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
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
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
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
Reconstruction of Correlated Sources with Energy Harvesting Constraints in Delay-constrained and Delay-tolerant Communication Scenarios
在本文中，我们研究了时间相关的源在点对点通信的情况下，包括一个能量收集传感器和融合中心（FC）的重建。我们的目标是通过使用来自先前编码源的数据作为边信息来最小化重构观测中的平均失真。首先，我们分析了一个延迟约束的情况下，源必须重建之前的下一个时隙。我们在凸优化框架中制定问题并导出最佳传输（即，功率和速率分配）策略。为了解决这个问题，我们提出了一个基于次梯度法的迭代算法。有趣的是，该问题的解决方案由二维定向注水算法（用于功率分配）和反向注水算法（用于速率分配）之间的耦合组成。然后，我们找到了一个更一般的解决方案，这个问题的延迟容忍的情况下，源重建的时间范围扩展到多个时隙。最后，我们提供了一些数值结果，说明延迟和相关性的影响，在功率和速率分配政策，并在由此产生的重建失真。我们还讨论了表现出的启发式在线政策来自最佳（离线）的差距。
2017-01-24 cs.IT math.IT
Energy-Efficient Resource Allocation in OFDMA Systems with Hybrid Energy Harvesting Base Station
本文研究了在具有混合能量收集基站的OFDMA下行链路网络中能量有效通信的资源分配算法设计。具体地，能量采集器和由不可再生资源驱动的恒定能量源用于供应系统操作所需的能量。我们首先考虑确定性离线系统设置。特别地，假设关于能量到达和信道增益的非因果知识的可用性，离线资源分配问题被公式化为考虑电路能量消耗、有限能量存储容量和最小所需数据率的非凸优化问题。我们将这个非凸优化问题转化为一个凸优化问题，通过应用分时和分式规划，从而导致一个有效的渐近最优离线迭代资源分配算法。在每一步迭代中，利用拉格朗日对偶分解求解变换后的问题。所获得的资源分配策略使得数据传输的加权能量效率最大化。随后，我们重点研究了在线算法设计。一个随机动态规划方法，以获得最佳的在线资源分配算法，这需要一个令人望而却步的高复杂度。为了在系统性能和计算复杂性之间取得平衡，本文提出了一种低复杂度的次优在线迭代算法。
2013-02-19 cs.IT math.IT
On the precoder design of a wireless energy harvesting node in linear vector Gaussian channels with arbitrary input distribution
本文研究了一种工作在线性矢量高斯信道中的无线能量收集节点（WEHN），该信道具有任意分布的输入符号。在信道状态和收获能量的非因果知识下研究了沿N个独立信道接入最大化互信息的预编码策略（通常称为离线方法）。它示出，在每个信道使用，左奇异向量的预编码器是相等的Gram信道矩阵的特征向量。此外，通过最小均方误差（MMSE）矩阵的能量收集配置文件的预编码器的最佳奇异值的表达式。然后，考虑预编码器的右奇异向量被设置为单位矩阵的具体情况。在这种情况下，最佳的离线功率分配，命名为水星水流，推导出一个直观的图形表示。提出了两种计算水银水流解的最优离线算法，并对它们的计算复杂性进行了详尽的研究。此外，在线算法的设计，它只使用的因果知识的收获的能量和信道状态。最后，通过仿真对所获得的互信息进行了评估。
2013-01-28 cs.IT math.IT
Optimal Packet Scheduling on an Energy Harvesting Broadcast Link
考虑能量收集通信系统中每个用户给定比特数的传输完成时间的最小化，其中能量收集时刻以离线方式已知。假设具有由2用户AWGN广播信道容量区域满足的结构属性的可实现速率区域。它示出，即使所有的数据在开始时是可用的，从每个能量收获的非负量的能量被推迟到以后使用，使得发射功率在其最低值开始，并随着时间的推移而上升。最优调度器同时结束到两个用户的传输。利用问题的特殊结构，迭代离线算法，FlowRight，从早期的文献中，适应并证明解决这个问题。该解决方案具有多项式的复杂性，在使用的收获的数量，并观察到收敛速度很快的数值例子。
2011-02-24 cs.IT math.IT
Closed-Form Delay-Optimal Power Control for Energy Harvesting Wireless System with Finite Energy Storage
