A Secure Multiple-Access Scheme for Rechargeable Wireless Sensors in the Presence of an Eavesdropper
我们提出了一个简单而有效的计划，一组能量收集传感器建立一个共同的目的地（主节点）的安全通信。窃听者试图解码从传感器发送到其共同目的地的数据。我们假设一个单一的调制方案，可以有效地实现能源有限的应用。我们设计了一个多址方案的传感器保密和有限的能量约束。在给定的时隙中，每个能量收集传感器在发送其数据包或保持空闲之间进行选择。目的地为每个传感器分配一组数据时隙。最优化问题的制定，以最大限度地提高保密和吞吐量。
2016-12-23 cs.IT cs.NI math.IT
Broadcasting with an Energy Harvesting Rechargeable Transmitter
在本文中，我们研究了在两个用户的加性高斯白噪声（AWGN）广播信道，发射机能够收获的能量从性质，使用可充电电池的传输完成时间最小化问题。收集的能量被建模为在传输过程中随机到达发射机。发送器有固定数量的数据包要传送到每个接收器。我们的目标是最小化两个用户的所有数据包被发送到各自目的地的时间。为此，我们优化的发射功率和传输速率为两个用户。我们首先分析了最优传输策略的结构特性。我们证明了最优总发射功率与最优单用户发射功率具有相同的结构。我们还证明了存在一个截止功率水平的较强的用户。如果最佳总发射功率低于该截止电平，则将所有发射功率分配给较强用户，而当最佳总发射功率大于该截止电平时，将高于该电平的所有发射功率分配给较弱用户。基于这些结构的最优策略的属性，我们提出了一个算法，产生全局最优的离线调度策略。我们的算法是基于减少两个用户的广播信道问题的想法尽可能多的单用户问题。
2010-10-14 cs.IT cs.NI math.IT
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
On the Optimality of the Greedy Policy for Battery Limited Energy Harvesting Communications
考虑具有在线功率控制的电池有限能量收集通信系统。假设独立同分布（i.i.d.）能量到达和收获存储使用架构，它表明，贪婪的政策实现最大的吞吐量，当且仅当电池容量低于一定的正阈值，承认一个精确的表征。简单的下限和上限，这个阈值的建立。通过几个例子分析了阈值和能量到达过程均值之间的渐近关系。
2019-09-17 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
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
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
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
Stochastic Online Control for Energy-Harvesting Wireless Networks with Battery Imperfections
在能量收集（EH）网络中，能量存储设备（即，电池）通常并不完美。在本文中，我们考虑一个实用的电池模型，有限的电池容量，能量（放电）充电损失，能量耗散。考虑到这样的电池的缺陷，我们依靠李雅普诺夫优化技术开发一个随机的在线控制方案，旨在最大限度地利用EH多跳无线网络的数据率。它是建立该算法可以提供一个可行的和有效的数据准入，功率分配，路由和调度解决方案，而不需要任何统计知识的随机信道，数据流量，和EH过程。数值结果表明了该方法的优点。
2016-05-27 cs.IT math.IT
The Optimal Power Control Policy for an Energy Harvesting System with Look-Ahead: Bernoulli Energy Arrivals
研究了能量到达独立同分布的能量采集通信系统的功率控制问题。假设发射机配备有有限尺寸的可充电电池，并且能够向前看以观察固定数量的未来到达。一个完整的表征提供了最佳的功率控制策略，实现最大的长期平均吞吐量在加性高斯白噪声信道。
2019-04-28 cs.IT eess.SP math.IT
Optimal Transmission Policy for Cooperative Transmission with Energy Harvesting and Battery Operated Sensor Nodes
