Fundamentals of Heterogeneous Cellular Networks with Energy Harvesting
我们开发了一种新的易处理的模型，用于K层异构蜂窝网络（HetNets），其中每个基站（BS）仅由一个自包含的能量收集模块供电。跨层的BS在能量收集率、能量存储容量、发射功率和部署密度方面不同。由于BS可能并不总是具有足够的能量，因此它可能需要保持关闭并允许其再充电，而附近的用户由开启的相邻BS服务。我们表明，第k层BS可以保持开启的时间的分数，称为可用性ρ_k，是感兴趣的基本度量。利用随机游动理论、不动点分析和随机几何等工具，刻画了K元组（ρ_1，ρ_2，.ρ_K），称为可用性区域，其可通过一般的非协调操作策略来实现，其中切换BS的当前ON/OFF状态的决定独立于其它BS而做出。如果对应于最优系统性能的可用性向量，例如，就速率而言，位于该可用性区域中，不存在由于不可靠能源的存在而导致的性能损失。作为分析的一部分，我们将每个BS的能量水平的时间动态建模为生灭过程，推导出能量利用率，并利用击中/停止时间分析证明了ρ_k存在一个基本极限，任何不协调策略都不能超过该极限。
2013-07-05 cs.IT cs.NI math.IT
Stochastic Routing and Scheduling Policies for Energy Harvesting Communication Networks
本文研究了能量收集通信网络中的联合路由调度问题。我们的政策，这是基于随机次梯度方法的对偶域，作为一个能量收集变量的随机家庭的背压算法。具体来说，我们提出了两种策略：（i）随机背压与能量收集（SBP-EH），其中节点的路由调度决策是由与其队列稳定性约束相关的拉格朗日乘子与其邻居的拉格朗日乘子之间的差异决定的;以及（ii）具有能量收集的随机软背压（SSBP-EH），一种改进的算法，其中路由调度决策具有概率性质。对于这两种政策，我们表明，给定可持续的数据和能量到达率，在所有网络节点的数据队列的稳定性得到保证。数值结果证实了稳定性的保证，并说明了我们的政策提供的性能方面的最小差距，经典的工作与无限的能源供应。
2017-11-02 cs.IT math.IT math.OC
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
Energy Harvesting Networks with Energy Cooperation: Procrastinating Policies
本文考虑了多终端网络的能量收集发射机节点，也能够无线传输能量或接收能量从网络中的其他节点。特别是，联合最佳的发射功率和能量传输策略，最大限度地提高总吞吐量的双向，两跳，和多个接入信道被确定。它示出的节点与无限大小的电池，延迟能量传输，直到能量需要立即在接收节点是总吞吐量最优的。集中在这样的拖延政策，而不会失去最优性，所述联合优化问题可以分解为能量转移和消耗的能量分配问题，这是解决串联。这种分解是持有有限大小的电池的情况下，以及，使用部分拖延的政策，避免电池溢出。据观察，对于两跳信道，所提出的算法有两个流体注水的解释，并为多址接入信道，它减少到一个单一的发射机的问题，总能量到达。数值结果表明，吞吐量的改善与双向能源合作没有合作和单向合作。
2015-08-20 cs.IT math.IT
On Linear Power Control Policies for Energy Harvesting Communications
McMaster University（麦克马斯特大学）；Zhejiang Gongshang University（浙江工商大学）
本文提出两种新的线性功率控制策略，分别优化名义乘法因子和加法间隙，显著提升能量收集通信的性能，优于传统固定比例策略。
2026-02-24 cs.IT math.IT
Information Capacity of Energy Harvesting Sensor Nodes
具有能量收集源的传感器节点由于其提高网络寿命的能力而越来越受欢迎，并且正在成为支持“绿色通信”的优选选择。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AWGN信道上发送其观察，并表明实现能量管理策略的容量有关的吞吐量最优的政策。我们还获得了节能的睡眠-唤醒模式时的容量，并为系统的能量存储效率低下的可实现的速率。
2011-02-20 cs.IT math.IT
Optimum Transmission Policies for Energy Harvesting Sensor Networks Powered By a Mobile Control Center
无线能量传输，即基于射频的能量收集，是延长能量受限设备寿命的一种潜在方法，特别是在无线传感器网络中。然而，由于其巨大的传播衰减，其能量效率被认为是广泛应用的最大瓶颈。因此，在这类系统中，寻找合适的输电策略来提高全球能源效率是至关重要的。为此，本文重点研究了传感器网络的场景，其中移动控制中心通过RF信号为传感器供电，并从传感器收集信息。研究了两种相关的方案，分别称为收获-使用方案和收获-存储-使用方案。在收获和使用方案中，作为基准，从传感器的恒定和自适应传输模式进行了讨论。针对能量收集-存储-使用机制，提出了无线能量传输的最佳时机概念，并利用该概念推导出了最优传输策略的显式封闭表达式。仿真结果表明，在本文中开发的传输策略的帮助下，可以得到相当大的改善，在能源效率方面。此外，还讨论了固定信息速率约束下的传输策略。最小所需的功率，性能损失，从新的约束，以及衰落的影响。
2016-01-05 cs.IT math.IT
Optimum Transmission Policies for Battery Limited Energy Harvesting Nodes
