考虑两种类型的信道编码：最大距离可分离（MDS）码和无比率擦除码。对于这些模型中的每一个，我们研究了两个可实现的方案：尽力而为和保存和传输。在尽力而为方案中，发射机立即开始传输，并且如果符号具有能量则发送符号。在保存和发送方案中，发送器在开始时保持静默，以便节省一些能量，以最小化未来时隙中的能量中断。我们分析了这些政策下的平均信息年龄（AoI）。我们通过数值结果表明，随着平均充值速率的降低，具有保存并传输的MDS编码优于所有尽力而为的方案。我们表明，无比率编码与保存和传输优于所有其他计划。
2018-02-01 cs.IT cs.NI eess.SP
Communicating Using an Energy Harvesting Transmitter: Optimum Policies Under Energy Storage Losses
针对能量收集发射机，研究了具有能量存储损耗的能量收集发射机的短期吞吐量最优功率分配策略。特别地，能量收集发射器配备有电池，该电池损失其存储能量的一部分。单用户，即一个发射机-一个接收机，和广播信道，即，考虑一个发射机-多个接收机设置，最初使用无限容量电池。结果表明，这些模型的最优策略是阈值策略。具体地，当所收集的功率高于上阈值时存储能量，当所收集的功率低于下阈值时取回能量，以及在其间利用所收集的能量进行传输被示出为使加权和速率最大化。据观察，这两个阈值通过电池的存储效率相关，并且在传输过程中不减小。结果，然后扩展到有限的电池容量的情况下，它示出，出现了类似的双阈值结构，但阈值不再是单调的。一个动态的程序，产生一个最佳的在线功率分配，并示出具有类似的双阈值结构。一个更简单的在线政策，提出并观察到执行接近最优的政策。
2012-08-30 cs.IT math.IT
Optimal Energy Management for Energy Harvesting Transmitter and Receiver with Helper
我们研究了能量收集（EH）发射器和接收器，其中接收器使用从自然界和独立的EH节点（称为助手）收集的能量解码数据。辅助器通过在正交衰落信道上将其收获的能量传递到接收器来与接收器协作。我们研究了离线最优的电源管理策略，以最大限度地提高可靠信息率。假设在所有三个节点中收集的能量是已知的。我们考虑四种不同的情况下，首先，对于发射器和接收器都有电池的情况下，我们表明，最优策略是立即将助手收集的能量转移到接收器。接下来，对于无电池接收机和全功率发射机的情况，我们建立了一个具有最小能量约束的虚拟EH接收机模型，以实现最优策略。然后，我们考虑一个无电池EH接收机和EH发射机与电池。最后，我们得出最佳的电源管理，其中既没有发射机，也没有接收器有电池。我们提出了三个迭代算法来计算最优的能源管理策略。数值结果证实了雇用助手的优势。
2016-04-17 cs.IT math.IT
On Optimal Offline Time Sharing Policy for Energy Harvesting Underlay Cognitive Radio
RF能量收集可以用于为通信设备供电，使得可以确保这样的设备的永久操作。我们考虑一个RF能量收集的认知无线电系统工作在时隙的方式。主用户（PU）配备有可靠的电源，并且在所有时隙中以恒定的功率进行传输。然而，次用户（SU）从主用户的传输中获取能量，并且同时传输其自己的数据，使得主接收机（PR）处的干扰保持在可接受的阈值以下。在次级发射机（ST）处，每个时隙被划分为两个阶段：能量收集（EH）阶段和信息传输（IT）阶段。将在主接收机保护准则下最大化可达到的副和速率的问题表示为凸优化问题，得到了EH和IT相位之间的最优分时分配和离线设置下的最优副发射功率。最佳离线方案，然后比较与在线近视的政策，其中EH和IT阶段之间的最佳分时，和最佳的二次发射功率的基础上获得的瞬时信道增益。
2016-05-01 cs.IT math.IT
Wireless Networks with Energy Harvesting and Power Transfer: Joint Power and Time Allocation
在本文中，我们认为，无线供电的通信网络，可以永久运行，作为基站（BS）广播能量的多个能量收集（EH）的信息发射机。这些采用“收集然后发送”机制，因为它们花费在先前BS能量广播期间收集的所有能量来向BS发送信息。假设时分多址（TDMA），我们提出了一种新的传输方案，联合优化分配的BS广播功率和无线节点之间的分时共享，最大化的整体网络吞吐量，在BS的平均发射功率和最大发射功率的约束下。所提出的计划显着优于“最先进的”计划，只采用最佳的时间分配。如果考虑单个EH发射器，则我们将固定电路功耗的情况下的最优解决方案概括为更实际的场景。
2016-03-01 cs.IT math.IT
Outage Minimization for a Fading Wireless Link with Energy Harvesting Transmitter and Receiver
本文研究了具有能量收集发射机和接收机的衰落无线链路中最小中断的在线功率控制策略。当发射机或接收机没有足够的能量时，或者当信道处于中断时，发生中断，其中发射机仅具有信道分布信息。在无限电池容量和不重传的情况下，我们证明了基于阈值的功率控制策略是最优的。因此，我们提出了不相交/联合阈值为基础的政策，并没有电池状态之间的发射机和接收机共享，分别。我们还分析了实际的接收机检测和处理的中断性能的影响。当考虑重传时，采用线性功率电平的策略来调整每次重传的功率阈值。在电池容量有限的情况下，建立了一个三维有限状态马尔可夫链模型来计算所提出策略的最优参数和相应的性能。发射机和接收机之间的能量到达相关性解决有限和无限电池的情况下。数值结果表明，电池容量，能量到达相关性和检测成本的中断性能的建议政策，以及中断概率和平均传输时间之间的权衡的影响。