在本文中，我们考虑的情况下，一个能量收集和一个电池供电的传感器合作发送一个共同的消息到一个遥远的基站。我们的目标是找到联合最优的传输（功率分配）的政策，最大限度地提高总吞吐量为给定的截止日期。首先，我们解决的情况下，其中的能量收集传感器的存储容量是无限的。在这种情况下，我们确定的必要条件，这样的最优传输策略。在此基础上，我们首先证明了该问题是凸的。然后，我们进一步证明：（i）能量收集传感器的最佳功率分配可以独立计算;（ii）它明确地确定（并允许计算）电池供电的最佳功率分配。最后，我们推广了有限存储容量的情况下的分析。通过计算机模拟评估性能。特别注意有限的存储容量和长期电池退化对可实现的吞吐量的影响。
2012-11-13 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
Reinforcement Learning based Multi-Access Control and Battery Prediction with Energy Harvesting in IoT Systems
能量收集（EH）是实现物联网（IoT）系统长期和自我可持续运行的一种有前途的技术。在本文中，我们研究了小小区物联网系统中的联合接入控制和电池预测问题，该系统包括多个EH用户设备（UE）和一个基站（BS），具有有限的上行链路接入信道。每个UE具有有限容量的可再充电电池。系统控制被建模为一个马尔可夫决策过程没有完整的先验知识假设在BS，这也涉及到大尺寸的状态和动作空间。首先，为了处理假设因果电池和信道状态信息的接入控制问题，我们提出了一种调度算法，该算法基于具有深度Q网络（DQN）增强的强化学习（RL）来最大化上行链路传输和速率。其次，对于电池预测问题，采用固定的循环访问控制策略，我们开发了一种基于RL的算法，以最大限度地减少预测损失（误差），而无需任何关于能源和能源到达过程的模型知识。最后，研究了联合访问控制和电池预测问题，其中我们提出了一个两层RL网络来同时处理最大化和速率和最小化预测损失：第一层用于电池预测，第二层基于第一层的输出生成访问策略。实验结果表明，与已有的基准测试相比，本文提出的三种强化学习算法具有更好的性能。
2018-09-21 cs.IT eess.SP math.IT
Optimal Save-Then-Transmit Protocol for Energy Harvesting Wireless Transmitters
在本文中，设计的无线通信设备完全依赖于能量收集。由于可再充电能量源不能同时充电和放电，我们称之为能量半双工约束的约束，假设两个可再充电能量存储设备（ESD），使得在任何给定时间，总是有一个ESD被再充电。能量收集率被假设为在感兴趣的时间间隔上恒定的随机变量。介绍了一种先保存后传输（ST）协议，其中一部分时间ρ（称为保存率）专门用于能量收集，剩余部分1 - ρ用于数据传输。从ESD可获得的能量与所收集的能量的比率被称为能量存储效率η。我们解决了次级ESD是η < 1的电池并且主ESD是η = 1的超级电容器的实际情况。导出了使中断概率最小的最优节省率，并由此得出了一些有用的设计准则。此外，我们还比较了瑞利衰落信道下随机电源和恒定电源的中断性能。随机功率的分集阶数与恒定功率的分集阶数相同，但性能差距可能很大。此外，我们提出的ST协议扩展到无线网络与多个发射机。它示出了系统级中断性能是严重依赖于发射机的数量和单信道中断最小化的最佳保存率之间的关系。数值结果验证了我们提出的研究。
2013-02-06 cs.IT math.IT
Battery-Aware Relay Selection for Energy Harvesting Cooperative Networks
使用能量收集（EH）节点作为协作中继是实现绿色无线系统的新兴解决方案。在本文中，我们考虑多个EH中继节点收获能量的射频（RF）信号从源接收，并使用收获的能量转发源信息到目的地。与具有固定电源的传统继电器不同，由于有限的能量转换效率、充电和放电曲线之间的不匹配以及有限的能量存储容量，EH继电器可能无法永久地用于辅助源传输。我们提出了电池感知中继选择（BARS）计划，它联合考虑信道条件和电池状态的中继选择。利用马尔可夫链模型分析了该方案的中断概率。仿真结果验证了分析的准确性。通过数值计算，我们表明，所提出的BARS方案可以实现全分集阶数等于中继的数量，而不需要固定的电源电缆。
2014-08-19 cs.IT math.IT
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