在本文中，我们考虑延迟最优功率控制的能量收集无线系统与有限的能量存储。无线系统仅由具有突发数据到达的可再生能源供电，并且其特征在于数据队列和能量队列。我们考虑一个延迟最优功率控制问题，并制定了一个无限时域平均成本马尔可夫决策过程（MDP）。为了处理维数灾难，我们引入了一个虚拟的连续时间系统，并推导出封闭形式的近似优先级函数的离散时间MDP在各种操作制度。在此基础上，我们得到了一个在线的功率控制解决方案，它是自适应的信道状态信息，以及数据和能量队列状态信息。推导出的功率控制解决方案具有多级注水结构，其中水位由数据和能量队列长度共同确定。我们通过仿真表明，该方案具有显着的性能增益与各种基线相比。
2014-08-19 cs.IT math.IT
On Optimal Online Algorithms for Energy Harvesting Systems with Continuous Energy and Data Arrivals
能量收集（EH）已经被开发用于延长能量受限的通信系统的寿命。在这封信中，我们考虑了一个单用户EH通信系统，其中的到达数据和收获的能量曲线被建模为一般函数。与该领域的大多数工作不同，我们研究了仅获取到达数据和收获能量过程的因果信息的在线算法。我们研究如何以及最佳的在线算法的工作相比，最佳的离线算法，因此，我们的目标是找到最佳的在线算法的最佳离线算法的完成时间的比率的下限和上限。我们提出了两个在线算法，实现了这个比率的上限为2。此外，我们表明，这个比例是2的最佳在线算法。
2017-01-19 cs.IT math.IT
Throughput Maximization for Two-way Relay Channels with Energy Harvesting Nodes: The Impact of Relaying Strategies
本文研究了具有能量收集节点的双向中继信道。特别是，我们发现传输策略，最大限度地提高双向中继信道的总吞吐量时，中继不采用数据缓冲区。中继可以执行解码转发、压缩转发、计算转发或放大转发中继。此外，我们考虑吞吐量的改善，通过动态选择中继策略，从而在混合中继策略。我们表明，迭代广义定向注水算法解决了离线吞吐量最大化问题，可实现的总和率从个人或混合中继方案。除了最优离线策略外，我们还通过动态规划得到了最优在线策略。我们提供了每个中继方案的数值结果，以支持分析结果，指出适应瞬时中继策略的优势，可用的收获能量。
2015-04-29 cs.IT math.IT
Energy Harvesting Wireless Sensor Networks: Delay Analysis Considering Energy Costs of Sensing and Transmission
能量收集（EH）提供了一种大大提高无线传感器节点寿命的方法。然而，EH过程中固有的随机性可能导致执行感测操作和将感测到的信息发送到信宿的显著延迟。与大多数现有的EH传感器网络的延迟性能的研究，其中只考虑传输的能量消耗，我们考虑的感知和传输的能量成本。具体来说，我们考虑一个EH传感器，监测一些状态的环境属性，并采用了一个收获，然后使用协议来执行感测和传输。为了全面地研究延迟性能，我们考虑两个互补的度量并解析地导出它们的统计：（i）更新年龄-测量从传感器获得信息到感测到的信息被成功发送到接收器所花费的时间，即，在接收器处更新的信息有多及时，以及（i i）更新周期-测量两个连续成功传输之间的持续时间，即，接收器处的信息更新的频率。我们的研究结果表明，传感能量成本的考虑导致了两个指标之间的一个重要的权衡：更频繁的更新导致在接收端提供的信息不及时。
2016-03-15 cs.IT math.IT
Timely Updates in Energy Harvesting Two-hop Networks: Offline and Online Policies
考虑了一种两跳能量收集通信网络，其中测量更新由源通过中间中继传输到目的地。更新应及时发送，以最大限度地减少信息的年龄，定义为自源生成目的地的最新更新以来所经过的时间。源和中继器使用从自然界收集的能量进行通信，这些能量存储在无限大的电池中。两个节点都使用固定的传输速率，因此更新会产生固定的延迟（服务时间）。提出了两个问题：离线问题和在线问题，在离线问题中能量到达信息是先验已知的，在在线问题中这种信息随时间被因果地揭示。在这两个问题中，它表明，它是最佳的传输更新从源的时间，因为中继准备将它们转发到目的地，使源和中继作为一个组合节点。在最优策略中反复出现的主题是，更新应尽可能均匀地分布在时间上，受能源因果关系和服务时间约束。这在离线设置中是完美实现的，并且几乎可以肯定地通过尽力策略在在线设置中实现。
2019-04-09 cs.IT cs.NI eess.SP
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
UAV Trajectory, User Association and Power Control for Multi-UAV Enabled Energy Harvesting Communications: Offline Design and Online Reinforcement Learning
