Efficient Battery Usage in Wireless-Powered Cell-Free Systems with Self-Energy Recycling
Ericsson Research（爱立信研究院）；KTH Royal Institute of Technology（瑞典皇家理工学院）
本文研究无线供能无小区系统中的自能量回收，提出最小化用户电池能量使用的交替优化算法，在满足速率要求下提升能量效率，数值验证其优于现有算法。
2022-12-28 eess.SP
Batteryless BLE and Light-based IoT Sensor Nodes for Reliable Environmental Sensing
本文设计并实现由室内光能供电的无电池 BLE 与 LIoT 传感器节点，通过能量自适应占空比实现与网关的持续可靠双向通信。
2025-01-08 eess.SP
RACH in Self-Powered NB-IoT Networks: Energy Availability and Performance Evaluation
窄带物联网（NB-IoT）是一种新的3GPP无线电接入技术，旨在为低功耗的延迟容忍应用中的大量低吞吐量低成本设备提供更好的覆盖。为了提供具有扩展覆盖范围的可靠连接，在随机接入信道（RACH）过程和数据传输过程两者期间向NB-IoT引入重复传输方案。为了避免物联网设备更换电池的困难，能量收集被认为是支持NB-IoT网络中能源可持续性的有前途的解决方案。在这项工作中，我们分析了自供电NB-IoT网络中的RACH成功概率，同时考虑到重复的前导码传输和冲突，其中每个具有数据的IoT设备在其电池能量足以支持传输时都是活动的。我们将能量水平的时间动态建模为出生-死亡过程，推导出每个物联网设备的能量可用性，并检查其对能量存储容量和重复值的依赖性。我们表明，在某些情况下，能量的可用性保持不变，尽管在能量收集的随机性。我们还推导出了在推导出的能量可用性下{随机选择} IoT设备的RACH成功概率的精确表达式，通过仿真在不同的重复值下验证了该表达式。我们表明，重复方案可以有效地提高RACH的成功概率在轻流量的情况下，但只有轻微的改善，在一个繁忙的交通情况下，非常低效的信道资源利用率的性能。
2020-11-23 eess.SP
Approxify: Automating Energy-Accuracy Trade-offs in Batteryless IoT Devices
针对无电池物联网设备供电间歇、传统检查点机制开销大的问题，提出自动化框架Approxify，通过智能近似技术降能耗约40%，在保证精度与功能的同时提升设备可持续性与性能。
2024-09-24 cs.SY eess.SP eess.SY
Backscatter Sensors Communication for 6G Low-powered NOMA-enabled IoT Networks under Imperfect SIC
使用功率域的非正交多址接入（NOMA）与反向散射传感器通信（BSC）的组合有望在未来的第六代（6 G）时代连接大规模物联网（IoT）设备。在本文中，我们在多小区物联网网络中引入了BSC，其中每个小区中的源使用NOMA将叠加信号发送到其关联的物联网设备。反向散射传感器标签（BST）还通过反射和调制源的叠加信号向物联网设备传输数据。提供了一种新的优化框架，其在不完美的连续干扰消除解码下同时优化每个源的总功率、IoT设备的功率分配系数和BST的反射系数。这项工作的目标是根据每个物联网设备的服务质量最大限度地提高物联网网络的总能源效率。首先使用Dinkelbach方法将问题转化，然后解耦为两个子问题。利用Karush-Kuhn-Tucker条件和拉格朗日对偶方法得到了有效解。此外，我们还提出了传统的NOMA网络没有BSC作为基准框架。仿真结果揭示了我们考虑的NOMA BSC网络的优势，传统的NOMA网络。
2021-09-26 eess.SP
Towards Optimal Kinetic Energy Harvesting for the Batteryless IoT
传统的物联网（IoT）传感器依赖于需要频繁更换或充电的电池，这阻碍了它们的广泛部署。一种有前途的替代方案是采用将环境能量转换为电能的能量采集器。动能收集（KEH）将环境运动/振动能量转换为电能，为物联网传感器节点供电。然而，大多数以前的作品采用KEH没有动态跟踪最大功率输出的换能器的最佳工作点。本文系统地分析了换能器工作点与相应能量产额之间的关系。为此，我们探索KEH换能器的电压-电流特性，以找到其最大功率点（MPP）。我们展示了如何在一个实际的能量收集电路中近似这个工作点。我们设计了两个硬件电路原型来评估所提出的机制的性能，并在以人为中心的应用中通常存在的广泛受控条件下使用精确的负载振动器来分析所收获的能量。我们分析了动态电流-电压特性，并指定MPP采样率和收获效率之间的关系，概述了动态MPP跟踪的必要性。结果表明，所提出的能量收集机制优于传统的方法在产生的功率，并提供至少一个数量级高于后者的功率。