具有能量收集电池供电节点的无线网络正迅速成为具有延长寿命的未来无线网络的可行选择。在能量收集无线电的设计中，同样重要的是这种新的网络范式所要求的设计原则。特别是，不像无线网络考虑到最新的，能量补充过程和可充电电池的存储限制需要考虑在设计有效的传输策略。在这项工作中，我们认为这样的传输策略可充电节点，并确定两个相关问题的最佳解决方案。具体地，最大化短期吞吐量的传输策略，即，此外，我们还讨论了这个优化问题与另一个优化问题的关系，即在给定数据量的情况下，最小化传输完成时间，并求解了这个优化问题。在能量因果关系约束下确定输电策略，即，能量补充过程，以及能量存储，即，电池容量这个问题的功率率关系被假定为一个递增的凹函数，由信息论规定。对于电池的补充，被认为是一个模型与离散包的能量到达。我们推导出的吞吐量最优分配满足的必要条件，然后提供的算法，找到最佳的传输策略，相对于短期的吞吐量和最小的传输完成时间。数值结果证实了分析结果。
2011-06-08 cs.IT math.IT
Data-Driven Stochastic Models and Policies for Energy Harvesting Sensor Communications
从周围环境中收集能量是一种很有前途的解决方案，可以永久地为无线传感器通信供电。本文提出了一种数据驱动的方法，寻找最佳的传输策略的太阳能供电的传感器节点，试图最大限度地提高净比特率，通过调整其传输参数，功率电平和调制类型，信道衰落和电池充电的变化。我们制定这个问题作为一个折扣马尔可夫决策过程（MDP）的框架，其中的能量收集过程是随机量化成几个代表性的太阳能状态与不同的能量到达，并完全驱动的历史数据记录在传感器节点。利用观测到的太阳辐照度，提出了一种混合策略来计算基础太阳状态的置信信息，以选择传输参数。此外，一个简单的on-off策略进行了理论分析，其中一个预定的传输参数是利用每当传感器节点是活跃的。我们证明了这样的最优策略具有相对于电池状态的阈值结构，并通过分析预期的净比特率来评估能量收集节点的性能。设计框架的例子与真实的太阳能数据记录，其结果是有用的特征之间发生的相互作用，在各种系统配置下的能量收集和支出。计算机模拟表明，所提出的政策显着优于其他计划的短期能量收集和信道衰落模式的知识。
2014-05-28 cs.IT cs.NI 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
Information Capacity of an Energy Harvesting Sensor Node
能量收集传感器节点由于其能够提高网络寿命而越来越受欢迎，并且正在成为支持“绿色通信”的首选。在本文中，我们专注于可靠地通过AWGN信道使用这样的能量收集传感器节点进行通信。这项工作的一个重要部分涉及通过各种实际架构进行的能量收集的适当建模。我们的主要结果是通信系统的香农容量的表征。关键的技术挑战涉及到处理的动态（和随机）性质的（二次）成本的输入渠道。作为一个推论，我们发现之间的能力实现能源管理政策和假设的理论吞吐量最优政策的密切联系。
2012-12-13 cs.IT math.IT
Energy Harvesting Networks with General Utility Functions: Near Optimal Online Policies
我们考虑在线调度单用户能量收集通信系统的政策，其目标是表征在线政策，最大限度地提高长期平均效用，为一些一般的凹和单调递增的效用函数。在我们的环境中，发射器依赖于从自然界收集的能量将其信息发送到接收器，并配备了一个有限大小的电池来存储其能量。能量包是独立同分布的（i.i.d.）在时隙上，并且被因果地揭示给发射机。只有平均到达率是先验已知的。我们首先描述的情况下，伯努利到达的最优解。然后，对于一般的i.i.d.到达，我们首先表明，固定分数政策[Svriv-Ozgur]是在一个恒定的乘法差距，从最佳解决方案的所有能源到达和电池的大小。然后，我们推导出一组充分条件的效用函数，以保证固定分数的政策是在一个恒定的添加剂的差距，以及从最优解。
2017-05-31 cs.IT cs.NI math.IT
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
Energy Harvesting Two-Hop Communication Networks
能量收集多跳网络允许低成本、有限范围的无线设备的永久操作。与电池供电的网络相比，能量和数据因果关系约束与半双工中继操作的耦合使得操作此类网络具有挑战性。研究了具有解码转发半双工中继的能量收集两跳网络的吞吐量最大化问题。对于具有两个并行中继的系统，考虑以下四种传输模式的各种组合：来自源的广播、来自中继的多路访问以及连续中继阶段I和II。在能量到达的非因果知识和中继数据缓冲区有限的假设下，研究了一个和两个并行中继的最优传输策略。该问题是制定使用凸优化框架，它允许有效的数值解，并有助于确定最优策略的重要属性。数值结果提供吞吐量比较，并调查多个中继，中继数据缓冲区的大小，传输模式，和能量收集的吞吐量的影响。
2015-07-11 cs.IT math.IT
Optimization of Energy Harvesting MISO Communication System with Feedback
当发射机（TX）和接收机（RX）都具有能量收集（EH）能力时，考虑点对点（P2P）多输入单输出（MISO）通信系统的优化问题. RX感兴趣的是将信道状态信息（CSI）反馈回TX以帮助提高传输速率。目标是在最后期限之前最大化吞吐量，这受到TX和RX处的EH约束。考虑的吞吐量度量是具有波束成形和有限反馈的MISO信道的遍历速率的上界。反馈比特分配和传输策略，最大限度地提高遍历速率的上限。从优化理论的工具被用来简化制定的优化问题。修改后的问题得到的最优策略优于天真的计划，其中没有智能管理的能量进行。