在本文中，我们考虑多个太阳能供电的无线节点，利用收集的太阳能传输收集到的数据到多个无人机（UAV）在上行链路。在这种情况下，我们共同设计无人机飞行轨迹，无人机节点通信协会，和上行链路功率控制，有效地利用收获的能量和管理同信道干扰在有限的时间范围内。为了保证无线节点的公平性，设计目标是最大化最差用户速率。联合设计问题是高度非凸的，并且需要瞬时能量状态信息（ESI）和信道状态信息（CSI）的因果（未来）知识，这在现实中是难以预测的。为了克服这些挑战，我们提出了一个离线的方法，基于凸优化，只利用平均ESI和CSI。该问题由三个凸子问题和逐次凸逼近（SCA）和交替优化来解决。我们进一步设计了一个在线凸辅助强化学习（CARL）方法，以提高系统的性能的基础上实时的环境信息。与传统的强化学习（RL）方法相比，提出了基于最优离线无人机轨迹的多无人机调节飞行走廊的思想，避免了无人机不必要的飞行探索，提高了学习效率和系统性能。通过计算机模拟验证了所提方法的有效性。所提出的CARL方法提供了25%和12%的改善最差的用户率在离线和传统的RL方法。
2022-07-21 cs.IT cs.NI 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
Delay Optimal Scheduling for Energy Harvesting Based Communications
近年来，绿色通信引起了越来越多的研究兴趣。源节点配备可充电电池，可以从周围环境中获取能量，并依靠这种免费的可再生能源来传输数据包。然而，由于来自收获的可用能量的不确定性，如果源总是等待收获的能量，则可能引起不可容忍的大延迟和分组丢失。为了克服这个问题，一个可靠的能源（RES）可以采取及时交付积压的数据包。在本文中，我们研究了由容量有限的电池和一个RES一起存储收集的能量的突发通信链路的延迟最优调度问题。所提出的调度方案优先使用收集的能量，并在必要时基于数据和能量共享过程诉诸RES，具有来自RES的平均功率约束。通过二维马尔可夫链建模和线性规划公式，我们导出最优的基于阈值的调度策略以及相应的传输参数。我们的研究包括三个示例性的情况下，捕捉数据包到达过程和能量收集能力之间的一些重要关系。我们的理论分析证实了仿真结果。
2013-08-23 cs.ET cs.IT math.IT
Performance Analysis for Energy Harvesting Communication Systems: From Throughput to Energy Diversity
基于能量收集的通信因其广泛的应用和商业化的可行性而引起了人们极大的研究兴趣。在本文中，我们考虑在发射机的EH约束的无线通信。首先，对于延迟容忍的流量，我们调查的长期平均吞吐量最大化的问题和分析比较的吞吐量性能对传统电源支持的系统。其次，对于延迟敏感的业务，我们分析了中断概率通过研究其渐近行为在高能量到达率制度，其中的能量分集的新概念被正式引入。此外，我们表明，中断概率接近零的速度，称为能量分集增益，根据不同的电源模式。
2015-12-02 cs.IT math.IT
Age Minimization in Energy Harvesting Communications: Energy-Controlled Delays
我们考虑一个能量收集源，它从物理现象中收集测量值，并在通信会话时间内将更新发送到目的地。更新引起传输延迟，该延迟是在其传输中使用的能量的函数。每次更新使用的传输能量越多，它到达目的地的速度就越快。我们的目标是以及时的方式传输更新，即，使得信息的总年龄在通信会话结束时最小化，受到能量因果关系约束。我们考虑这个问题的两个变化。在第一种设置中，源控制测量更新的数量、它们的传输时间以及在它们的传输中使用的能量的量（其管理它们的延迟或服务时间）。在第二种设置中，测量更新随时间从外部到达，因此更新的数量变得固定，代价是向问题添加数据因果关系约束。我们在这两种设置的年龄最小的政策的特点，并讨论了年龄的信息度量的关系，在能量收集文献中使用的其他指标。
2017-12-11 cs.IT cs.NI eess.SP
Power Allocation for Conventional and Buffer-Aided Link Adaptive Relaying Systems with Energy Harvesting Nodes
能量收集节点在没有连续供电的协作通信系统中发挥着重要作用。在本文中，我们考虑传统的和缓冲区辅助链路自适应EH中继系统的优化，其中EH源通过EH解码转发中继与目的地通信。在传统的中继中，源和中继在连续的时隙中发送信号，而在缓冲器辅助的链路自适应中继中，源-中继和中继-目的地信道的状态确定是源还是中继被选择用于传输。我们的目标是最大限度地提高系统吞吐量在有限数量的传输时隙的中继协议。在传统中继的情况下，我们提出了一个离线和几个在线的联合源和中继发送功率分配方案。对于离线功率分配，我们制定了一个优化问题，可以最佳地解决。对于在线的情况下，我们提出了一个动态规划（DP）的方法来计算最佳的在线发射功率。为了减轻DP固有的复杂性，我们还提出了几个次优的在线功率分配方案。对于缓冲器辅助链路自适应中继，我们表明，联合离线优化的源和中继的发射功率，随着链路选择的结果在一个混合整数非线性规划，我们最佳地解决使用空间分支定界方法。我们还提出了一个有效的在线功率分配方案和一个朴素的在线功率分配方案的缓冲器辅助链路自适应中继。我们的研究结果表明，链路自适应中继提供了一个更高的计算复杂性的代价比传统的中继性能的改善。
2012-09-11 cs.IT math.IT
Two-hop Communication with Energy Harvesting