2020-02-19 eess.SP
iThing: Designing Next-Generation Things with Battery Health Self-Monitoring Capabilities for Sustainable IoT in Smart Cities
一种准确可靠的预测电池剩余使用寿命（RUL）的技术在电池供电的物联网设备中非常有用，特别是在远程操作的传感器节点中。到目前为止，数据驱动方法已被证明是最有效的方法。这些物联网设备具有较低的计算能力以节省成本，但数据驱动的电池健康技术通常需要相对大量的计算能力来预测SOH和RUL，因为大多数方法都是功能繁重的。这个问题要求用最少的计算和内存来预测RUL。本文提出了一种有效的和新颖的峰值提取方法，以减少计算和内存需求，并提供准确的预测方法，使用最少的功能，同时执行所有的计算板上。该模型可以自我维持，需要最小的外部干扰，因此远程操作时间更长。实验结果证明了该方法的准确性和可靠性。计算绝对误差（AE）、相对误差（RE）和均方根误差（RMSE）以比较有效性。GPR模型的训练耗时不到2秒，来自峰值提取的SOH与RUL之间的相关性为0.97。
2021-06-12 cs.AR eess.SP
Optimizing IoT Energy Efficiency on Edge (EEE): a Cross-layer Design in a Cognitive Mesh Network
电池供电的无线物联网设备现在广泛应用于许多关键应用中。鉴于电池容量有限且无法进行外部电源充电，优化能效（EE）在延长这些物联网设备的使用寿命方面发挥着至关重要的作用。然而，大量的现有工作只集中在基础设施级别的EE设计，如基站（BS），但很少关注设备级别的EE设计。在本文中，我们提出了一个新的想法，旨在将能源消耗转移到电网供电的认知无线电网状网，从而保存电池供电的设备的能量。在这种思路下，我们将设计转化为跨层优化问题，目标是最大限度地提高设备的能效。为了解决这个问题，我们提出了一个参数转换技术，将原来的问题转化为一个更容易处理的。一个基线方案被用来证明我们的设计的优势。我们还进行了广泛的模拟，以展示我们提出的算法的最优性和各种设置下的网络性能。
2020-01-10 eess.SP
Towards a Green and Self-Powered Internet of Things Using Piezoelectric Energy Harvesting
物联网（IoT）是一项革命性的技术，旨在创建一个连接对象和嵌入式设备的生态系统，并在数万亿智能设备以及简单的传感器和执行器之间提供无处不在的连接。尽管最近在具有更高计算能力和超低功耗通信技术的设备小型化方面的进步已经使得传感器和致动器的广泛部署无处不在，但这种演变要求硬件设计、软件、网络架构、数据分析、数据存储和电源发生根本性变化。很大一部分物联网设备不再仅由电池供电，因为它们将安装在难以到达的区域，定期更换和维护电池是不可行的。一个可行的解决方案是从环境中收集和收获能量，然后为设备提供足够的能量来执行其操作。这将显著增加设备的使用寿命，并消除对电池作为能源的需求。这项调查旨在提供一项关于能量收集技术的全面研究，作为物联网设备的替代和有前途的解决方案。我们提出了物联网设备在能源和功率方面的主要设计挑战，并为成功实现自供电物联网设备提供了设计考虑因素。然后，我们特别关注压电能量收集和RF能量收集，这是为物联网设备供电的最有前途的解决方案，并提出了主要挑战和研究方向。我们还揭示了支持能量收集的物联网系统和绿色大数据的安全挑战。
2019-05-01 eess.SP
Multi-UAV Path Learning for Age and Power Optimization in IoT with UAV Battery Recharge
在许多新兴的物联网（IoT）应用中，新鲜度是一个重要的设计标准。信息年龄（AoI）量化了接收到的信息或状态更新的新鲜度。这项工作考虑了物联网网络中部署的物联网设备的设置;多个无人机（UAV）充当传感器和基站之间的移动中继节点。我们制定了一个优化问题，以联合规划无人机的轨迹，同时最小化接收到的消息和设备的能量消耗的AoI。该解决方案考虑了无人机的电池寿命和到充电站的飞行时间，以确保无人机的绿色运行。使用深度强化学习算法有效地解决了复杂的优化问题。特别地，我们提出了一个深度Q网络，它作为一个函数近似来估计状态-动作值函数。与贪婪算法（GA）、最近邻算法（NN）和随机游走算法（RW）等基准算法相比，该算法具有收敛速度快、遍历时间短、遍历能耗低等优点。
2023-01-09 cs.NI eess.SP