2015-01-08 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
Age of Information Minimization for an Energy Harvesting Source with Updating Erasures: With and Without Feedback
考虑一个能量收集（EH）传感器，它连续监控系统并向目的地发送带时间戳的状态更新。传感器从自然界中获取能量，并将其用于为其更新操作提供动力。目的地通过成功接收的更新来跟踪系统状态。随着最近推出的信息新鲜度度量“年龄的信息”（AoI），我们的目标是设计最佳的在线状态更新策略，以尽量减少长期平均AoI在目的地，在传感器的能量因果关系约束。由于传感器和目的地之间的噪声信道，每个传输的更新可能以固定的概率被擦除，并且只有当成功接收到更新时，目的地处的AoI才会被重置为零。我们首先考虑状态更新没有反馈提供给传感器，并表明最佳努力统一更新（BU）的政策是最优的。然后，我们研究了状态更新与完美的反馈到传感器，并证明了最佳努力的均匀更新与重传（BUR）政策的最优性。为了证明所提出的政策的最优性，对于每种情况下，我们首先确定一个下界的长期平均AoI之间的广泛的在线政策类，然后构建一个序列的虚拟政策渐近接近下界。由于这些虚拟策略是原始策略的次优策略，因此原始策略是最优策略。
2019-05-10 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
Transmission Strategies for Remote Estimation with an Energy Harvesting Sensor
我们考虑使用能量收集（EH）传感器的时间相关信号的远程估计。传感器观察未知信号，并使用放大转发策略将其观察结果传送到远程融合中心。我们考虑的最佳功率分配策略的设计，以最小化在融合中心的均方误差。与传统方法相反，信号值之间的相关程度构成了我们制定的一个重要方面。我们提供了一些说明性的情况下的最佳功率分配策略。我们表明，最优化的功率分配策略，即尽可能平衡的功率分配，是最佳的情况下，循环广义平稳（c.w.s.s.）具有静态相关系数的信号，以及采样的低通c.w.s.静态信道的信号。我们表明，最佳策略可以被描述为一个注水型的解决方案采样低通c.w.s. s。用于衰落信道的信号。由于优化问题的数值解的高复杂性，我们提出了一般情况下的低复杂性策略。数值评估表明这些低复杂度策略的性能与最优策略的性能接近，并展示了EH约束和信号自由度的影响。
2016-10-09 cs.IT math.IT
Policy Optimization for Content Push via Energy Harvesting Small Cells in Heterogeneous Networks
针对接入网中能量收集技术和内容感知通信的快速发展，研究了可再生能源供电的小小区基站中的推送机制设计。用户请求可以通过从SBS推送或单播来满足。如果SBS不能处理该请求，则用户被SBS阻塞，并且由宏小区BS（MBS）来服务，这通常消耗更多的能量。我们的目标是最大限度地减少SBS阻止的用户请求的比例。在电池容量有限的情况下，建立了基于马尔可夫决策过程的问题模型，并利用动态规划（DP）求解最优策略。提出了两种基于阈值的策略：仅推阈值（POTB）策略和节能阈值（EETB）策略，并推导了无限电池容量下的封闭阻塞概率.数值结果表明，在内容流行度变化缓慢或内容请求生成率较高的情况下，所提策略的性能优于传统的非推送策略，并能达到基于贪婪最优阈值（GOTB）策略的性能.此外，当能量到达率低或请求生成率高时，基于阈值的策略与DP最优策略之间的性能差距较小。
2016-11-08 cs.IT math.IT
Efficient Coded Cooperative Networks with Energy Harvesting and Wireless Power Transfer
研究了采用能量收集和无线能量传输的多用户多中继网络离线能量管理的最优方案。具体地说，用户能够在连续的传输中收集和传输能量，尽管他们没有固定的能量供应。同时，在中继处对用户的消息进行网络编码，以使得能够与源节点以独立但不一定同分布（i.n.i.d.）Nakagami- $m$衰落信道。因此，同时进行两级合作，即，开展信息、能源合作。能量效率（EE）的约束下的能源因果关系和预定义的中断概率阈值的最大化的问题，制定和被证明是非凸的。利用分式规划和几何规划，提出了一种基于凸形的迭代算法来有效地求解该问题。在此基础上，研究了中继节点位置和无线能量传输效率对能量分配和能量协作的影响，并与现有方案进行了性能比较，结果表明所提出的能量协作策略能够更有效地管理能量。
2016-09-27 cs.IT math.IT
In this work, we examine the potential of autonomous operation of a reconfigurable intelligent surface (RIS) using wireless energy harvesting from information signals. To this end, we first identify the main RIS power-consuming components and introduce a suitable power-consumption model. Subsequently, we introduce a novel RIS power-splitting architecture that enables simultaneous energy harvesting and beamsteering. Specifically, a subset of the RIS unit cells (UCs) is used for beamsteering while the remaining ones absorb energy. For the subset allocation, we propose policies obtained as soluti…