具有从环境中获取能量的能力的通信节点有可能在其电池有限容量所限制的时间范围之外运行;因此，延长了整个网络的寿命。然而，在存在能量收集设备的情况下通信系统的优化需要功率分配方面的新范例，因为能量随着时间变得可用。在本文中，我们考虑的问题，两跳中继的能量收集节点的存在。当中继器工作在全双工模式时，我们确定了能量收集源和中继器的最佳离线传输方案。在半双工中继的情况下，我们提供了最佳的传输方案时，源有一个单一的能量包。
2011-09-26 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
Weighted Sum-Throughput Maximization for MIMO Broadcast Channel: Energy Harvesting Under System Imperfection
在这项工作中，MIMO广播信道下的能量收集（EH）约束和峰值功率约束的影响。发射机配备了一个混合储能系统，由一个完美的超级电容器（SC）和一个低效的电池组成，其中两个元件的储能容量都有限。此外，还讨论了数据处理电路功耗的影响。具体来说，这里研究了两种极端情况，其中第一种假设理想/零电路功耗，第二种考虑正恒定电路功耗，其中电路总是以其最高功率电平工作。因此，这两种极端情况下的性能分别作为实际系统性能的上限和下限。在这种情况下，离线调度的理想和最大电路功耗进行了研究。相关的优化问题，制定和解决加权吞吐量优化。此外，我们扩展到一般的电路功耗模型。为了补充这项工作，一些直观的在线政策，所有情况下。有趣的是，对于最大电路功耗的情况下，一个接近最优的在线政策，其性能被证明是可比的，其离线对应的数值结果。
2015-11-05 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
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
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
Spectrum sharing in energy harvesting cognitive radio networks: A cross-layer perspective
在本文中，我们提出了一个跨层的观点，在能量收集认知无线电网络（CRN）的数据传输。研究了在考虑采集能量、数据产生、信道状态和电价随机性的情况下，时延最优功率分配问题。为了保证主用户（PU）的传输，其信号干扰比（SIR）应不小于一个阈值。每个用户，包括PU以及次级用户（SU），具有能量收集设备，并且PU还可以购买电网电力。每个用户都是理性和自私的，以最小化自己的缓冲延迟。我们制定了一个随机Stackelberg游戏的双层方式。通过重写目标和约束解耦后，得到了等价的易处理重构。首先给出了求解下层SU非合作随机博弈的纳什均衡（NE）的分布式算法。在此基础上，讨论了PU和SU之间不存在信息交换的随机Stackelberg对策。设计了分布式迭代算法。在此基础上，提出了一种分布式在线算法。最后通过仿真验证了算法的正确性和有效性。
2017-07-07 cs.IT math.IT
Age of Information in a Multiple Access Channel with Heterogeneous Traffic and an Energy Harvesting Node
信息时代（AoI）是一个新出现的概念和度量数据新鲜度的指标。在这项工作中，我们研究的延迟和AOI在多址信道（MAC）与两个源节点发送不同类型的数据到一个共同的目的地。第一节点是网格连接的，并且其数据分组以突发方式到达，并且在每个时隙，其以一定概率发送一个分组。另一个能量收集（EH）传感器节点每当被充电时以一定概率生成新的状态更新。我们推导出的电网连接的节点和EH传感器的AoI的延迟作为系统中的不同参数的函数。结果表明，相互干扰对两个节点的时延和老化性能有着重要的影响。
2019-03-12 cs.IT cs.NI math.IT
Throughput Maximization for the Gaussian Relay Channel with Energy Harvesting Constraints
本文考虑在无线协作通信中使用能量采集器，而不是传统的时不变能量源。为了便于阐述，我们研究了经典的三节点高斯中继信道，其中源节点和中继节点利用能量收集源的能量进行传输.假设一个确定性EH模型下的能量到达时间和收获量是已知的传输之前，吞吐量最大化问题在有限的地平线上的$N$传输块进行了研究。特别地，考虑具有不同延迟约束的两种类型的数据业务：延迟约束（DC）业务（对于其，在目的地处仅允许一个块解码延迟）和无延迟约束（NDC）业务（对于其，允许多达$N$块的任意解码延迟）。对于DC的情况下，我们表明，随着时间的推移，联合源和中继功率分配是必要的，以实现最大的吞吐量，并提出了一个有效的算法来计算最佳的功率配置文件。对于NDC的情况下，虽然吞吐量最大化问题是非凸的，我们证明了分离原则的源和中继功率分配问题的最优性，在此基础上，两阶段的功率分配算法的开发，分别获得最佳的源和中继功率配置文件。此外，我们还比较了DC和NDC情形，得到了NDC情形严格优于DC情形的充分必要条件。结果表明，NDC传输是能够利用一种新形式的多样性所产生的独立源和中继能量可用性随着时间的推移在合作通信，称为“能量分集”，即使与时不变的信道。
2012-05-18 cs.IT math.IT
