利用蓄电池能量收集源实现电能-能量平衡

能量收集协作网络的电池感知中继选择

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。

具有单位尺寸电池的二进制能量收集通道

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。

Achievable Rates for Binary Two-hop Channel with Energy Harvesting Relay and Finite Battery

We study the problem of joint information and energy transfer in a binary two-hop channel with an energy harvesting relay. We consider a finite battery size at the relay and energy loss in transmitting energy. In other words, to be able to send an energy-contained symbol, the relay must receive multiple energy-contained symbols. Thus, we face a kind of channel with memory. We model the energy saved in the battery as the channel state with the challenge that the receiver does not know the channel state. We propose two different achievable schemes, the first one is based on state-dependent super…

有限电池能量收集信道的容量

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。

电池限制能量收集节点的最优传输策略

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。

能量收集HCRNs中基于频谱感知的感知-延迟权衡

Sensing-Throughput Tradeoff for Superior Selective Reporting-based Spectrum Sensing in Energy Harvesting HCRNs

在本文中，我们研究了传统的协作感知（CCS）和优越的选择性报告（SSR）的协作感知的性能在一个能量收集使能异构认知无线电网络（HCRN）。特别是，我们推导出这两种方案的可实现的吞吐量的表达式，并制定非线性整数规划问题，以找到吞吐量最佳的频谱传感器的集合，预定感测一个特定的信道，给定主用户（PU）的干扰和能量收集的约束。此外，我们提出了新的解决方案的基础上的交叉熵（CE）方法的优化问题，并与穷举搜索和贪心算法的性能进行比较。最后，我们讨论了SSR和CCS方案的平均可实现的吞吐量之间的权衡，并强调了SSR方案优于CCS方案的制度。值得注意的是，我们表明，有一个固有的权衡之间的通道可用时间和检测精度。我们的数值结果表明，随着频谱传感器数量的增加，信道可用时间在HCRN中获得更高的优先级，而不是检测精度。

使用双交流电池的能量收集通信

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。

具有能量收集的协作认知网络的稳定吞吐量：有限中继缓冲区和有限电池容量

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。

具有混合储能的能量收集发射机的优化调度

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。

具有能量收集发射机和接收机的衰落无线链路的中断最小化

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。

用于无线能量收集节点的能量高效传输

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。

能量收集无线传感器网络中的分散假设检验

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。

使用能量收集发射机进行通信：能量存储损耗下的最优策略

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。

能量收集发射机延迟最优策略单调性的反例

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。

用于能量收集小小区基站的功率可用性感知小区关联

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。

能量收集通信的近最优能量控制与近似容量

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。

具有电池回收的信息系统能量收集时代的最优传输策略

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。

具有SOC相关储能损耗的能量收集通信系统

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。

可重构智能表面中的最优微控制器使用：无电池物联网系统案例研究

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%。

IoT系统中基于强化学习的多址接入控制和能量收集电池预测

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。

无线网络中能量收集与缓存的权衡

On the Tradeoff between Energy Harvesting and Caching in Wireless Networks

自供电、能量收集的小型蜂窝基站（SBS）有望成为下一代无线网络的组成部分。然而，由于所收集的能量的不确定性，有必要采用能量有效的功率控制方案来降低SBS的能量消耗，从而确保用户的服务质量（QoS）。这种节能设计也可以通过使用内容缓存来完成，这减少了容量有限的SBS回程的使用。在SBS的流行内容的减少也可以证明在这方面通过减少回程使用是有益的。在本文中，一个在线的能量有效的功率控制方案的能量收集SBS配备了无线回程和本地存储。在我们的模型中，能量到达被假定为泊松分布和流行度分布的请求内容建模使用齐普夫定律。将功率控制问题转化为一个（折扣）无限时域动态规划问题，并采用数值迭代算法求解。使用模拟，我们提供了宝贵的见解的能量收集和缓存的能量和总吞吐量性能的SBS的影响，网络大小是不同的。我们的研究结果还表明，在SBS的缓存和能量收集设备的大小可以权衡，同时仍然满足所需的系统性能。

具有随机能量收集的随机多址接入系统的稳定性

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。

能量收集联邦学习中的电池感知循环调度

Battery-aware Cyclic Scheduling in Energy-harvesting Federated Learning

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。

使用具有内阻的大容量电池的能量收集通信

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。

随机电池充电能量收集传感器的最小在线策略

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。

利用能量收集传感器调度状态更新以最小化信息年龄

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。

具有辅助器的能量收集发射器和接收器的最优能量管理

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。

具有无线功率传输和能量收集的多址衰落信道

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。

有限电池能量收集源下的最优状态更新

Optimal Status Updating with a Finite-Battery Energy Harvesting Source

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。

离散能量收集信道的容量分析

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。

衰落信道下能量收集辅助绿色通信的跨层研究

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。

基于事件触发的能量采集发射机鲁棒最优控制

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。

具有处理能量成本的能量收集宽带通信系统

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。

具有能量收集源的信息最小化时代最优状态更新

Optimal Status Update for Age of Information Minimization with an Energy Harvesting Source