2015-03-14 cs.IT math.IT
NOMA for throughput and EE maximization in Energy Harvesting Enabled Networks
通过射频（RF）辐射的无线功率传输被认为是一种潜在的解决方案，以激励能量受限的用户，谁是部署在基站附近（附近的用户）。然而，能量传输需要比正常信息传输多得多的发射功率，这使得为所有附近用户和小区边缘用户提供吞吐量方面的服务质量非常具有挑战性。因此，采用非正交多址接入（NOMA）来提高所有网络用户的吞吐量，同时满足附近用户的能量收集要求是具有实际意义的。为了实现能量收集和信息解码，我们考虑了传输时间切换（transmit-TS）协议。我们制定了两个重要的波束形成问题的用户的最大-最小吞吐量优化和能量效率最大化下的功率约束和能量收集阈值在附近的用户。对于这些问题，优化目标和能量收集在波束形成向量中是非凸的。因此，我们开发了有效的路径跟踪算法来解决这些问题。此外，我们还考虑了传统的基于功率分配（PS）的能量收集接收机。我们的数值结果证实，所提出的传输TS为基础的算法明显优于PS为基础的算法在吞吐量和能源效率方面。
2018-06-23 cs.IT math.IT
Energy Harvesting Systems with Continuous Energy and Data Arrivals: the Optimal Offline and a Heuristic Online Algorithms
为了延长通信系统的寿命，能量收集已经被开发为用于通信系统的有效技术。在这项工作中，我们考虑了一个单用户能量收集无线通信系统，其中到达数据和收集的能量曲线建模为连续函数。对于单用户模型，我们的第一个目标是找到一个离线算法，它最大化的数据量，这是由给定的截止日期发送到接收节点。如果存在一个以上的计划，发送最大的数据，我们选择一个最小的利用能量在发射机节点。接下来，我们提出了一个在线算法，这个系统。我们还考虑了一个多跳能量收集无线通信系统在全双工模式，并找到最佳的离线算法，以最大限度地提高吞吐量。
2016-01-22 cs.IT math.IT
Cognitive Energy Harvesting and Transmission from a Network Perspective
无线网络可以通过从射频（RF）信号中收集能量来自我维持。基于经典的认知无线电网络，我们提出了一种新的网络共存方法，其中来自次级网络的移动设备（称为次级发射机（ST））从来自初级网络的附近发射机（称为初级发射机（PT））的传输中获取能量，或者如果PT足够远则发送信息; ST将收集的能量存储在具有有限容量的可充电电池中，并在电池充满电时将所有可用能量用于随后的传输。在该模型中，每个PT以具有给定半径的圆盘的保护区和收获区为中心;如果ST位于某个收获区中，则它收获能量，如果它在所有保护区之外，则发送固定功率信号，否则空闲。在此模型的基础上，使用随机几何模型，其中PT和ST被建模为独立的齐次泊松点过程（HPPPs），在共存网络的中断约束下，并在一个简单的封闭形式获得的二次网络的空间吞吐量最大化。从结果中可以看出，最大二次吞吐量随着PT密度的增加而线性下降，最优ST密度与ST的传输概率成反比。
2012-09-16 cs.IT math.IT
Performance Analysis of a Cognitive Radio Network with an Energy Harvesting Secondary Transmitter under Nakagami-m Fading
在本文中，我们考虑了一个覆盖的认知无线电网络，在其中的一个次要的发射机（ST）愿意中继的信息的主要发射机向主要的接收机。作为回报，ST可以接入许可频带以将其自身的信息与主信号叠加发送到辅助接收器。功率受限的ST使用功率分割协议来从其接收到的信号中收获能量以增加其发射功率。我们分析了独立Nakagami-m衰落下的主系统和次系统的性能，推导出相应的中断概率在积分为基础的表达式。此外，考虑到高信噪比，我们得到非常紧密的封闭形式的近似中断概率。此后，通过进一步分析的近似，我们揭示了新的见解的分集阶数和编码增益的两个系统。我们的分析结果进行了验证，通过广泛的蒙特卡罗模拟。
2017-11-27 cs.IT math.IT
Optimal Offline Broadcast Scheduling with an Energy Harvesting Transmitter
我们考虑一个能量收集发射机向两个接收机广播数据。假设能量和数据到达发生在任意但已知的时刻。我们的目标是最小化在特定时间窗口内到达的数据包的总传输时间，使用在此期间可用的能量。假设一个可达到的速率区域，其结构特性满足两个用户的AWGN BC容量区域。建立了最优策略中功率和速率分配的结构性质，以及在“较弱”用户的所有数据在开始时可用的条件下，最优策略的唯一性。一个迭代算法，DuOpt，基于块坐标下降，实现相同的结构特性的最佳描述。研究了在能量效率和最小传输持续时间方面具有两个连续时期的最优调度的方法，结果表明，DuOpt在相同的特殊唯一性条件下实现了最佳性能。
2011-11-28 cs.IT math.IT
Capacity of the Energy Harvesting Gaussian MAC
我们考虑一个能量收集多址接入信道（MAC）的发射机供电的外源随机能量收集过程，并配备有限的电池。我们的特点是该信道的容量区域为n-字母的互信息率和开发的内部和外部界限，不同的一个恒定的差距。从我们的结果中出现的一个有趣的结论是，总容量的方法，一个标准的AWGN MAC（只有一个平均约束的发射功率），在MAC中的用户的数量变得很大。