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
Ambient IoT: Communications Enabling Precision Agriculture
Elmore Family School of Electrical and Computer Engineering, Purdue University（普渡大学埃尔莫尔电气与计算机工程学院）；School of Agricultural and Biological Engineering, Purdue University（普渡大学农业与生物工程学院）；Nokia Standards, USA（美国诺基亚标准部门）
本文探讨了环境物联网在精准农业中的应用，分析其优势及与其他环境能源技术的对比，提出未来研究方向。
2024-09-18 eess.SP
Meta-Backscatter: Long-Distance Battery-Free Metamaterial-Backscatter Sensing and Communication
本文提出元回波系统，利用元材料标签扩展通信距离，解决传统回波标签通信范围受限问题，建立统一设计框架和研究路线图。
2026-01-13 eess.SP
Roughsets-based Approach for Predicting Battery Life in IoT
Vellore Institute of Technology（韦洛尔理工大学）；University of the Faroe Islands（法罗群岛大学）
物联网（IoT）和相关应用成功地为提高地球上生命的价值做出了贡献。先进的无线传感器网络及其革命性的计算能力使各种物联网应用成为下一个前沿，几乎触及生活的所有领域。随着这一巨大进步，能源优化也成为关注绿色技术的主要问题。本研究重点关注与海洋环境中物联网框架中电池寿命可持续性相关的预测。所使用的数据是从芝加哥区海滩收集的公开数据集。首先，用属性均值替换数据中的缺失值。随后，应用独热编码技术来实现数据的同质性，然后应用标准标量技术来规范化数据。然后，粗糙集理论用于特征提取，并将所得数据馈送到深度神经网络（DNN）模型中以获得优化的预测结果。然后将所提出的模型与最先进的机器学习模型进行比较，结果证明其优越性的基础上的性能指标，如均方误差，平均绝对误差，均方根误差，和测试方差得分。
2021-02-09 cs.LG eess.SP
Energy Harvesting Powered Embedded Systems
从历史上看，电池是移动、嵌入式和远程系统应用的电源。然而，电池技术的发展并不遵循摩尔定律。在嵌入式系统、无线传感器网络和低功耗电子产品等应用中，大的物理尺寸、有限的电量和高成本的更换过程一直制约着应用的性能。能量收集，一种使应用能够从来自电视塔的RF信号、太阳能、由人的运动驱动的压电和来自温差的热能中收集能量的技术，这可以显著地延长应用的工作寿命。因此，能量收集对于应用程序的可持续运行非常重要。
2019-03-07 eess.SP
LightFARM: Model Predictive Lighting Control with Battery-Free IoT for Energy-Efficient Indoor Farming
University of New South Wales（新南威尔士大学）
提出LightFARM框架，结合有限时域预测控制与光合作用、热力学及传感器能量状态模型，利用同一LED灯具同时提供光照和能量，在真实罗勒种植系统中节能约41%，能量生产力平均提升46.5%。
2026-06-29 eess.SP
Data Converter Design Space Exploration for IoT Applications: An Overview of Challenges and Future Directions
随着物联网（IoT）等尖端数字技术的广泛使用，人类生活正在改善。最近，疫情显示出对更先进的数码物联网设备的需求。国际数据公司（IDC）预测，到2025年，将有大约420亿台此类设备投入使用，能够产生大约80 ZB（zettabytes）的数据。因此，从功能的角度来看，数据采集，处理，通信和可视化是必要的。传感器和数据转换器是基于物联网应用的关键组件。此类应用的效率是通过数据转换器的延迟、功耗和分辨率来真正衡量的，这些因素促使设计人员高效地执行工作。传感器捕捉并将其所选环境中的物理特征转换为可检测的量。数据转换器提供有意义的信息，并将真实的模拟世界连接到设备的数字组件。接收到的数据由数字处理电路进行解释和分析。最终，它被互联网连接的智能设备网络用作信息。物联网技术几乎适用于任何可能提供其运营活动和环境条件的技术。但是，由于完整的物联网框架是由电池供电的，因此功耗方面存在挑战，更换电池是一项艰巨的任务。因此，本章的目标是揭示为物联网应用设计节能数据转换器的要求。