在本文中，我们考虑了一种情况，其中能量收集传感器连续监视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。我们使用信息年龄（AoI）指标，即自上次收到更新生成以来所经过的时间，来衡量目的地可用状态信息的“新鲜度”。我们假设能量根据泊松过程随机到达传感器，并且每个状态更新消耗一个单位的能量。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，在传感器的能量因果关系约束。我们考虑三种情况，即，电池尺寸分别是无限的、有限的和仅一个单元。对于无限电池的情况下，我们采用了尽力而为的统一状态更新策略，并表明它最大限度地减少了长期平均AoI。对于有限电池的情况下，我们采用了能量感知的自适应状态更新策略，并证明了它是渐近最优的，当电池的大小趋于无穷大。对于最后一种情况，其中电池大小为1，我们首先表明，在广泛定义的在线策略类别中，最优策略应该具有更新结构，即，状态更新时期形成更新过程，并且每个更新间隔的长度仅取决于该间隔上的第一能量到达。然后，我们专注于一个更新的时间间隔，并证明，如果在系统中的AoI低于阈值时，第一个能量到达，传感器应该存储的能量和保持状态更新，直到AoI达到阈值，否则，它立即更新状态。我们分析了这种基于阈值的政策下的长期平均AoI的特征，并明确确定了最佳阈值。

能量收集节点中的主动状态更新丢包控制

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。

能量收集节点的近优在线失真最小化

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。

具有能量收集的可持续Cloud-RAN中的能量消耗权衡

Energy-Throughput Tradeoff in Sustainable Cloud-RAN with Energy Harvesting

在本文中，我们研究联合波束成形的能量吞吐量权衡在一个可持续的云无线电接入网络系统，其中多个基站（BS）由独立的可再生能源供电将协同传输无线信息和能量的数据接收器和能量接收器同时。为了在有限的时间范围内获得最佳的联合波束成形设计，我们制定了一个优化问题，以最大限度地提高数据接收器的吞吐量，同时保证足够的RF充电能量的能量接收器。虽然这类问题是非凸的，但它可以松弛成凸的形式，并以松弛问题的最优值为上界。我们进一步证明了上界的紧密性，通过显示放松的问题的最优解是秩一。在此基础上，提出了一种有效的在线算法。最后，进行了大量的仿真，以验证所提出的联合波束形成策略的优越性，其他波束形成设计。

非协调双能量收集链路的分布式功率控制：性能界和近优策略

On Distributed Power Control for Uncoordinated Dual Energy Harvesting Links: Performance Bounds and Near-Optimal Policies

在本文中，我们考虑能量收集发射器和接收器之间的点对点链路，其中节点都不具有关于另一节点处的电池状态或能量可用性的信息。我们考虑一个模型，其中数据仅在两个节点都处于活动状态的插槽中成功交付。当一个节点开启而另一个节点处于睡眠方式时，就会发生能量损失。在每个时隙中，基于其自身的能量可用性，发射器和接收器需要独立地决定是否开启，目的是最大化长期时间平均吞吐量。我们提出了一个上限的吞吐量通过分析一个天才辅助系统，具有非因果知识的能量到达两个节点。接下来，我们提出了一个在线的政策，偶尔需要一个比特的反馈，其吞吐量是在一个比特的上限，渐近电池的大小。为了进一步减少所需的反馈，我们提出了一个时间膨胀版本的在线政策。当时间膨胀变大时，该策略不需要任何反馈，并且在电池大小上渐近地达到上限。受此启发，我们还提出了一个接近最优的完全不协调的政策。我们使用蒙特卡罗模拟来验证我们的理论结果，并说明所提出的政策的性能。

具有直接链路和能量积累的无线能量收集协作通信

Wireless Energy Harvesting Cooperative Communications with Direct Link and Energy Accumulation

研究了一种由源节点、解码转发中继节点和目的节点组成的无线能量收集协作网络。我们认为继电器作为一个能量收集（EH）节点配备EH电路和可充电电池。此外，假设源和目的地之间存在直接链接。因此，中继器可以从源发射的射频信号中收集和积累能量，并适时地帮助其信息传输。我们开发了一个增量累积然后转发（IATF）中继协议所考虑的WEHCN。在IATF协议中，源经由直接链路将其信息发送到目的地，并且仅在必要时请求中继协作，使得中继有更多的机会积累所收获的能量。通过建模的充电/放电行为的继电器电池作为一个有限状态马尔可夫链，我们推导出一个封闭形式的表达式建议IATF的中断概率。数值结果验证了我们的理论分析，并表明IATF方案可以显着优于直接传输方案没有合作。