Relaying Protocols for Wireless Energy Harvesting and Information Processing
一个新兴的解决方案，延长寿命的能量受限的中继节点在无线网络中是利用周围的射频（RF）信号，并同时收获能量和处理信息。在本文中，放大和转发（AF）中继网络被认为是一个能量受限的中继节点收获能量从接收到的RF信号，并使用收获的能量转发源信息到目的地。基于时间交换和功率分配接收机架构，提出了两种中继协议，即i）基于时间交换的中继（TSR）协议和ii）基于功率分配的中继（PSR）协议，以使得能够在中继处进行能量收集和信息处理。为了确定吞吐量，中断概率和遍历容量的解析表达式推导出延迟限制和延迟容忍传输模式，分别。数值分析提供了实际的洞察各种系统参数，如能量收集时间，功率分配比，源传输速率，源中继距离，噪声功率和能量收集效率，对无线能量收集和信息处理使用AF中继节点的性能的影响。特别地，TSR协议在相对低的信噪比和高传输速率下的吞吐量方面优于PSR协议。
2013-06-25 cs.IT math.IT
Hybrid Offline-Online Design for UAV-Enabled Data Harvesting in Probabilistic LoS Channel
该文研究了一种基于无人机（UAV）的城市无线传感器网络（WSN），部署一架无人机在给定时间内从分布式传感器节点（SN）收集数据。为了表征无人机与SN之间偶尔发生的建筑物阻塞，采用仿真与数据回归相结合的方法，构建了曼哈顿型城市的概率视距（LoS）信道模型，该模型以UAV-SN仰角的广义Logistic函数的形式表示。我们假设只有SN的位置和概率LoS信道模型的知识是先验的，而无人机可以获得瞬时的LoS/Non-LoS信道状态信息（CSI）与SN在其飞行过程中的实时的。我们的目标是最大限度地提高无人机所有SN的最小（平均）数据汇集率。为此，我们制定了一个新的速率最大化问题，通过联合优化无人机的三维（3D）轨迹和传输调度的SN。虽然最优解是棘手的，由于缺乏完整的UAV-SNs CSI，我们在本文中提出了一种新的和一般的设计方法，称为混合离线-在线优化，以获得一个次优的解决方案，利用统计和实时CSI。从本质上讲，我们提出的方法将无人机轨迹和通信调度的联合设计分为两个阶段：即，离线阶段，其基于概率LoS信道模型在UAV飞行之前确定UAV路径，接着是在线阶段，在线阶段自适应地调整沿着离线优化路径的UAV飞行速度以及基于瞬时UAV的通信调度。SN CSI和SN的累积接收的个体数据量。
2020-01-02 cs.IT cs.NI 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
Energy-efficient transmission for wireless energy harvesting nodes
能量收集作为对诸如传感器节点的电池供电设备充电的手段越来越重要。高效的传输策略必须开发无线能量收集节点（WEHN），同时考虑到节点中的能量和数据的可用性。我们考虑一个场景，其中数据和能量分组到达节点，其中分组的时刻和量是已知的（离线方法）。在本文中，最佳的数据传输策略，找到了一个有限的电池容量WEHN，必须满足一些服务质量（QoS）的约束，以及能源和数据的因果关系的约束。作为我们分析的结果，我们可以说，由于电池溢出而损失能量是低效的，除非没有更多的数据要传输，并且该问题可能没有可行的解决方案。最后，一个算法，计算的数据传输曲线最小化的总传输时间，满足上述约束已经开发。
2012-12-05 cs.IT 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
Flexible Functional Split and Power Control for Energy Harvesting Cloud Radio Access Networks
在云无线接入网（C-RAN）中，功能划分是一种灵活平衡远端处理开销和前传速率的有效技术。通过收集可再生能源，远程无线电单元（RRU）可以节省电网电力并灵活部署。然而，能量到达的随机性构成了主要的设计挑战。为了最大限度地提高吞吐量的平均前传速率约束下，在C-RAN与可再生能源供电的RRU，我们首先研究了选择最佳的功能分裂模式和相应的持续时间，连同传输功率的离线问题。我们发现，在连续的能量到达，最多两个功能分裂模式应被选择。然后，最优的在线问题被制定为一个马尔可夫决策过程（MDP）。针对求解MDP时的维数灾难问题，我们进一步分析了受离线解启发的一个能量到达实例和两个候选功能分裂模式的特殊情况，并提出了一种启发式在线策略.数值结果表明，灵活的功能分裂，可以显着提高吞吐量相比，固定的功能分裂。此外，所提出的启发式在线策略具有类似的性能与最优的在线之一，通过仿真验证。
2019-11-15 cs.IT cs.NI 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
Wireless Information Transfer with Opportunistic Energy Harvesting