The Binary Energy Harvesting Channel with a Unit-Sized Battery
我们考虑一个二进制能量收集通信信道与有限大小的电池在发射机。在该模型中，通道输入受到每个通道使用时的可用能量的约束，该可用能量由外部能量收集过程、电池的大小和先前的通道输入驱动。我们考虑一个抽象，其中能量以二进制单位收获并存储在具有单个单位容量的电池中，并且通道输入是二进制的。将电池中的可用能量视为状态，这是具有输入依赖状态、状态中的存储器和仅在发射机处可用的因果状态信息的状态依赖信道。我们找到了一个等效的表示为这个信道的符号的定时的基础上，并通过一个辅助随机变量确定所得到的等效定时信道的容量。我们给出了可实现的速率的基础上，这种辅助随机变量类似于网格编码的定时信道的某些选择。我们开发的上限的能力，通过使用基因辅助的方法，也通过量化的状态信息泄漏到接收器。我们表明，所提出的可实现的速率是渐进的能力实现小的能量收获率。我们将结果扩展到三进制通道输入的情况。我们的可实现的速率给的二进制通道内的容量0.03位/通道使用，三进制通道内的0.05位/通道使用，并优于基本的香农策略，只考虑瞬时电池状态，所有参数值。
2014-08-27 cs.IT math.IT
Active Status Update Packet Drop Control in an Energy Harvesting Node
本文考虑了一种能量收集传感器节点的电池大小$B_{max}$，充电电池通过一个增量的能量收集过程，并接收更新从一个单一的信息源在时隙的时间。节点主动决定在其操作时间的一部分内使通信电路断电（OFF）或通电（ON），以便维持能量效率。接收（丢弃）在ON（OFF）时段中到达的更新分组。在ON时段期间支付确定性的每次能量成本。掉电决定可以是部分或全部性质的，从而产生用于决定ON-OFF间隔的各种选项。我们开发的年龄阈值为基础的电源开关计划，以尽量减少年龄的信息在节点上的能量收集的限制与部分和全部电源关闭选项$B_{max}=1$和$B_{max}=\infty$的情况下。
2019-11-06 cs.IT cs.NI math.IT
Achievable Rates for Binary Two-hop Channel with Energy Harvesting Relay and Finite Battery
本文研究了二进制两跳信道中能量收集中继的联合信息和能量传输问题。我们考虑在继电器和能量传输的能量损失的有限电池的大小。换句话说，为了能够发送包含能量的符号，中继器必须接收多个包含能量的符号。因此，我们面对的是一种与记忆有关的通道。我们将电池中节省的能量建模为信道状态，挑战是接收器不知道信道状态。我们提出了两种不同的可实现的方案，第一个是基于状态相关的叠加编码和第二个是基于等效定时信道的方法。我们的方案都是基于块马尔可夫编码和反向解码技术。由于这两种方法，我们发现可实现的速率与模型的单字母表达式。
2021-09-28 cs.IT math.IT
Capacity of the Energy Harvesting Channel with a Finite Battery
我们考虑一个能量收集通道，其中发射器由外源随机能量收集过程$E_t$供电，使得$0\leq E_t\leq\bar{E}$可以存储在有限大小的电池中$\bar{B}$。我们提供了一个简单的和有见地的公式，这个信道的近似容量有界保证的近似间隙独立于系统参数。容量的这种近似表征确定了该信道的两种性质上不同的操作状态：在大电池状态下，当$\bar{B}\geq \bar{E}$时，容量近似等于平均功率约束等于平均能量收集率的AWGN信道的容量，即，它仅取决于$E_t$的平均值，并且（几乎）独立于$E_t$的分布和$\bar{B}$的精确值。特别地，这表明电池尺寸$\bar{B}\approx\bar{E}$大致足以提取系统的无限电池容量。在小电池制度，当$\bar{B}<\bar{E}$，我们澄清的$E_t$的分布和$\bar{B}$的值的容量的依赖性。有三个步骤来证明这一结果，这可能是感兴趣的，在他们自己的权利：1）我们的特点，这个信道的容量作为一个$n$ -字母互信息率在各种假设下的能量到达信息的可用性; 2）我们的特点，近似最优的在线功率控制策略，最大化的长期平均吞吐量的系统; 3）我们证明了该信道的信息论容量在恒定间隙内等于其长期平均吞吐量。这最后一个结果提供了一个连接之间的信息和通信理论配方的能量收集通信问题，迄今为止已经研究了隔离。
2016-07-01 cs.IT math.IT
Near Optimal Online Distortion Minimization for Energy Harvesting Nodes