2016-08-20 cs.IT math.IT
Throughput Optimal Policies for Energy Harvesting Wireless Transmitters with Non-Ideal Circuit Power
无线通信中的一个关键问题是如何权衡能量效率（EE）和频谱效率（SE）。在本文中，我们解决这个问题的点对点加性高斯白噪声（AWGN）信道与发射机供电完全通过从环境中收集能量。此外，我们假设具有非理想电路功率的实际开关发射机模型，即，当发射机开启时，其消耗的功率是发射功率和恒定电路功率之和。在这种设置下，我们研究了最优的发射功率分配，以最大限度地提高平均吞吐量在有限的时间范围内，随时间变化的能量约束和非理想的电路功耗。首先，我们考虑离线优化的假设下，能量到达的时间和数量是先验已知的发射机。虽然这个问题是非凸的，由于非理想的电路功率，我们显示了一个有效的最佳解决方案，一般对应于两相传输：第一阶段具有EE最大化开-关功率分配，第二阶段具有不随时间减小的SE最大化功率分配，从而揭示了一个有趣的结果，即EE和SE优化在能量收集通信系统中是统一的。然后，我们扩展的最佳离线算法的情况下，多个并行AWGN信道，嵌套优化的原则的基础上。最后，受离线最优解的启发，我们提出了一种新的在线算法下的实际设置，只有过去和现在的能量状态信息（ESI）已知的发射机。
2013-02-05 cs.IT math.IT
Power Allocation for Energy Harvesting Transmitter with Causal Information
我们考虑的功率分配的接入控制发射机的能量收集能力的基础上因果观察的信道衰落状态。我们假设系统工作在一个时隙的方式和信道增益在每个时隙是一个随机变量，这是独立的跨时隙。此外，我们假设发射器仅由可再生能源供电，并且能量收集过程实际上可以预测。通过对发射机的额外接入控制和最大功率约束，我们将最大化可达速率的随机优化问题表示为具有连续状态的马尔可夫决策过程（MDP）。为了有效地解决这个问题，我们定义了一个近似的价值函数的基础上分段线性拟合的电池状态。我们证明了在近似价值函数下，每次迭代中的更新由一组具有连续参数的凸问题组成。此外，我们得到了这些凸问题的最优解的封闭形式。此外，我们提出了功率分配算法的有限和无限的地平线的情况下，其计算复杂性是显着低于标准的离散MDP方法，但具有改善的性能。扩展到一般的支付函数和不完美的能量预测的情况下，也被认为是。最后，仿真结果表明，所提出的算法接近最优性能。
2014-01-10 cs.IT math.IT
Optimal Power Control for Transmitting Correlated Sources with Energy Harvesting Constraints
本文研究了在高斯信道中使用两个能量收集节点传输两个相关高斯源的加权和失真最小化问题。为此，我们开发离线和在线功率控制策略，以优化两个节点的发射功率。在离线的情况下，我们把问题作为一个凸优化和调查的最优解的结构。我们还开发了一个广义的注水功率分配算法，以获得有效的最优解。对于在线的情况下，我们量化的失真的系统使用的成本函数，并表明，预期的成本等于预期的加权和失真。基于Banach不动点定理，我们进一步提出了一个几何收敛的算法，通过简单的迭代来找到最小费用。仿真结果表明，我们的在线功率控制优于贪婪的功率控制，每个节点使用所有可用的能量在每个时隙和执行接近的建议离线功率控制。此外，我们的离线功率控制的性能几乎与系统的性能极限相吻合。
2017-06-07 cs.IT math.IT
Energy Harvesting Transmitters that Heat Up: Throughput Maximization under Temperature Constraints
由于在传感器操作加热损坏的动机，我们认为在能量收集发射机的吞吐量最佳离线数据调度问题，使由此产生的温度升高保持在一个临界水平以下。我们建模的发射机的温度动态作为一个线性系统，并确定在这样的温度约束下，以及在AWGN信道的能量收集约束下的最佳发射功率策略。我们首先推导出的结构特性的解决方案的一般情况下，多个能量到达。我们证明了最优功率策略是分段单调递减的，在能量收集时刻可能有跳跃。我们推导出单能量到达情况下最优解的解析表达式。我们表明，在单能量到达的情况下，最佳功率是单调递减的，由此产生的温度是单调增加的，并且两者在温度达到临界水平后保持恒定。然后，我们推广的多能量到达的情况下的解决方案。
2015-09-02 cs.IT cs.NI math.IT
On Achievable Rates of AWGN Energy-Harvesting Channels with Block Energy Arrival and Non-Vanishing Error Probabilities
本文研究了加性高斯白噪声（AWGN）能量收集（EH）信道的可达速率。EH过程的特征在于一系列收集的能量块，其在源处是因果已知的。所收集的能量在块内保持恒定，而跨不同块的所收集的能量的特征在于独立且同分布（i.i.d.）随机变量块具有长度$L$，其可以被解释为能量到达过程的相干时间。如果$L$是一个常数或次线性增长的块长度$n$，我们充分表征的最大传输速率的渐近展开的一阶项受到一个固定的可容忍的错误概率$\varepsilon$。一阶项称为$\varepsilon$ -容量。此外，我们还得到了渐近展开式中二阶项的上下界，这表明对于任何小于$1/2$的$\varepsilon$，二阶项都是$\sqrt{\frac{L}{n}}$.通过对保存传输策略的分析，得到了该策略的下界。如果$L$在$n$中线性增长，我们得到了$\varepsilon$ -容量的上下界，只要EH随机变量的累积分布函数（cdf）是连续的和严格增加的，它们就重合。为了达到这个下界，我们提出了一种新的自适应保存和发送策略，该策略根据块之间的能量变化在不同的块之间选择不同的保存和发送码。