2021-08-18 cs.IT eess.SP 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
Age-Minimal Online Policies for Energy Harvesting Sensors with Random Battery Recharges
我们考虑一个能量收集传感器，该传感器将关于某些物理现象的测量更新发送到目的地。该传感器依靠从自然界收集的能量来测量和发送其更新，并配备了一个有限大小的电池来收集其收集的能量。能量收集过程是具有单位速率的泊松，并且以完全充电电池的量到达。我们的设置是在线的，因为能量到达的时间在能量被收集后被因果地透露给传感器;只有到达过程的统计数据是先验已知的。更新需要以及时的方式发送到目的地，即，使得信息的长期平均年龄在通信过程中最小化。信息的存在时间定义为最新更新到达目标后所经过的时间。我们首先表明，最优调度更新策略是一个更新策略，然后表明，它有一个多阈值结构：传感器发送更新，只有当年龄的信息增长超过一定的阈值，取决于可用的能量。
2018-02-05 cs.IT cs.NI eess.SP
Optimal Transmission Policies for Energy Harvesting Age of Information Systems with Battery Recovery
我们考虑一个能量收集信息更新系统，其中传感器被允许为每次传输选择一种传输模式，其中每个模式由一个传输功率误差对组成。我们还将电池现象称为电池恢复效应，其中电池在放电后保持空闲时会释放可输送的能量。对于能量受限的信息时代（AoI）系统，这种现象引起了在传输之后恢复能量的有趣的权衡，代价是增加AoI。考虑到两个指标，即峰值年龄命中概率和平均年龄的最坏情况和平均性能指标，分别，我们提出了一个框架，制定了最佳传输方案选择问题的马尔可夫决策过程（MDP）。我们表明，通过考虑电池动态和可调传输功率一起获得的增益远远高于总和增益，如果它们被单独考虑。我们还提出了一个简单的方法来优化系统的性能，同时考虑到最坏情况下的平均性能。
2019-12-12 cs.IT cs.NI eess.SP
Energy Harvesting Wireless Communications: A Review of Recent Advances
本文总结了能量收集无线通信广泛领域的最新贡献。特别是，我们提供了目前的最先进的无线网络组成的能量收集节点，从信息理论的性能限制传输调度策略和资源分配，介质访问和网络问题。新兴的相关领域的能量传输的自我维持的能量收集无线网络被认为是详细的能源合作方面，同时能源和信息传输。在不同的网络规模的能量收集节点的各种潜在的模型进行审查，以及在节点处的能量消耗的模型。
2015-01-24 cs.IT math.IT
On online energy harvesting in multiple access communication systems
我们调查的多址通信系统的性能限制与能量收集节点的效用函数是长期的平均吞吐量总和。我们假设一个因果结构的能量到达和研究的问题，在连续时间制度。对于这种设置，我们首先描述了一个存储坝模型，该模型捕获了具有能量收集和可变传输功率的电池的动态。使用这个模型，我们接下来建立一个上限的吞吐量问题的电池容量的函数。我们还制定了一个非线性优化问题，以确定最佳的可实现的发射机的功率策略。应用变分法的技术，然后，我们推导出欧拉-拉格朗日方程作为必要条件的耦合偏积分微分方程（PIDE）的系统方面的最佳功率政策。基于Gauss-Seidel算法，我们设计了一个迭代算法来求解这些方程。我们还提出了一个固定点算法的对称多址接入设置中的能量采集器的统计描述是相同的。随着分析和支持我们的迭代算法，全面的数值结果也得到了。
2018-09-11 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
Distributed Power Control for Large Energy Harvesting Networks: A Multi-Agent Deep Reinforcement Learning Approach
CentraleSupelec（巴黎中央高等电力学院）；Université Paris-Saclay（巴黎萨克雷大学）；University of Cassino and Southern Lazio（卡西诺和南拉齐奥大学）；Mathematical and Algorithmic Sciences Lab, Huawei France R&D（华为法国研发数学与算法科学实验室）
在本文中，我们开发了一个多智能体强化学习（MARL）框架，以获得在线功率控制策略的大能量收集（EH）多址信道，只有因果信息的EH过程和无线信道。在该框架下，我们将在线功率控制问题建模为离散时间平均场博弈（MFG），并分析表明MFG具有唯一的稳态解。接下来，我们利用平均场游戏的虚拟游戏属性，以及深度强化学习技术，以完全分布式的方式学习游戏的静态解。我们分析表明，所提出的程序收敛到唯一的固定解决方案的MFG。这反过来又确保了可以以完全分布式的方式学习最优策略。为了对分布式策略的性能进行基准测试，我们还开发了基于深度神经网络（DNN）的集中式和分布式在线功率控制方案。我们的仿真结果表明所提出的功率控制策略的有效性。特别地，基于DNN的集中式功率控制策略为大型EH网络提供了非常好的性能，对于大型EH网络，使用诸如马尔可夫决策过程的传统方法来设计最优策略是困难的。此外，这两种分布式策略的性能接近于集中式策略所实现的吞吐量。