我们考虑在线调度的能量收集通信系统中的传感器节点收集样本从高斯源，并将它们发送到一个目标节点的高斯信道。传感器配备有有限大小的电池，该电池由独立同分布（i.i.d.）能量收集过程。目标是最大限度地减少目的地接收的源样本的长期平均失真。我们研究两个问题：第一种情况是抽样是免费的，第二种情况是每次收集样本都有抽样费用。我们表明，固定分数的政策[Szov-Ozgur]，其中固定比例的电池状态在每个时隙中被消耗，是接近最优的，在这个意义上，他们实现了长期的平均失真，位于一个恒定的加性差距从最优解的所有能量到达和电池的大小。对于采样成本的问题，传输策略是突发的;传感器只能在一部分时间内收集样本并进行传输。
2017-05-29 cs.IT cs.NI math.IT
A Stochastic Approach for Resource Allocation with Backhaul and Energy Harvesting Constraints
我们提出了一种新的随机无线电资源分配策略，考虑回程和空中接口容量的限制，实现长期的公平性。基站被认为仅由通过能量收集源再充电的有限电池供电。在所提出的资源分配策略中也考虑了这种能量收集。这种技术场景可以在偏远的农村地区找到，那里的回程连接非常有限，基站由尺寸较小的太阳能电池板供电。我们的研究结果表明，该方案实现了更高的公平性之间的用户，在某些情况下，一个更高的和速率相比，著名的比例公平调度。
2015-01-15 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
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 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
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
Battery-aware Cyclic Scheduling in Energy-harvesting Federated Learning
Linköping University（林雪平大学）
针对能量收集联邦学习系统中客户端因能源限制导致可用性波动的问题，提出FedBacys电池感知框架，通过聚类客户端并按电池电量循环调度其参与，减少冗余计算与能耗，提升学习稳定性，在非独立同分布数据和低充电频率下仍具鲁棒性。
2025-04-16 cs.IT cs.LG math.IT
Stable Throughput of Cooperative Cognitive Networks with Energy Harvesting: Finite Relay Buffer and Finite Battery Capacity
研究了一种协作认知无线电网络的通用模型，其中次用户同时具有有限的中继队列和有限的电池队列。我们的主要目标是表征稳定的吞吐量区域。然而，这种系统的稳定吞吐量区域的完整表征是出了名的困难，因为计算的两个有限队列的二维马尔可夫链（MC）模型的稳态分布是非常复杂的。我们首先提出了一个算法来表征稳定的吞吐量区域的数值，并显示其纯粹的计算复杂性为大队列长度。为了提供易处理性和探索在认知节点的设计参数优化的性质，我们接下来集中在两个更简单的系统，即，有限电池队列与无限中继队列和有限中继队列与无限电池队列（以下分别称为主导系统$1$和$2$）。对于每个建议的主导系统，我们调查的最大服务率的认知节点的稳定性条件。尽管制定的优化问题的复杂性，由于其非凸性，我们利用问题的结构，将其转化为线性规划。因此，我们能够有效地解决他们使用标准的线性规划求解器。我们的数值结果表明，在实际系统中，有限的电池和中继队列实现相同水平的好处的系统具有无限的队列大小，当它们的大小足够大。他们还表明，当能量收集过程的到达率增加时，可实现的稳定吞吐量区域显着扩大。
2018-06-18 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
Optimal Status Updating with a Finite-Battery Energy Harvesting Source
METU（中东理工大学）；Auburn University（奥本大学）
本文研究了具有有限电池的能量收集源如何通过最优策略发送状态更新以最小化信息年龄的期望惩罚，提出了一种单调阈值策略作为最优解，并通过数值分析展示了电池容量增加对平均年龄的改善效果。
2019-05-22 cs.IT cs.SY eess.SY