具有增量电池充电的能量收集传感器的最小在线策略

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。

具有RF能量收集的认知无线电系统中的最优分时

Optimal time sharing in underlay cognitive radio systems with RF energy harvesting

由于基本的权衡，实现频谱效率和能量效率是未来无线网络的两个竞争的设计挑战。然而，在认知无线电系统中应用射频（RF）能量收集（EH）可能会规避这种权衡，从而产生具有无限电源和有意义的可实现信息速率的次级系统。提出了一种在线的解决方案，用于在认知无线电系统的EH阶段和信息传输（IT）阶段之间的最优时间分配（分时），该方案收集来自主系统的RF能量。所提出的在线解决方案最大限度地提高了认知无线电系统的平均可达速率，受到主系统的$\varepsilon$百分位保护标准。与EH和IT阶段之间的相等时间分配相比，最佳分时实现了显著的收益。

多址通信系统中的在线能量收集

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。

带能量收集的移动边缘计算的在线地理负载均衡

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。

能量收集通信系统中的有损信源-信道编码

On Lossy Joint Source-Channel Coding In Energy Harvesting Communication Systems

研究了单用户能量收集通信系统中存在能量泄漏且能量到达是因果关系的情况下的有损联合信源-信道编码问题。特别是，我们研究了通过能量收集发射机在点对点信道上传输单个源时可实现的失真。我们考虑一个自适应联合信源-信道编码系统，其中信道码字的长度根据可用电池电量而变化。我们首先建立一个下限的可实现的失真。然后，作为局部最优的必要条件，我们得到两个耦合方程，确定信道符号和源符号之间的失配比以及传输功率，两者都作为电池充电的函数。作为连续源和离散源的例子，我们分别考虑高斯源和二进制源。对于高斯的情况下，我们得到了一个封闭形式的表达式的失配因子的$Lambert W$函数，并表明，增加传输功率的政策结果在一个减少失配因子的政策，反之亦然。最后，我们数值比较的自适应失配因子计划的性能的情况下，一个恒定的失配因子。

能源合作的能源收集网络：拖延政策

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。

能量收集物联网网络中具有部分电池状态信息的低复杂度AoI最优状态更新控制

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。

关于能量收集通信中线性功率控制策略的最优性

On Linear Power Control Policies for Energy Harvesting Communications

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。

能量收集两跳网络的最优传输策略

Optimal Transmission Policies for Energy Harvesting Two-hop Networks

在本文中，两跳通信系统的能量收集节点被认为是。与电池供电的无线节点不同，源和中继都能够在通信期间从环境中收获能量，因此，需要考虑两跳上的数据和能量因果关系。假设两个节点都知道收获的能量提前，属性的最优传输策略，以最大限度地提高交付的数据在给定的最后期限。利用这些属性，最优的功率分配和传输调度的情况下，两个节点收获两个能量包的开发。

无线传输中带有能量采集与存储的在线功率控制优化

Online Power Control Optimization for Wireless Transmission with Energy Harvesting and Storage

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。

具有回程和能量收集约束的资源分配随机方法

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。

信道不确定性下能量收集认知无线电网络的在线分时策略

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.

反馈能增加能量收集通道的容量吗？

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。

具有能量收集设备和瞬时功率约束的智能电表隐私

Smart Meter Privacy with an Energy Harvesting Device and Instantaneous Power Constraints

智能电表（SM）定期测量终端用户的电力消耗，并将其报告给公用事业提供商（UP）。尽管短信具有优势，但其使用导致了对消费者隐私的严重担忧。在本文中，SM隐私研究考虑存在的能量收集设备（EHD）作为一种手段，掩盖用户的输入负载。用户可以从EHD满足他/她的部分或全部能量需求，因此，较少的信息可以经由SM泄露给UP。EHD通常配备有可再充电的能量存储装置，即，电池，其瞬时能量含量限制了用户覆盖他/她的能量使用的能力。当UP观察到从电网请求的能量时，通过关于用户的真实能量消耗的泄露的信息来测量隐私，SM读取该信息并将其报告给UP。当EHD电池容量为无穷大或为零时，最小信息泄漏率被表征为可计算的信息论单字母表达式。数值结果的离散二进制输入负载，以说明潜在的隐私增益从存储设备的存在。

Energy Management in Wireless Communications with Energy Storage Imperfections

In recent years, energy harvesting has taken a considerable attention in wireless communication research. Nonetheless, the stochastic nature of renewable energy sources has become one of the research problems, and energy storage has been proposed as a solution to deal with it. Initially, researchers regarded a perfect battery model without energy losses during storage because of its simplicity and compatibility in wireless communication analysis. However, a battery model that reflects practical concerns should include energy losses. In this paper, we consider an energy harvesting wireless comm…