2019-10-22 cs.AI cs.IT cs.LG
Energy Harvesting Communications Using Dual Alternating Batteries
实际的基于能量收集（EH）的通信系统通常使用电池来在所收集的能量用于通信之前临时存储所收集的能量。电池在部分放电（充电）、过度充电或深度放电后重复充电（放电）可能会损坏。这激发了循环约束，即电池必须仅在充分放电（充电）之后才能充电（放电）。我们还假设伯努利能量到达，和半双工约束，由于电池不同时充电和放电。在这种情况下，我们研究EH通信系统：（a）单电池容量为2B单位和（b）双电池，每个电池的容量为B单位。其目的是获得最佳的长期平均吞吐量和吞吐量区域中的点对点（P2P）信道和多址接入信道（MAC），分别。对于P2P信道，我们在单电池的情况下得到了一个解析的最优解，并提出了最优和次优的双电池的情况下的功率分配策略。我们扩展这些政策，以获得可实现的吞吐量区域MAC联合分配率和权力。从数值模拟中，我们发现，在双电池的情况下的最佳吞吐量显着高于单电池的情况下，虽然在这两种情况下的总存储容量是2B单位。此外，在所提出的策略中，单电池情况下的最大吞吐量区域包含在双电池情况下的吞吐量区域内。
2018-12-18 cs.IT math.IT
Achieving the Age-Energy Tradeoff with a Finite-Battery Energy Harvesting Source
我们研究的问题，最小化的时间平均预期年龄的信息状态更新发送的能量收集源与有限容量的电池。在以前的文献中，最优策略被观察到有一个阈值结构下的泊松能量到达，一个单位容量的电池的特殊情况。在本文中，我们将这一结果推广到任何（整数）的电池容量，并明确的阈值结构的特点。我们得到的工具，以获得任意的能量缓冲区（即电池）大小的最佳策略。这些结果之一是最小平均AoI和最高能量状态的最佳阈值的意外等效性。
2018-02-13 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 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
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
Multi-Agent Reinforcement Learning for Energy Harvesting Two-Hop Communications with a Partially Observable State
我们考虑一个能量收集（EH）发射机通过EH继电器与接收机通信。收集的能量用于数据传输，包括电路能量消耗。如在实际场景中，由所收集的能量、电池水平、数据缓冲器水平和信道增益组成的系统状态仅部分地可由EH节点观察到。此外，EH节点仅具有关于它们自己的发送信道的信道增益的过时知识。我们的目标是找到分布式传输策略，旨在最大限度地提高吞吐量。在每个EH节点中实现基于卡尔曼滤波器的信道预测器，以估计其自身信道的当前信道增益。此外，为了克服系统状态的部分可观测性，EH节点彼此合作以在信令阶段期间获得关于它们的参数的信息。我们将问题建模为马尔可夫博弈，并提出了一种多智能体强化学习算法来寻找传输策略。我们展示了可实现的吞吐量和所需的信令之间的权衡，并为所提出的算法提供收敛保证。结果表明，即使当信令开销被考虑在内，该算法优于其他方法，不考虑合作。
2019-04-08 cs.IT math.IT
Control of Status Updates for Energy Harvesting Devices that Monitor Processes with Alarms
在这项工作中，我们得到最佳的传输策略中的能量收集状态更新系统。该系统监测一个随机过程，该过程可以处于正常或报警操作状态。我们捕捉新鲜度的状态更新为每个状态的随机过程中引入两个年龄的信息（AoI）变量和扩展AoI的定义，占随机过程的状态变化。我们制定手头的问题作为一个马尔可夫决策过程的假设下，状态更新的需求是较高的，当随机过程处于报警状态，利用转移成本函数，适用于线性和非线性的罚款的基础上AoI和随机过程的状态。最后，我们数值评估衍生的政策，并说明其有效性，预计未来的报警状态的能量储备。
2019-07-08 cs.IT cs.NI math.IT
Optimal Policies for Wireless Networks with Energy Harvesting Transmitters and Receivers: Effects of Decoding Costs
我们考虑能量收集通信系统中的解码成本的影响。在我们的设置中，除了发射器之外，接收器仅依赖于从自然界中收集的能量，并且需要花费一些能量来解码其预期的数据包。我们将解码能量建模为传入数据速率的递增凸函数。在这种设置中，除了发射机处的传统能量因果关系约束之外，我们还在接收机处具有解码因果关系约束，其中接收机用于解码所花费的能量不能超过其收获的能量。我们首先考虑点到点的单用户问题的目标是最大限度地提高总吞吐量由一个给定的最后期限受到能源和解码因果关系的约束。我们表明，在接收机的解码成本可以表示为广义的数据到达发射机，从而将所有的系统约束的发射机侧。然后，我们考虑几个多用户设置。我们从一个两跳网络的中继和目的地有解码成本，并表明，可分离的政策，其中发射机的吞吐量最大化，无论中继的传输能量配置文件，是最佳的。接下来，我们考虑多址接入信道（MAC）和广播信道（BC）的发射机和接收机从自然界中收获能量，并表征最大离开区域。在所有考虑多用户设置，我们分解成内部和外部问题的问题。我们利用特定模型的结构来解决内部问题，并通过注水算法来解决外部问题。