能量收集是延长能量受限的无线网络的操作的有前途的解决方案。特别是，从环境无线电信号中收集能量，即无线能量收集（WEH），最近引起了极大的关注。在本文中，我们考虑一个点到点的无线链路在窄带平坦衰落信道受到时变的同信道干扰。假设接收器没有固定的电源，因此需要通过WEH机会性地从发射器发送的非预期干扰和/或预期信号中补充能量。我们进一步假设一个单天线接收机，由于实际电路的限制，只能解码信息或收获能量在任何时候。因此，重要的是研究接收机何时应该基于瞬时信道和干扰条件在信息解码（ID）和能量收集（EH）这两种模式之间切换。在本文中，我们推导出最佳的模式切换规则在接收器，以实现各种无线信息传输和能量收集之间的权衡。具体地说，我们确定的最小传输中断概率的延迟有限的信息传输和最大遍历容量的无延迟有限的信息传输与最大平均能量收获在接收端，其特征在于所谓的“中断能量”区域和“率能量”区域的边界，分别。此外，当信道状态信息（CSI）是已知的情况下，在发送端，我们研究的联合优化的发送功率控制，信息和能量传输调度，以及接收机的模式切换。我们的研究结果提供了有用的指导方针，为新兴的无线通信系统的设计提供动力的机会WEH。
2012-10-31 cs.IT math.IT
Interference-Aided Energy Harvesting: Cognitive Relaying with Multiple Primary Transceivers
我们考虑一个频谱共享的情况下，一个次级发射机（ST）通过解码和转发次级中继（SR）与其目的地通信的干扰存在下，从多个主发射机。SR从接收到的包括主要干扰的射频信号中获取能量，并使用它将信息转发到次要目的地。继电器采用时间切换策略，随着时间的推移在能量收集和信息解码之间切换。在ST和SR的主要中断约束和峰值功率约束下，为了确定平均次级吞吐量，我们推导出精确的次级中断概率和遍历容量的解析表达式，分别表征延迟限制和延迟容忍传输。我们还研究了主收发器的数量和峰值功率约束对最佳能量收集时间的影响，最大限度地提高了次级吞吐量。通过利用主干扰作为能量源，与为了能量收集目的而忽略主干扰的情况相比，次级网络实现了更好的吞吐量性能。最后，我们考虑的情况下，ST也收获能量从主传输和比较其吞吐量性能与非能量收获ST的情况下。
2017-07-14 cs.IT cs.NI math.IT
Performance Analysis of a MIMO System with Bursty Traffic in the presence of Energy Harvesting Jammer
本文探讨了在瑞利衰落环境下，多天线在减轻干扰攻击中的作用。假设干扰机具有能量收集能力，其中能量根据伯努利过程到达。中断概率推导出不同的假设在发射机和接收机的天线数量。还推导了Alamanti空时码的中断概率。这项工作的特点，考虑到随机到达的数据和能量在发射机和干扰机，分别为不同的天线配置的平均服务率。在许多实际应用中，延迟和及时更新是重要的，因此，延迟和平均信息年龄（AAoI）是要考虑的有意义的指标。工作特点这些指标下的干扰攻击。有限和无限能量的电池大小在干扰机上的各种性能指标的影响也进行了探讨。两个优化问题被认为是探讨干扰攻击下AAoI和延迟之间的相互作用。此外，我们的结果表明，即使在干扰攻击下，Alamouti码也可以显着提高系统的性能，并且功率预算较小。本文还演示了如何开发的结果可以是有用的多用户场景。
2021-10-14 cs.IT math.IT
Online Geographical Load Balancing for Mobile Edge Computing with Energy Harvesting
移动边缘计算（MEC）（又名雾计算）最近已经出现，以在移动网络的边缘实现低等待时间和位置感知数据处理。由于提供电网电力供应以支持MEC可能是昂贵的，甚至在某些情况下是不可行的，现场可再生能源被要求作为主要甚至唯一的电力供应。尽管如此，能量收集的高不确定性和不可预测性为执行有效的MEC带来了许多新的挑战。在本文中，我们开发了一种算法称为GLOBE，执行联合地理负载均衡（GLB）和准入控制优化系统性能的网络MEC启用和能量收集供电的基站。通过利用和扩展具有扰动技术的李雅普诺夫优化，GLOBE在线运行而不需要未来的系统信息，并解决了由电池状态动态和能量因果关系约束引起的重大挑战。此外，GLOBE以分布式方式工作，这使得我们的算法可扩展到大型网络。我们证明，GLOBE实现了接近最佳的系统性能相比，离线算法，知道完整的未来信息，并提出了一个关键的电池容量和系统性能之间的权衡。仿真结果验证了我们的分析，并证明了优越的性能相比，基准算法的GLOBE。
2017-12-23 cs.IT math.IT
Delay-Optimal Power and Precoder Adaptation for Multi-stream MIMO Systems
在本文中，我们考虑延迟最佳MIMO预编码器和功率分配设计的MIMO链路在无线衰落信道。存在空间复用到MIMO链路上的具有异构分组到达和延迟要求的$L$数据流。假设发射机知道信道状态信息（CSI）以及$L$缓冲器的联合队列状态信息（QSI）。使用$L$维马尔可夫决策过程（MDP），我们得到了最优的预编码和功率分配策略的一般延迟制度，其中包括在线解决方案和离线解决方案。在线解决方案具有可忽略的复杂性，但离线解决方案具有最差情况复杂性${\cal O}((N+1)^L)$，其中$N$是缓冲区大小。利用$L$本征信道的{ \em静态排序}，将MDP分解为$L$独立的一维子问题，得到了低复杂度的离线解，其复杂度阶数为线性的${\cal O}(NL)$，性能接近最优.