2017-09-02 cs.IT math.IT
Optimal User Scheduling in Energy Harvesting Wireless Networks
我们考虑一个无线网络，其中多个能量收集发射机以分时方式与公共接收机通信。在每个时隙中，发射机可以收获能量或将其数据发送到接收机。给定一个时间期限，目标是最大化发送端在接收端具有完美和不完美信道状态信息（CSI）的随机能量到达下的和速率。原始的和率最大化（SRM）问题是一个非凸的混合整数非线性规划（MINLP）。为了得到最优调度策略，我们首先将原优化问题归结为一个凸MINLP问题，并使用广义Benders分解算法求解。我们观察到SRM问题导致发射机之间的不公平速率分配，即，靠近接收机的发射机比远离接收机的发射机实现更高的速率。因此，为了诱导发射机之间的公平性，我们考虑最小速率最大化（MRM）问题。对于有界信道估计误差，我们通过求解最坏情况的SRM和MRM问题，得到了一个鲁棒的调度策略。最后，我们比较了建议的政策与近视的政策在文献中研究，并表明前者优于后者的可实现的利率。
2018-04-28 cs.IT math.IT
Optimal Transmit Strategy for MIMO WPT Systems With Non-linear Energy Harvesting
在本文中，我们研究了多输入多输出（MIMO）无线功率传输（WPT）系统，其中能量采集器（EH）节点配备了多个非线性整流天线。我们的最优发射策略的特征在于最大化的平均收获功率在EH的发射机的功率预算的约束下的发射符号向量的最优分布。我们表明，最佳的传输策略采用标量单位范数输入符号与任意相位和两个波束成形向量，这是确定为一个非凸优化问题的解决方案。为了解决这个问题，我们提出了一个基于二维网格搜索，半定松弛，逐次凸逼近的迭代算法。我们的仿真结果表明，所提出的MIMO WPT设计显着优于两个基线计划的基础上的线性EH模型和一个单一的波束成形矢量，分别。最后，我们表明，平均收获功率与EH节点处的整流天线的数量呈线性增长，并且对于大量的TX天线饱和。
2021-04-19 cs.IT math.IT
On Energy Cooperation in Energy Harvesting Underlay Cognitive Radio Network
在本文中，我们考虑了一个能量收集认知无线电网络（EH-CRN），其中主用户和次用户共存于GPRS模式。两个发射器都具有能量收集能力，并配备有有限容量电池以存储收集的能量。此外，次级用户（SU）具有独立的能量传输单元，使得其可以将其收集的能量的一部分传输给初级用户（PU）。我们得到了一个最佳的发射功率和能量传输策略为单时隙和一个次优的策略为多时隙的情况下，最大限度地提高了由SU传输的比特数在离线设置下的主要和速率约束。对于这两种情况下，能量合作对系统性能的影响进行了研究，并观察到能量合作导致更高的SU吞吐量。
2016-03-10 cs.IT math.IT
Spatial Throughput of Mobile Ad Hoc Networks Powered by Energy Harvesting
设计手机来收集周围的能量，如动能活动或电磁辐射，将使无线网络能够自我维持，除了缓解全球变暖。本文采用随机几何模型分析了由能量收集驱动的移动自组网的空间吞吐量。在该模型中，发射机分布为泊松点过程，能量以均匀的平均速率随机到达每个发射机，称为能量到达速率;在收获足够的能量后，每个发射机在目标信号与干扰和噪声比的中断概率约束下以固定功率发送到预期接收机。假设发射器将能量存储在具有无限容量的电池中。应用随机游走理论，证明了当能量到达率大于发射功率或等于发射功率与能量到达率之比时，发射机发射的概率等于1，称为发射概率。这一结果和工具，从随机几何适用于最大化网络吞吐量为一个给定的能量到达率，通过优化传输功率。示出的最大网络吞吐量是成比例的最佳传输概率，这是等于一个，如果发射机密度是低于能量到达率的导出函数，否则小于一个，并解决了一个给定的多项式方程。最后，在高能量到达率和密集网络的极端情况下，得到了最大网络吞吐量的极限。
2013-06-27 cs.IT math.IT
Layered Coding for Energy Harvesting Communication Without CSIT
由于对资源的严格约束，在能量收集通信系统中在发射机处获取当前信道状态信息可能是不可行的。在本文中，我们优化的能量收集发射机，通信在慢衰落信道中，使用分层编码。发射机可以访问信道统计信息，但不知道确切的信道状态。在分层编码中，首先以不同的速率为每个信道状态设计码字，然后在传输之前对码字进行时分复用或叠加，从而产生两种传输策略。接收机然后基于实现的信道状态自适应地解码信息。变送器配备有非零内阻的有限容量电池。在每一个传输策略，我们首先制定和研究的平均速率最大化问题与非因果知识的收获功率变化。此外，假设统计知识和因果信息的收获功率变化，我们提出了一个次优算法，并与随机动态规划为基础的解决方案和贪婪的政策。
2017-04-14 cs.IT math.IT
A General Framework for the Optimization of Energy Harvesting Communication Systems with Battery Imperfections