2015-09-15 cs.IT cs.NI math.IT
From AoI to QVAoI: Query-Based Semantics-Aware Scheduling for Energy-Harvesting IoT Status Update Systems
本文提出了一种基于查询的语义感知调度方法，通过优化查询版本信息年龄（QVAoI）来提升能量收集物联网状态更新系统的性能。
2025-11-28 cs.IT cs.NI 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
Optimal Status Updating for an Energy Harvesting Sensor with a Noisy Channel
考虑能量收集传感器持续监控系统并将带时间戳的状态更新发送到目的地。目的地通过接收到的更新来跟踪系统状态。在传感器的能量因果关系约束下，我们的目标是设计一个最优的在线状态更新策略，以最小化在目的地的长期平均信息年龄（AoI）。我们专注于场景中的源和目的地之间的信道是嘈杂的，每个传输的更新可能会失败，独立的恒定概率。我们假设没有信道状态信息或传输反馈可用于传感器。我们证明，在一个广泛定义的类的在线政策，尽最大努力的统一更新政策，这被证明是最佳的，当通道是完美的，仍然是最佳的更新失败的存在。我们的证明依赖于从鞅过程的工具，和一系列的虚拟政策的建设。
2018-03-08 cs.IT cs.NI math.IT
On the Effects of Battery Imperfections in an Energy Harvesting Device
能量收集允许无线传感器网络中的设备通过环境能源为电池充电。虽然在文献中主要关注具有理想电池的设备，但实际上必须考虑几种低效率以正确设计能量收集设备（EHD）的操作机制。在这项工作中，我们描述了如何在EHD的\emph{real battery}约束下的吞吐量优化问题的变化。特别是，我们认为不完善的知识的充电状态的电池和存储效率低，\emph{i.e.}，部分收获的能量被浪费在电池充电过程中。我们制定了一个马尔可夫决策过程的问题，我们的模型的基础上，一些现实的观察传输，消费和收获的权力。我们找到了一个真正的电池的性能上限，并在数值上讨论了真正的电池效应所带来的新颖性。我们表明，使用的\emph{old}政策，而不考虑真正的电池的影响是强烈的次优，甚至可能导致零吞吐量。
2016-03-10 cs.IT math.IT
In this paper, we consider an information update system where wireless sensor sends timely updates to the destination over a random blocking terahertz channel with the supply of harvested energy and reliable energy backup. The paper aims to find the optimal information updating policy that minimize the time-average weighted sum of the Age of information(AoI) and the reliable energy costs by formulating an infinite state Markov decision process(MDP). With the derivation of the monotonicity of value function on each component, the optimal information updating policy is proved to have a threshold…
2021-10-16 cs.IT math.IT
Analysis of Asymmetric Dual-Hop Energy Harvesting-Based Wireless Communication Systems in Mixed Fading Environments
研究了衰落信道下基于双跳能量收集的固定增益放大转发中继通信系统的性能。我们考虑源节点（$S$）通过固定的远距离中继（$R$）与目的地节点（$D$）通信，所述固定的远距离中继从其接收到的信号中收获能量并且使用所述能量来放大接收到的信号并且将其转发到$D$。在能量收集的分析中考虑了功率分配（PS）和时间切换（TS）方案。分别通过Nakagami-$m$和$α$-$μ$衰落模型对$S$ -$R$和$R$-$D$跳进行建模。推导了端到端信噪比（SNR）统计特性的封闭式表达式，并在此基础上推导了考虑四种自适应传输策略的平均出错率（ASER）和平均信道容量（ACC）的封闭式表达式。通过Monte-Carlo模拟验证了推导的表达式。
2020-04-05 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