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
Decentralized Hypothesis Testing in Energy Harvesting Wireless Sensor Networks
我们考虑在能量收集传感器网络中的分散式假设检验问题，其中传感器对现象进行噪声观测，并将有关该现象的量化信息发送到融合中心。融合中心使用在时间间隔期间的聚合接收数据做出关于当前假设的决定。我们明确地考虑一种情况下，通过并行访问通道向融合中心发送的消息。为了避免有限的寿命问题，我们假设每个传感器都能够从环境中收集通信所需的所有能量。每个传感器都有一个能量缓冲器（电池），以保存其收集的能量，供其他时间间隔使用。我们的主要贡献是制定在传感器网络与能量收集设备的分散检测的问题。我们的分析是基于电池的能量理论模型，我们提出了一个传感器的决策设计方法，考虑在传感器的长期能源管理。我们展示了系统的性能如何针对不同的电池容量而变化。然后，我们用数值方法展示了我们的研究结果如何用于设计具有能量收集传感器的传感器网络。
2017-06-10 cs.IT math.IT
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
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
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
Power-Availability-Aware Cell Association for Energy-Harvesting Small-Cell Base Stations
能量收集为日益增长的能源账单和环境问题带来了关键解决方案，但同时，由于潜在的能源短缺，网络可用性可能会恶化。在本文中，我们分析了性能的离网小小区基站（scBS）与有限的电池容量和设计一个新的功率可用性感知的小区关联的基础上定期广播的scBS电池水平。每个移动终端（MT）在关联之前以其自己的可用scBS集合为目标，即，可以保证所提供的服务的scBS集合：（i）scBS电池水平，（ii）在给定scBS-MT距离和阴影衰减的情况下满足每个MT处的接收功率约束所需的功率，以及（iii）服务可能与相同scBS相关联的其他MT所消耗的估计功率，其使用随机几何工具来计算。接下来，我们开发了一个易于处理的性能分析，并推导出封闭形式的表达式停电的概率和覆盖概率。通过动态地适应基站电池和用户功率需求的波动，所提出的小区关联允许网络中的可用能量的更均匀的分布，带来了对收获损害的鲁棒性，从而显著优于传统的策略。
2016-12-20 cs.IT math.IT
Near Optimal Energy Control and Approximate Capacity of Energy Harvesting Communication
我们考虑了一个能量收集通信系统，其中发射机由外源能量到达过程供电，并配备了一个有限的电池大小$B_{max}$通过离散时间AWGN信道进行通信。我们首先集中在一个简单的伯努利能量到达过程中，在每个时间步，无论是一个大小为$E$的能量包被收获的概率$p$，或没有能量被收获在所有，独立于其他时间步。我们提供了一个接近最优的能量控制策略和一个简单的近似的信息理论容量的信道。我们的近似这两个问题是通用的，在所有的系统参数（$p$，$E$和$B_{max}$），即我们约束的近似间隙的参数值无关的常数。我们的研究结果表明，电池大小$B_{max}\geq E$（大约）足以提取该通道的无限电池容量。然后，我们将我们的结果推广到一般的独立同分布。能量到达过程。我们的近似容量特征提供了重要的见解，在政权的能量收集通信系统的最佳设计，其中电池的大小和平均能量到达率都很大。
2015-01-09 cs.IT math.IT
Energy Harvesting Communication System with SOC-Dependent Energy Storage Losses
在过去的几年里，能量收集设备（EHD）的普及程度有所增长，这要归功于它们延长网络寿命的能力。实际上，EHD受到几种低效率的影响，例如，能量泄漏、电池退化或存储损耗。在这项工作中，我们考虑一个能量收集发射机与存储效率低下。特别地，我们假设当新的能量必须存储在电池中时，其中一部分被浪费，并且损失取决于设备的当前充电状态。这是一个实际的假设，例如，对于电容器，这改变了最优传输策略的结构。我们分析了吞吐量最大化问题的动态规划的方法，并证明，给定的电池状态和信道增益，最优传输策略是确定的。我们推导出的电容器中的能量损失的数值结果，并显示存在一个\emph{loop effect}，降低了系统的性能，如果不考虑最佳的政策。