能量收集已经成为一种强大的技术，用于补充当前电池供电的通信系统，以延长其寿命。在本文中，一个通用的框架介绍了优化的通信系统中，发射机能够收获能量从它的环境。假设能量到达过程是已知的非因果关系在发射机，结构的最佳传输方案，它最大限度地提高了发送的数据量由一个给定的最后期限，被确定。我们的框架包括具有连续能量到达以及电池约束的模型。进一步研究了存在能量泄漏的蓄电池，给出了泄漏率恒定时的最优传输方案。
2012-03-13 cs.IT math.IT
Capacity Analysis of Discrete Energy Harvesting Channels
研究了一般离散能量收集信道在有限电池下的信道容量。与传统的通信系统相反，这种信道的发射机由从随机的外源能量源获取能量的设备供电，并且具有有限大小的电池。因此，在每个传输机会，系统只能传输其能量不超过当前可用能量的符号。这种新型的电源为通道引入了前所未有的输入约束，该约束同时是随机的、瞬时的，并且受到输入和能量收集过程的完整历史的影响。此外，自然地，在这样的信道中，在发射机处因果地观察能量信息。这两个特性都给信道容量的分析带来了很大的挑战。在这项工作中，我们使用的技术开发的边信息和有限状态通道的通道，获得能量收集通道的容量上下限。特别是，在一般情况下，马尔可夫能量收集过程中，我们使用平稳性和遍历性理论来计算和优化的信道的可实现的速率，并推导出一系列的可计算的容量上限和下限。
2016-06-29 cs.IT math.IT
Information and Power Transfer by Energy Harvesting Transmitters over a Fading Multiple Access Channel with Minimum Rate Constraints
研究了在加性高斯噪声环境下衰落多址信道中的无线信息和功率同步传输问题。发射器以及接收器从环境源获取能量。我们假设发射机有两类数据要发送，即延迟敏感和延迟容忍数据。每个发射机以某个最小速率发送延迟敏感数据，而与信道条件（衰落状态）无关。此外，如果信道条件良好，则发送延迟容忍数据。{除了数据，发射器还传输功率，以帮助接收器满足其能量需求。}在这种情况下，我们表征的\textit{minimum-rate capacity region}，它提供了基本的限制，同时传输信息和功率的最低速率保证。由于现有技术的限制，这些限制在实践中可能无法实现。在文献中提出的用于SWIPT的实际接收机结构中，两种流行的架构是\textit{time switching}和\textit{power splitting}接收机。对于这些架构中的每一个，我们推导出最小速率的容量区域。我们表明，功率分配接收器，虽然更复杂，提供了一个更大的容量区域。
2016-12-13 cs.IT math.IT
Capacity of Fading Gaussian Channel with an Energy Harvesting Sensor Node
网络生存时间最大化正成为无线传感器网络的一个重要设计目标。能量收集最近已成为实现这一目标的优选选择，因为它提供近乎永久的操作。我们研究了这样的传感器节点的能量收集源和比较各种架构的收获的能量被使用。我们发现它的香农容量时，它是在一个衰落的AWGN信道与完美/没有信道状态信息提供在发射机发送其意见。当能量存储效率低下时，我们获得了可实现的速率，当能量用于传输以外的活动时，我们获得了容量。
2011-11-03 cs.IT math.IT
Optimal Scheduling for Energy Harvesting Transmitters with Hybrid Energy Storage
我们考虑数据传输的能量收集发射机，它具有一个混合的能量存储单元组成的一个非常有效的超级电容器（SC）和一个低效的电池。SC具有用于能量存储的有限空间，而电池具有无限空间。发射器可以选择将收集的能量存储在SC或电池中。能量同时从SC和电池中排出。在这种情况下，我们认为离线吞吐量最大化问题的最后期限在点对点通道。与以前的工作相比，具有有限和无限存储容量的混合储能模型对传输策略施加了一组广义约束。因此，我们表明，该解决方案概括了单个电池，并通过多次应用定向注水算法获得。
2013-05-23 cs.IT cs.NI math.IT
Capacity Region of Gaussian Multiple-Access Channels with Energy Harvesting and Energy Cooperation
我们考虑一个$K$用户多址接入信道（MAC）的能量收集发射机的容量区域。每个用户使用能量缓冲器存储和调度随机到达的能量。用户还可以通过向其他用户发送能量或从其他用户接收能量来执行能量协作。我们推导出该信道的容量区域，并表明：1）该容量区域与传统的具有能量协作的$K$用户高斯MAC的容量区域一致，其中平均功率约束等于能量收集情况下的电池充电速率; 2）容量区域边界上的每个速率都可以使用保存转发功率控制和固定能量协作策略来实现。
2017-02-09 cs.IT math.IT
Online Time Sharing Policy in Energy Harvesting Cognitive Radio Network with Channel Uncertainty
本文研究了一种时隙模式下的能量收集认知无线电网络。次级发射器以半双工方式从环境源收集能量，并将其存储在有限容量的可充电电池中。它将每个时隙分为两个阶段：收获阶段和传输阶段。我们在二级用户的能量可用性建模为一阶平稳马尔可夫过程。通过联合优化两个阶段的分时分配和次用户的发射功率，提出了一种鲁棒的在线传输策略，使次用户的平均吞吐量在给定的截止时间内达到最大，并与离线策略和近视策略进行了比较.