In this paper, we consider an information update system where a wireless sensor sends timely updates to the destination over an erasure channel with the supply of harvested energy and reliable backup energy. The metric Age of Information(AoI) is adopted to measure the timeliness of the received updates at the destination. We aim to find the optimal information updating policy that minimizes the time-average weighted sum of the AoI and the reliable backup energy cost by formulating an infinite state Markov decision process(MDP). The optimal information updating policy is proved to have a thresh…
2022-01-05 cs.IT math.IT
To sustain communication reliability and use the harvested energy effectively, it is crucial to consider energy sharing between energy harvesting tags (EHT) in a multiple access network, which are basic building blocks for the internet of things (IoT) applications. This technique also achieves higher throughput compared with the non-cooperative strategies despite energy losses occurred during energy transfer. We propose an energy cooperative communication strategy for a multiple access network of tags that depends on the harvested battery energy. We develop an optimal transmission policy for E…
2021-11-18 cs.IT eess.SP math.IT
Age-Minimal Online Policies for Energy Harvesting Sensors with Incremental Battery Recharges
被认为是一个传感器节点发送测量更新有关的一些物理现象的目的地。该传感器依靠从自然界收集的能量来传输其更新，并配备了一个有限的$B$大小的电池，以节省其收集的能量。根据泊松过程，能量以单位递增地为电池充电，并且一次更新消耗一个能量单位到达目的地。该设置是在线的，其中能量到达时间在能量被收集之后被因果地揭示。目标是及时更新目的地，即，使得信息的长期平均年龄最小化，受到能量因果关系约束。信息在给定时间的年龄定义为自最新更新到达目的地以来所花费的时间。它示出的最佳更新策略如下的更新结构，其中的更新时间是独立的，和提交一个更新和具有$k$单位的能量剩余在电池中的任何两个连续的事件之间的持续时间是独立的和相同的分布对于一个给定的$k\leq B-1$。明确表征了$B=2$能量单位的情况下的最优更新策略，并且示出了它具有能量依赖的阈值结构，其中传感器仅在年龄增长超过一定阈值时才更新，该阈值是其电池中能量的量的函数。
2018-02-22 cs.IT cs.NI eess.SP
Energy Harvesting Communication Using Finite-Capacity Batteries with Internal Resistance
现代系统将越来越依赖于从其环境中获取的能量。这种系统利用电池来消除收集能量的随机波动。这些波动引起高度可变的电池充电和放电速率，这影响通常具有非零内部电阻的实际电池的效率。在本文中，我们研究了一个能量收集通信系统，使用有限的电池与非零的内部电阻。我们采用双路径架构，其中收集的能量可以直接使用，或存储然后使用。在帧中，时间和功率都可以在能量存储和数据传输之间分配。对于一个单一的帧，我们推导出一个解析表达式的速率最佳的时间和功率分配比之间的收获能量和传输数据。然后，我们优化一组帧的时间和功率分配比，假设非因果知识的收获功率和衰落信道增益，通过给出一个近似的解决方案。当只有统计的能量到达和信道增益是已知的，我们推导出一个动态规划为基础的政策，并提出三个次优的政策，这是执行竞争。总之，我们的研究表明，电池内阻会显著影响能量收集通信系统的设计和性能，必须加以考虑。
2017-01-10 cs.IT math.IT
A Decentralized Optimization Framework for Energy Harvesting Devices
设计无线通信网络的分散策略是一个关键问题，到目前为止，文献中只部分解决了这个问题。在本文中，我们提出了分散马尔可夫决策过程（Dec-MDP）的框架来分析无线传感器网络与多个用户访问一个共同的无线信道。我们考虑具有能量收集能力的设备，以便它们的目标是平衡能量到达与数据离开以及与其他节点碰撞的概率。随着时间的推移，接入点随机触发SYNC时隙，其中它重新计算整个网络的最佳传输参数，并分发此信息。每个节点都接收自己的策略，该策略指定它将来应该如何访问信道，然后以完全分散的方式进行，而不与网络中的其他实体进行交互。我们提出了一个多层马尔可夫模型，其中外部MDP管理SYNC时隙之间的跳跃，内部Dec-MDP在不久的将来计算最优策略。我们数值表明，由于收获，一个完全正交的计划（例如，类似TDMA）在能量收集场景中是次优的，并且最优折衷在于正交接入系统和随机接入系统之间。