2016-03-11 cs.IT math.IT
Optimal Microcontroller Usage in Reconfigurable Intelligent Surface: Batteryless IoT Systems Case Study
针对RIS用于物联网系统时微控制器数量增加导致复杂度和成本上升的问题，提出模块化方法确定微控制器控制的最优元件模块大小，优化模块数量以最小化能耗并满足约束，仿真显示性能提升约100%。
2025-02-13 cs.IT math.IT
Reinforcement Learning to Minimize Age of Information with an Energy Harvesting Sensor with HARQ and Sensing Cost
时间平均预期年龄的信息（AoI）的研究从能量收集发射机发送的状态更新与有限容量的电池。在信道和能量收集统计信息已知的情况下，研究了不同反馈机制下的最优调度策略。对于未知环境的情况，提出了一种平均成本强化学习算法，实时学习系统参数和状态更新策略。数值结果验证了所提方法的有效性。
2019-01-24 cs.IT cs.NI cs.SI
On the Stability of Random Multiple Access with Stochastic Energy Harvesting
在本文中，我们考虑的节点具有能量收集能力和电池存储收集的能量的随机访问。如果电池不空，每个节点尝试传输队列中的行首数据包。分组和能量到达队列和电池都建模为离散时间随机过程。本文的主要贡献是精确表征的稳定区域的数据包队列的能量收集率时，一对节点随机访问一个公共信道具有多包接收（MPR）能力。具有MPR能力的信道是无线信道建模的一般形式，其允许同时发送的分组的概率接收。在本文中得到的结果是相当普遍的情况下，无限的能量传输的碰撞信道和MPR能力的信道可以从我们的特殊情况下得出。此外，我们研究了电池的有限性对可实现的稳定区域的影响。
2012-11-01 cs.IT math.IT
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
Scheduling Status Updates to Minimize Age of Information with an Energy Harvesting Sensor
信息年龄是在监控应用程序和基于更新的系统中状态更新的新鲜度的度量。我们研究了一个实时遥感的情况下，传感器是受时变的能源约束和电池的限制。传感器通过数据包擦除通道发送更新，但不提供反馈。的问题，找到一个年龄最优的阈值政策，与传输阈值是一个功能的能量状态和估计的当前年龄，制定。分析了无记忆能量到达过程下单位电池的平均寿命。有些令人惊讶的是，对于任何有限的能量到达速率，存在正的传输年龄阈值，其对应于以低于能量到达速率所指示的速率的速率进行传输。一般电池尺寸的平均年龄的下限。
2017-02-05 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
Universally Near Optimal Online Power Control for Energy Harvesting Nodes
我们考虑一个随机i.i.d.的能量收集系统的在线功率控制。能量到达和有限大小的电池。我们提出了一个简单的在线功率控制策略，这个通道，需要最少的信息，关于能量到达的分布，并证明它是普遍接近最优的所有参数值。特别是，该政策取决于能量到达过程的分布，只有通过其平均值，它实现了最佳的长期平均吞吐量的信道内恒定的加法和乘法间隙。用于在线功率控制的现有算法不能实现这样的通用性能。这一结果还允许我们用一个简单的公式来近似系统的长期平均吞吐量，这揭示了吞吐量的定性行为，即它如何取决于能量到达的分布和电池的大小。
2016-06-30 cs.IT cs.NI math.IT
On Optimal Power Control for Energy Harvesting Communications with Lookahead
考虑能量收集通信系统的功率控制问题，其中发射机配备有有限尺寸的可充电电池，并且能够向前看以观察固定数量的未来能量到达。通过Bellman方程，在能量到达过程平稳无记忆的假设下，给出了在加性高斯白噪声信道下的最大平均吞吐量和最优功率控制策略.伯努利能量到达的情况下，通过渐近紧的最大平均吞吐量和最优功率控制策略的上限和下限得到一个更明确的表征。除了他们的关键作用，在获得所需的分析结果，这样的界限是非常有价值的，从数值的角度来看，因为它们可以有效地计算使用凸优化求解器。