2017-09-01 cs.IT math.IT
Energy Harvesting Powered Sensing in IoT: Timeliness Versus Distortion
我们考虑一个物联网（IoT）系统，其中能量收集供电的传感器节点监测感兴趣的现象，并通过高斯信道将其观察结果传输到远程监视器。我们使用信息年龄（AoI）来测量由监视器恢复的信号的及时性，这可以通过向监视器发送更多的观测来减少。我们评估相应的失真与均方误差（MSE）度量，这将是减少，如果一个更大的发射功率和更大的信源编码率被使用。然而，由于传感器节点收集的能量是随机和有限的，因此不能同时优化接收信号的及时性和失真。因此，我们将调查的系统的时间性失真的权衡，通过最小化的平均加权和AoI和失真在所有可能的发射功率和传输间隔。首先，我们明确地提出了最佳的传输功率的性能限制实现保存和传输策略和易于实现的固定功率传输策略。其次，我们提出了一种基于后向注水的离线功率分配算法和一种基于遗传算法的离线功率分配算法，以联合优化传输间隔和发射功率。第三，我们制定了在线功率控制的马尔可夫决策过程（MDP）和解决问题的迭代算法，这密切接近的权衡限制的系统。此外，我们表明，最佳的发射功率是一个单调的和双值的函数，当前的AoI和失真。最后，我们提出了我们的结果，通过数值模拟和扩展结果的保存和传输政策衰落传感系统。
2019-12-28 cs.IT math.IT
Multiuser Joint Energy-Bandwidth Allocation with Energy Harvesting - Part I: Optimum Algorithm & Multiple Point-to-Point Channels
在本文中，我们开发了最佳的能量带宽分配算法在衰落信道中的多个能量收集发射机，每个可以通过正交信道与多个接收机进行通信。我们首先假设对于$K$时隙{\em先验}，信道状态和能量收集状态的边信息是已知的，并且每个时隙中的电池容量和最大传输功率是有界的。目标是通过为每个时隙中的每个发射机分配发射功率和带宽来最大化所有发射机在$K$时隙上的加权和速率。该问题被公式化为具有${\cal O}(MK)$约束的凸优化问题，其中$M$是接收器的数量，使得难以用通用凸求解器来求解。提出了一种迭代算法，在每次迭代中交替求解两个子问题。文中还给出了算法的收敛性和最优性。然后，我们考虑的特殊情况下，每个发射机只与一个接收机通信，其目标是最大化的总吞吐量。我们开发了有效的算法来解决这两个子问题和最佳的能量带宽分配可以得到一个整体的复杂性${\cal O}(MK^2)$。此外，还提出了一种启发式算法的能量带宽分配的因果信息的信道和能量收集状态的基础上。
2014-10-10 cs.IT math.IT
Wireless Energy Harvesting in a Cognitive Relay Network
射频能量采集技术为能量受限无线通信系统提供了一种有效的能量供给方式.提出了一种新的基于多主用户（PU）的底层认知中继网络能量收集协议。在该协议中，次节点可以从主网络（PN）获取能量，同时共享PN的许可频谱。为了评估不同系统参数对所提出的网络的影响，我们首先推导了在三个重要功率约束下二次网络（SN）的中断概率的精确表达式：1）在辅助源（SS）和辅助中继（SR）处的最大发射功率，2）在每个PU接收机处允许的峰值干扰功率，以及3）从每个PU发射机到SR和到次要目的地（SD）的干扰功率。为了获得不同参数对SN成功数据传输的影响的实际设计见解，我们推导了时延敏感和时延容忍传输模式的吞吐量表达式。推导了中断概率和时延敏感吞吐量的渐近封闭式表达式，以及时延容忍吞吐量随PU收发器数目无穷大的渐近解析式.结果表明，当PU发射机位于SS附近且距离SR和SD足够远时，中断概率提高。我们的结果还表明，当PU发射机的数量很大时，来自PU发射机的干扰的有害影响超过了从PU发射机收集的能量的益处。
2016-01-10 cs.IT math.IT
Can Feedback Increase the Capacity of the Energy Harvesting Channel?
我们调查反馈是否可以增加能量收集通信信道的容量，其中由外源能量到达过程供电并配备有限电池的发射器通过无记忆信道与接收器通信。对于一个简单的特殊情况下，能量到达过程是确定性的和信道是BEC，我们明确计算的前馈和反馈的能力，并表明，反馈可以严格增加该信道的容量。在这个例子的基础上，我们还表明，反馈可以增加的能力时，能源抵达是独立同分布。在发送器和接收器处非因果地已知。
2015-06-05 cs.IT math.IT
Online Power Allocation at Energy Harvesting Transmitter for Multiple Receivers with and without Individual Rate Constraints for OMA and NOMA Transmissions
在本文中，我们提出了一个在线的功率分配方案，以最大化的时间平均和速率的多个下行链路接收机与能量收集发射机。发射机采用非正交多址（NOMA）和/或正交多址（OMA）来向多个用户发送数据。此外，我们考虑的情况下，每个单独的用户有一个服务质量约束其所需的瞬时速率。利用李雅普诺夫优化技术，得到了在给定时隙内，不同用户的总发射功率和功率分配的决策。所提出的方案不需要任何信道状态和收获能量的统计信息。所提出的功率分配方案需要基于小复杂度的功率分配决策。因此，所提出的方案可以提供实时的的解决方案，并且更适合于系统状态参数（例如，信道状态、收获的能量等）快速变化的在线功率分配问题。所提出的方案的性能与仿真结果的帮助下证明。
2019-11-20 cs.IT eess.SP math.IT
Information-Theoretic Analysis of an Energy Harvesting Communication System