2009-06-01 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
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
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
Source-Channel Coding under Energy, Delay and Buffer Constraints
研究了能量受限的无线传感器节点的信源-信道编码.传感器节点观察独立的高斯源样本的方差随时隙变化，并通过平坦衰落信道发送到目的地。衰落在每个时隙期间是恒定的。压缩样本存储在有限大小的数据缓冲器中，并且需要在最多$d$时隙中传送。我们的目标是设计最佳的传输策略，即最佳的功率和失真分配，在时隙，使在目的地的平均失真最小化。特别是，各种能量约束的最优传输策略进行了研究。首先，电池供电的系统中，传感器节点有一个有限的能量在开始传输的影响。然后，能量收集的影响，处理和采样的能量成本被考虑。对于每个能量约束，一个凸优化问题，制定和最优传输策略的属性。对于严格延迟情况，给出了$d=1$、$2D$充水解释。数值结果来说明最优传输策略的结构，分析延迟约束，数据缓冲区大小，能量收集，处理和采样成本的影响。
2014-08-11 cs.IT math.IT
Distributed Power Control for Delay Optimization in Energy Harvesting Cooperative Relay Networks
我们考虑与能量收集（EH）中继协作通信，并开发了一个分布式的中继终端的功率控制机制。与主要处理具有饱和业务流的单中继系统的现有技术不同，我们解决了由多个半双工EH中继协作转发的突发数据到达源的情况。我们的目标是优化的长期运行的平均延迟的源数据包的能量中性约束下，每个中继的功耗。虽然EH继电器系统主要使用离线或在线方法进行优化，但我们采用了更现实的学习理论方法。因此，我们的计划可以部署为实时操作，而不假设非因果信息的信道实现，数据/能量到达所需的离线优化，也不依赖于精确的统计系统的过程是在线优化的情况下。我们制定的问题作为一个部分可观察的相同的支付随机博弈（PO-IPSG）与因子控制器，其中每个中继的功率控制策略是自适应的本地源到中继/中继到目的地的信道状态，其本地能量状态以及源缓冲区状态信息。我们推导出一个多智能体强化学习算法，该算法收敛于PO-IPSG的局部最优解。所提出的算法没有显式的中继之间的消息交换，同时只引起很少的源中继信令开销。通过仿真，我们对比了所提出的方法与现有的吞吐量最大化的算法的延迟性能。结果表明，与这些算法相比，本文所采用的系统方法具有较小的次优差距，一旦对一个集中的最优策略武装与完美的统计。
2018-10-24 cs.GT cs.IT cs.NI
Joint Transmission and Energy Transfer Policies for Energy Harvesting Devices with Finite Batteries
在传统的无线传感器网络（WSNs）的主要问题之一是能源效率。在这项工作中，我们分析了两种技术，可以延长网络的生命周期。第一种是环境\emph{Energy Harvesting}（EH），即，设备从环境中收集能量的能力，而第二种是无线\emph{Energy Transfer}（ET），可用于在设备之间交换能量。我们研究了这些技术的组合，表明它们可以共同使用，以提高系统的性能。我们考虑一个发射器-接收器对，显示ET改善如何取决于能量到达的统计和设备的能量消耗。为了最大化奖励函数，例如，的平均传输速率，我们发现性能上限与ET和没有，定义在线和离线优化问题，并根据现实的能源抵达在室内和室外环境的结果。我们表明，ET可以显着提高系统的性能，即使当相当大的一部分传输的能量被浪费，在某些情况下，在线方法可以获得接近最佳性能。
2016-01-15 cs.IT math.IT
Optimal Transmission Policies for Multi-hop Energy Harvesting Systems
在本文中，我们考虑了一个多跳能量收集（EH）通信系统中的全双工模式，到达数据和收获的能量曲线在源和中继建模为一般功能。该模型包括EH系统的离散到达过程作为一个特殊情况。我们研究的吞吐量最大化问题，考虑最小的利用能源的来源和中继，并找到最佳的离线算法。我们表明，两跳传输问题的最佳解决方案有三个主要步骤：（i）解决点对点的吞吐量最大化问题的源;（ii）解决点对点的吞吐量最大化问题的中继（后应用的解决方案的第一步作为输入的第二个问题）;（iii）最小化利用能源的来源。此外，我们表明，如何完成时间最小化问题的最佳算法可以从吞吐量最大化问题的算法。此外，对于吞吐量最大化问题，我们提出了一个在线算法，并表明它是更有效的比基准（这是一个直接应用现有的点对点在线算法的多跳系统）。
2016-12-30 cs.IT math.IT
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
Importance-Aware Fresh Delivery of Versions over Energy Harvesting MACs