2017-01-09 cs.IT math.IT
Energy Management Policies for Energy-Neutral Source-Channel Coding
在传感器测量感兴趣的给定现象的时间演变并且无线电通信在短距离内发生的网络物理系统中，用于源获取和压缩的能量可以与用于传输的能量相当。此外，为了避免有限的寿命问题，传感器可以通过能量收集来供电，从而从环境中收集它们所需的所有能量。这项工作解决了能源采集/压缩和能量采集传感器传输的能量分配问题。首先，专注于一个单一的传感器，能源管理政策确定，保证最大的平均失真，而在同一时间，确保稳定的队列连接源和信道编码器。它示出，所确定的类的政策是最佳的意义上，它稳定的队列，只要这是可行的任何其他技术，满足相同的平均失真约束。此外，这类策略对源编码器和信道编码器执行独立的资源优化。模拟传输技术以及次优策略，不使用能量缓冲器（电池）或使用它只适应源或信道编码器的能量分配也进行了研究，性能比较。然后，通过动态规划工具来制定和解决优化平均失真和延迟之间的期望折衷的问题。最后，一个系统与多个传感器被认为是时分调度策略，推导出能够保持所有数据队列的稳定性，并满足所有传感器的平均失真约束，只要它是可行的。
2011-07-06 cs.IT math.IT
Optimal Energy Allocation for Kalman Filtering over Packet Dropping Links with Imperfect Acknowledgments and Energy Harvesting Constraints
针对线性随机动力系统的远程状态估计问题，提出了一种基于能量收集技术的传感器最优传输能量分配的设计方法。在这个框架中，传感器测量值作为系统状态的噪声版本通过分组丢弃通信信道发送到接收器。信道的丢包率既取决于传感器的传输能量，也取决于时变无线衰落信道增益。传感器可以访问能量收集源，与具有固定能量存储的传统电池相比，该能量收集源是一种持久但不可靠的能量源。接收机执行最佳状态估计与随机丢包，以最小化估计误差协方差的基础上接收到的测量。接收器还经由本身是分组丢弃的错误反馈通信信道向传感器发送分组接收应答。我们的目标是在能量收集传感器处设计最优传输能量分配，以最小化接收器的卡尔曼滤波器的预期估计误差协方差的迹线的有限时间范围总和或长期平均值（无限时间范围）。这些问题被制定为马尔可夫决策过程的不完美的状态信息。利用动态规划技术得到了最优输电能量分配策略。利用子模块度的概念，研究了最优传输能量策略的结构。次最优解也进行了讨论，这是远远低于最优解计算密集。数值模拟结果说明了能量分配算法的性能。
2014-02-26 cs.IT math.IT math.OC
Age-Minimal Transmission for Energy Harvesting Sensors with Finite Batteries: Online Policies
能量收集传感器节点，被认为是发送状态更新到目的地。传感器配备了一个有限大小的电池，以节省其输入的能量，并消耗一个单位的能量，每个状态更新传输，这是交付到目的地立即通过无错误的信道。该设置是在线的，其中所收集的能量随时间的推移被因果地揭示给传感器，并且目标是设计状态更新传输策略，使得信息的长期平均年龄（AoI）被最小化。AoI定义为自最新更新到达目的地以来所经过的时间。两个能量到达模型被认为是：一个随机的电池充电（RBR）模型，和一个增量电池充电（IBR）模型。在这两种模型中，能量根据单位速率的泊松过程到达，在RBR模型中，能量值完全填满电池，在IBR模型中，能量值逐单位递增地填满电池。表征这两种模型的最优状态更新策略的关键方法是显示更新策略的最优性，其中更新间隔时间遵循特定的更新过程，该更新过程取决于能量到达模型和电池大小。然后，它示出的最佳更新策略具有能量依赖的阈值结构，其中传感器发送状态更新只有当AoI增长超过一定的阈值，这取决于可用的能量。对于RBR和IBR模型，最佳能量依赖阈值被明确表征，即，在封闭形式中，就最佳长期平均AoI而言。它还表明，最佳阈值是单调递减的电池中可用的能量，最小的阈值，这是在电池充满时生效，等于最佳的长期平均AoI。
2019-05-09 cs.IT cs.NI eess.SP
A Cross-layer Perspective on Energy Harvesting Aided Green Communications over Fading Channels
我们考虑能量收集绿色网络中物理层的功率分配和上层应用层的缓冲延迟。可靠传输所需的总功率包括传输功率和电路功率。收集的电力（其存储在电池中）和电网电力构成电力资源。从上层产生的数据的不确定性，收获的能量的不确定性，和衰落信道的变化被考虑和描述为独立的马尔可夫过程。在每次传输中，发射机决定传输速率以及从电池分配的功率，其余所需功率将由电网提供。目标是在平均电网功率约束下，找到一个传输速率和电池功率的分配序列，以最小化长期平均缓冲延迟。一个随机优化问题，制定相应的，以找到这样的传输速率和电池功率序列。此外，优化问题转化为一个约束MDP问题，其策略是一个二维向量的传输速率和电池的功率分配作为其元素。我们证明了约束MDP的最优策略可以通过求解无约束MDP得到。然后重点分析了无约束平均费用MDP问题。导出了平均最优策略的结构性质。此外，我们还讨论了二维政策要素之间的关系。其次，在理论分析的基础上，给出了有限状态空间情形下求解约束最优策略的算法。此外，给出了一般状态空间下的低复杂度启发式策略。最后，在这些政策下进行仿真，以证明其有效性。
2013-11-28 cs.IT math.IT