在能量收集通信系统中，外源再充电过程为数据传输提供能量，并且到达的能量可以在消耗之前缓冲在电池中。如果没有足够的能量，传输就会中断。我们在信息论的背景下处理这种随机能量到达的通信。基于经典的加性高斯白噪声（AWGN）信道模型，研究了发射端能量到达随机时的编码问题。我们表明，随机能量到达的AWGN信道的容量等于平均功率约束等于平均充电率的容量。我们提供了两种不同的容量实现方案：{ \it save-and-transmit}和{ \it best-effort-transmit}。接下来，我们考虑的情况下，能量到达具有随时间变化的平均在一个较大的时间尺度。我们推导出最大平均吞吐量的最佳离线功率分配，并提供了一个算法，找到最佳的功率分配。
2010-09-29 cs.IT math.IT
Throughput Maximization for an Energy Harvesting Communication System with Processing Cost
在无线网络中，通信消耗的能量包括传输能量和处理能量。在本文中，点到点通信在衰落信道中的能量收集发射机进行了研究，同时考虑到传输和处理的能量成本。在已知能量到达和衰落分布的假设下，研究了吞吐量最大化的最优传输策略。假设发射机在传输周期开始时在其缓冲器中具有足够量的数据，则在给定截止日期之前的平均吞吐量被最大化。此外，一个“定向灌胶算法”，计算最佳的传输策略进行了说明。
2012-08-23 cs.IT math.IT
Age of Information in Multi-source Updating Systems Powered by Energy Harvesting
本文考虑了一个多源实时更新系统，其中一个能量收集（EH）供电的发射机节点有多个源产生关于几个物理过程的状态更新。然后，状态更新被发送到目的地节点，其中每个状态更新的新鲜度根据信息年龄（AoI）来测量。假设每个源和收获的能量包的状态更新根据独立的泊松过程到达发射机，并且假设每个状态更新的服务时间是指数分布的。与大多数现有的聚焦于表征其平均值时，发射机具有可靠的能量源，因此不是由EH（以下称为非EH发射机）AoI的分析，我们的分析是专注于了解AoI在多源系统中的分布特性，通过其矩生成函数（MGF）的表征。特别是，我们使用的随机混合系统（SHS）的框架来推导出封闭形式的表达式的平均/MGF的AoI下的几个优先级的纪律在发射机，包括非抢占式和源不可知/源感知抢占服务策略。我们的结果的一般性证明恢复几个现有的结果作为特殊情况。
2021-09-15 cs.IT math.IT
Distributed Opportunistic Scheduling for Energy Harvesting Based Wireless Networks: A Two-Stage Probing Approach
本文考虑了一个异构的ad hoc网络与多个发射机-接收机对，其中所有的发射机都能够收获可再生能源的环境和竞争的一个共享信道随机访问。特别是，我们专注于两种不同的情况下：恒定的能量收集（EH）率模型，其中EH率在感兴趣的时间内保持恒定，和i.i.d. EH速率模型，其中EH速率独立且相同地分布在不同的竞争时隙上。为了量化能量状态信息（ESI）和信道状态信息（CSI）的作用，提出了一种具有两阶段探测和先保存再发送能量利用的分布式机会调度（DOS）框架.然后通过一维搜索得到最优吞吐量和最优调度策略，一种迭代算法，在每次迭代中包括以下两个步骤：首先，假设每个发射机的存储能量水平是固定的，具有给定的分布，期望吞吐量最大化问题被表示为最优停止问题，其解被证明存在，然后针对两个模型导出;第二，对于固定的停止规则，在每个发射机的能量水平被证明是平稳的，并提出了一个有效的迭代算法来计算其稳态分布。最后，我们验证了我们的分析数值结果和量化的吞吐量增益相比，尽力而为的交付计划。
2015-05-16 cs.IT math.IT
Finite Horizon Energy-Efficient Scheduling with Energy Harvesting Transmitters over Fading Channels
在本文中，能量有效的传输方案，实现最大的吞吐量在有限的时间间隔内的问题设置，包括能量收获，数据到达和信道变化进行了研究。我们的目标是以一种有利于良好的在线解决方案的方式来表达离线最优策略。我们表示任何吞吐量最大化的能源效率的离线时间表（EE-TM-OFF）明确的水位。这允许使用相关联的离线水位的估计来对发射功率和速率决策进行每时隙实时评估。为了计算在线功率水平，我们构造了一个随机动态规划，将离线最优解作为一个随机过程。我们引入了“立即填充”度量，它提供了一个下界的任何在线政策的效率相对于相应的最佳离线解决方案。这种方式获得的在线算法表现出接近离线最优的性能，不仅从长远来看，而且在短期的问题视野，认为他们适合于实际应用。
2017-02-21 cs.IT math.IT
Minimization of Transmission Duration of Data Packets over an Energy Harvesting Fading Channel
将衰落条件下能量收集发射机传输完成时间最小化的离线问题扩展到允许数据包在传输过程中到达。一种用于计算最优功率和速率分配（即，最优离线调度）被开发和研究。
2012-07-31 cs.IT math.IT
Asymptotically Optimal Power Allocation for Energy Harvesting Communication Networks
对于一般的能量收集（EH）通信网络，即，在节点通过EH产生发射功率的网络中，当发射时隙数$N$和EH节点的电池容量$B_{\rm max}$满足$N\to\infty$和$B_{\rm max}\to\infty$时，我们得到了优化一般效用函数的渐近最优在线功率分配解.所考虑的家庭的效用函数是一般的，足以包括最重要的性能指标，在通信理论，如平均数据率，中断概率，平均误比特概率，平均信噪比。所提出的功率分配解决方案非常简单。即，EH网络的渐进最优功率分配与等效非EH网络的最优功率分配相同，等效非EH网络的节点具有无限可用能量，但是它们的平均发射功率被约束为等于EH网络中对应节点的平均收获功率和/或最大平均发射功率。当$N\to\infty$和$B_{\rm max}\to\infty$满足一定条件时，一般EH网络的最大平均性能收敛于相应的等价非EH网络的最大平均性能.虽然所提出的解决方案本质上是渐进的，但是它适用于在大但有限数量的时隙中进行发送并且具有比平均收获功率和/或最大平均发送功率大得多的电池容量的EH系统。