我们考虑的情况下，多个用户，供电的能量收集，通过衰落的多址接入信道（MAC）的接入点（AP）发送版本更新。具有随机重要性权重的版本更新根据外生到达过程到达用户，并且新版本使所有先前版本过时。由于能量收集施加了随时间变化的峰值功率约束，因此不可能瞬时传递版本的所有比特。因此，AP选择最小化重要性权重与在每个时刻要发送的版本的剩余比特数的凸增函数的乘积的有限时域时间平均期望的目标。该目标使尽可能多的比特的重要性感知交付成为可能。在该设置中，AP通过决定每个用户要发送的发送功率和比特数来优化目标函数，该目标函数受到MAC的可实现速率区域约束和用户处的能量约束。我们得到了一个基于马尔可夫决策过程（MDP）的最优在线策略的问题，并推导出该政策的结构特性。然后，我们开发了一个神经网络（NN）为基础的在线启发式政策，我们训练的最佳离线政策的能源，版本到达和通道功率增益过程的不同样本路径。通过数值模拟，我们观察到，基于NN的在线政策执行竞争力相对于基于MDP的在线政策。
2023-03-28 cs.IT math.IT
Energy Harvesting Broadband Communication Systems with Processing Energy Cost
研究了宽带衰落信道下能量收集发射机供电的通信问题。假设能量/数据到达和信道增益的非因果知识，通过考虑处理电路的能量成本以及传输能量来识别最优传输方案。假设每个活动子信道的处理成本恒定。考虑了三个不同的系统目标：i）吞吐量最大化，其中对于具有有限容量电池的积压发射机，在截止日期之前发送的数据总量最大化; ii）能量最大化，其中在截止日期之前无限容量电池中的剩余能量最大化，使得所有到达的数据分组被递送; iii）传输完成时间最小化，其中假设无限大小的电池，所有到达的数据分组的递送时间被最小化。对于每个目标，一个凸优化问题，制定最优传输策略的属性被识别，并提出了一种算法，计算最优传输策略。最后，基于从离线优化中获得的见解，低复杂度的在线算法执行接近吞吐量和能量最大化问题的最优动态规划解决方案的假设下，开发的能量/数据到达和信道状态是已知的因果关系在发射机。
2014-07-07 cs.IT math.IT
Wireless Power Meets Energy Harvesting: A Joint Energy Allocation Approach in OFDM-based System
本文研究了一种基于正交频分复用（OFDM）的无线供电通信系统，其中一个用户从能量接入点（EAP）获取能量，以向数据接入点（DAP）传输信息。从EAP到用户的通道，即，无线能量传输（WET）链路，以及从用户到DAP，即，无线信息传输（WIT）链路通常在时隙和子信道（SC）上变化。为了避免DAP处的干扰，WET和WIT在任何时隙在正交SC上被调度。我们的目标是最大限度地提高可实现的速率在DAP通过联合优化SC分配随着时间的推移和功率分配随着时间的推移和SC的WET和WIT链路。假设信道状态信息（CSI）的可用性，最优SC/功率分配的结构性结果，并提出了一种离线算法来解决这个问题。此外，我们提出了一个低复杂度的在线算法时，因果CSI可用。
2016-01-18 cs.IT math.IT
Online Ski Rental for ON/OFF Scheduling of Energy Harvesting Base Stations
小小区基站（SBS）与传统宏小区基站的共存是提高蜂窝网络容量和覆盖的一种有前途的方法。然而，通过病毒式部署SBS来增加网络密度会显著增加能耗。为了减少对不可持续能源的依赖，可以采用完全依赖能量收集的自供电SBS。由于能量到达的不确定性和能量存储系统的有限容量，自供电SBS必须智能地优化其ON和OFF调度。本文研究了在能量收集不确定性条件下，以最小化网络的能量消耗和传输时延组成的运营成本为目标的自供电基站的开/关调度问题.对于原问题，我们证明了一个算法可以解决这个问题的说明性的情况下。为了降低原问题的复杂性，提出了一个近似。为了解决近似问题，滑雪租赁框架，一个强大的在线优化工具，提出了一种新的方法。使用这种方法，每个SBS可以有效地自主决定其ON/OFF时间表，而无需任何关于未来能量到达的先验信息。通过竞争分析，提出了确定性在线算法（DOA）和随机化在线算法（ROA）。在近似问题中，ROA可以达到最优的竞争比。仿真结果表明，与基线方法相比，ROA可以产生性能增益达到15.6%，减少SBS的总能耗和高达20.6%，在每SBS网络延迟减少。结果揭示了影响SBS的ON时间的基本方面，同时表明，与基线方法相比，拟议的ROA可以降低高达69.9%的总成本。
2017-03-11 cs.IT math.IT
Competitive Ratio Analysis of Online Algorithms to Minimize Data Transmission Time in Energy Harvesting Communication System
我们认为最佳的在线数据包调度问题，在单用户能量收集无线通信系统中，能量是从自然的可再生能源，使未来的能源到达的瞬间和数量随机的性质。任意能量到达的最一般的情况下被认为是未来的能量到达时刻或数量，也不知道它们的分布。所考虑的问题是自适应地改变传输速率，根据因果能量到达信息，使所有数据包被传递的时间最小化。我们假设所有的比特都已经到达，并且在传输开始之前在源处准备就绪。对于最小化问题，在线算法的效用通过找到其竞争比或竞争力来测试，该竞争比或竞争力被定义为在线算法与最优离线算法在所有输入序列上的增益的比率的最大值。我们推导出一个上下限的任何在线算法的竞争比，以最大限度地减少总的传输时间在能量收集系统。上限是使用一个“懒惰”的传输策略，选择其传输功率，以尽量减少传输时间，假设没有进一步的能源到达将在未来发生。懒惰的传输策略被证明是严格的两个竞争。我们还推导出了一个对抗性的下界，表明任何在线算法的竞争比至少为1.325。
2012-11-21 cs.IT math.IT