2022-02-28 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 Information and Energy Cooperation in Energy Harvesting Cognitive Radio
本文考虑了主用户和次用户都是能量收集节点时，主用户和次用户在信息和能量两个层面上的合作。特别地，辅助发射机帮助中继主消息，并且进而获得频谱接入作为奖励。此外，如果次级发射器是能量受限的，则初级发射器向次级发射器供应能量，这促进了不间断的协作。我们解决这个两级合作在一个有限的地平线与有限的电池约束在二次发射机。在保证主用户和次用户速率保证的同时，我们的目标是最大化主用户速率。我们开发了一个迭代算法，获得最佳的离线电源政策的主要和次要用户。为了深入了解最优解的结构，我们研究了特定的场景。此外，我们还研究了二次速率约束和有限电池对一次速率和合作概率的影响。我们表明，联合信息和能源合作增加了合作的机会，并实现了显着的收益率只有信息合作。
2015-07-16 cs.IT cs.NI 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
Multiple-access Fading Channel with Wireless Power Transfer and Energy Harvesting
我们认为，可实现的平均速率的多址系统，其中包括N个能量收集用户（EHU），通过块衰落多址信道（MAC）和一个基站（BS），广播无线电频率（RF）能量的EHU的无线功率传输信息。信息（在上行链路上）和功率（在下行链路上）可以以时分双工或频分双工发送。当EHU的电池容量和传输时隙的数量都是无限的情况下，我们确定最佳的功率分配的BS和最佳的速率和功率分配的EHU，最大化可实现的速率区域的MAC。所得到的在线解决方案是渐近最优的，也适用于有限数量的传输时隙和有限的电池容量。
2014-09-19 cs.IT math.IT
Low-Complexity AoI-Optimal Status Update Control with Partial Battery State Information in Energy Harvesting IoT Networks
本文研究能量收集物联网中仅知部分电池状态信息下的状态更新控制问题，提出CN策略及WUGC扩展方法，以低复杂度实现近最优的AoI性能。
2025-04-08 cs.IT cs.SY eess.SY
Maximum Throughput of a Cooperative Energy Harvesting Cognitive Radio User
在本文中，我们研究的最大吞吐量的饱和可充电次用户（SU）共享频谱与主用户（PU）。SU以一定的收获率从环境中收获能量包（令牌）。假设所有的发射机都有数据缓冲器来存储输入的数据包。除了其自身的业务缓冲器之外，SU还具有用于存储用于中继的被准许的主分组的缓冲器;以及用于存储从环境中收获的能量令牌的缓冲器。我们提出了一个新的合作认知中继协议，允许SU中继一小部分未交付的主要数据包。我们考虑干扰信道模型（或多包接收（MPR）信道模型），并发传输可以生存的干扰，具有一定的概率，其特征在于补充的信道中断。该协议充分利用了主队列的突发性和接收端的MPR能力。此外，它在次级吞吐量最大化的目标下有效地消耗次级能量令牌。我们的数值结果显示了合作的好处，接收器的MPR能力，和二次能量队列到达率的系统性能从网络层的角度来看。
2014-07-08 cs.IT cs.NI math.IT
Online Power Control Optimization for Wireless Transmission with Energy Harvesting and Storage
Department of Electrical, Computer and Software Engineering, University of Ontario Institute of Technology（安大略理工大学电气、计算机与软件工程学院）
本文研究了在具有能量采集和存储设备的衰落信道中无线传输的在线功率控制优化问题，提出了一种基于Lyapunov优化的三阶段闭式解，通过电池能量控制实现战略性能源节约，并基于衰落条件进行机会性传输，从而提高长期时间平均传输速率。
2017-02-26 cs.IT cs.SY eess.SY
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