2017-01-30 cs.IT math.IT
Transmit Power Minimization for Wireless Networks with Energy Harvesting Relays
能量收集（EH）最近已经成为绿色通信的关键技术，因为它可以用可再生能源为无线网络供电。然而，用EH节点直接取代传统的非EH发射机将是一个挑战。在本文中，我们建议部署额外的EH节点作为中继在现有的非EH网络。具体而言，所考虑的非EH网络由多个源-目的地（S-D）对组成。部署的EH中继器将轮流协助每个S-D对，并且可以实现能量分集以对抗每个EH中继器的低EH率。为了充分利用这些EH中继，与源发送功率最小化的设计目标，我们制定了一个联合功率分配和中继选择问题，然而，这是NP-难的。因此，我们提出了一个通用的框架来开发有效的次优算法，这主要是基于一个充分条件的优化问题的可行性。该条件产生有用的设计见解，也揭示了能量硬化效应，这提供了免除非因果EH信息的要求的可能性。仿真结果表明，所提出的合作策略可以实现接近最优的性能，并提供显着的节能。与只优化当前传输块性能的贪婪协作方法相比，该策略可以用更少的中继实现相同的性能，并且性能差距随着S-D对的数量增加而增大。
2016-01-17 cs.IT math.IT
Finite Blocklength Achievable Rates for Energy Harvesting AWGN Channels with Infinite Buffer
我们考虑一个加性白高斯信道，其中发射机由能量收集源供电。对于这样一个系统，我们提供了一个下界的最大码书在有限的代码长度，提高了以前已知的界限。
2016-01-26 cs.IT math.IT
A Novel Mode Switching Scheme Utilizing Random Beamforming for Opportunistic Energy Harvesting
由于无线电信号同时携带能量和信息，因此关于同时无线信息和功率传输（SWIPT）的统一研究最近引起了人们对实现无线供电通信网络的极大关注。在本文中，我们研究了一个多输入单输出（MISO）多播SWIPT网络与一个多天线发射机发送共同的信息，多个单天线接收器同时随着机会主义的无线能量收集在每个接收器。从实际考虑，我们假设信道状态信息（CSI）仅在每个相应的接收机处是已知的，但在发射机处是不可用的。我们提出了一种新的接收机模式切换SWIPT方案的基础上的一个新的应用程序的传统的随机波束成形技术在多天线发射机，它产生人工信道衰落，使更有效的能量收集在每个接收机时，接收功率超过一定的阈值。对于所提出的方案，我们调查可实现的信息速率，收获的平均功率和/或停电概率，以及它们在AWGN和准静态衰落信道的各种权衡。与没有随机发射波束成形的周期性接收器模式切换的参考方案相比，当所收获的能量目标足够大时，所提出的方案被示出能够实现更好的速率-能量权衡。特别是，它揭示了采用一个单一的随机波束的建议计划是渐近最佳的发射功率增加到无穷大，也表现出最好的有限发射功率的高收获的能量制度的最实际的利益，从而导致一个有吸引力的低复杂度的实现。最后，我们比较了所提出的方案与不同的随机波束设计的速率-能量性能。
2014-07-21 cs.IT math.IT
End-to-end Throughput Maximization for Underlay Multi-hop Cognitive Radio Networks with RF Energy Harvesting
研究了能量收集认知无线电网络（EH-CRN）中主用户（PU）和次用户（SU）共存的绿色模式，其中无电池SU捕获PU的频谱和能量，以提高频谱效率和绿色能源利用率。为了降低SU的发射功率，我们采用时分多址的多跳传输，通过该多跳传输，SU首先从PU的RF信号中收获能量，然后在分配的时间内与PU同时发射数据，所有这些都在授权频谱中。这样，每个SU的可用发射能量主要取决于在轮到发射之前所收获的能量，即能量因果关系。同时，必须严格控制SU的发射功率，以保护PU免受有害干扰。因此，受能量因果关系约束和干扰功率约束，我们研究了端到端的吞吐量最大化问题的最优时间和功率分配。为了解决这个非凸问题，我们首先等价地将其转化为一个凸优化问题，然后提出了联合最优时间和功率分配（JOTPA）算法，迭代求解一系列的可行性问题，直到收敛。大量的仿真评估的性能与JOTPA的EH-CRN在三个典型的部署场景，并通过与其他两个资源分配算法进行比较，验证了JOTPA的优越性。
2017-03-08 cs.IT math.IT
Transmission Game in MIMO Interference Channels With Radio-Frequency Energy Harvesting
对于MIMO干扰信道上的多用户传输，每个用户设计发送协方差矩阵以最大化其信息速率。当网络中存在无源射频（RF）能量收集器时，传输受到发射功率限制和能量收集要求两者的约束。无源RF能量收集器收集来自附近无线信息发射器的辐射能量，而不是使用专用无线功率源。它需要多个发射器来集中它们的RF辐射，因为典型的电场强度很弱。在本文中，战略游戏提出了多用户传输。首先，在一个非合作的游戏，每个发射机有一个最佳的响应策略的发送协方差矩阵，遵循一个多层次的注水解决方案。存在纯策略纳什均衡。其次，在合作博弈中，不需要估计从每个发射器收集的能量的比例。相反，发射机就能量贡献的单位奖励进行讨价还价。信息率的近似值被用于构造个体效用，使得网络效用最大化问题可以被分解，并且讨价还价过程可以分布式地实现。讨价还价的解决方案给出了一个点的利率是优于纳什均衡和接近帕累托前沿。仿真结果验证了算法，提供良好的通信性能，同时满足RF能量收集的要求。
2017-04-13 cs.GT cs.IT math.IT