2022-11-03 eess.SP
Efficient Transmission Scheme for LEO Satellite-Based NB-IoT: A Data-Driven Perspective
本研究针对低轨卫星窄带物联网MAC层问题，提出基于变化检测的传输方案与利用感知参数相关性减载的机器学习算法，经真实智慧城市IoT测试数据验证，可在目标碰撞概率下容纳更多设备、提升有效数据卸载量并数倍延长电池寿命。
2024-06-20 eess.SP
IoT Localization and Optimized Topology Extraction Using Eigenvector Synchronization
本文提出先通过含噪距离测量和特征向量同步定位物联网节点，再利用线性规划优化发射功率分配以提取网络拓扑，从而最大化整体网络吞吐量。
2023-05-28 eess.SP
Precise Low-Current Measurement Techniques for IoT Devices: A Case Study on MoleNet
University of Bremen（不来梅大学）
本文研究了适用于物联网设备的高精度低电流测量技术，并通过MoleNet传感器板展示了其应用。
2026-01-23 eess.SP
Joint Energy and SINR Coverage Probability in UAV Corridor-assisted RF-powered IoT Networks
针对无人机走廊辅助的射频供能物联网网络，研究能量与SINR联合覆盖概率，通过建模空中走廊与视距概率推导精确解与紧近似，给出最优无人机部署数和走廊长度。
2024-09-13 cs.IT eess.SP math.IT
UGV-assisted Wireless Powered Backscatter Communications for Large-Scale IoT Networks
无线供电的反向散射通信（WPBC）能够实现超低功耗通信，因此在物联网（IoT）网络中很有前途。然而，在实践中，由于其通信距离短，因此在大规模物联网网络中应用WPBC具有挑战性。为了应对这一挑战，本文利用无人驾驶地面车辆（UGV）来协助WPBC在大规模物联网网络中的应用。特别是，我们研究了接入点（AP）、标签阅读器和UGV的网络规划和动态资源分配的联合设计，以最大限度地减少总能耗。此外，AP可以在半双工（HD）或全双工（FD）复用模式下操作。在HD模式下，推导了最优小区半径，并以封闭形式给出了最优功率分配和发射/接收波束赋形。在FD模式下，给出了资源分配的最优解和两个低计算复杂性的次优解。仿真结果表明，在标签读取器而不是在AP处的动态功率分配主导了网络能量效率，而在FD模式下工作的AP在能量效率方面优于HD模式下的AP。
2021-10-06 cs.IT eess.SP math.IT
Perovskite PV-powered RFID: enabling low-cost self-powered IoT sensors
光伏（PV）电池有可能作为低功率物联网设备的板载电源。在这里，我们探索使用钙钛矿太阳能电池为基于射频（RF）反向散射的物联网设备供电，功率需求仅为几μW。钙钛矿适用于低成本、高性能、低温处理和灵活的光能收集，这有可能显著延长当前反向散射技术（如射频识别（RFID））的范围和寿命。由于这些原因，钙钛矿太阳能电池是未来低功耗无线应用的突出候选者。我们报告实现一个功能钙钛矿供电的无线温度传感器与4米的通信范围。我们使用效率为10.1%的钙钛矿光伏组件，在1个太阳照射下产生4.3 V的输出电压，有效面积为1.06 cm 2，AM 1.5G频谱，为商业现成的RFID IC供电，需要10 - 45 μW的功率。拥有一个板载能量采集器提供额外的能量，以提高传感器的范围（5倍），除了提供能量来执行大容量传感器测量（每分钟数百次测量）。我们对原型的评估表明，钙钛矿光伏电池能够满足未来完全自主的低功率RF反向散射应用的能源需求。最后，我们展望了一系列应用，我们设想利用钙钛矿光催化剂和RFID相结合所提供的协同作用。
2019-09-19 cs.SY eess.SP eess.SY
tinyMAN: Lightweight Energy Manager using Reinforcement Learning for Energy Harvesting Wearable IoT Devices
University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校）
低功耗电子和机器学习技术的进步导致了许多新颖的可穿戴物联网设备。这些设备的电池容量和计算能力有限。因此，从环境源收集能量是为这些低能量可穿戴设备供电的有前途的解决方案。他们需要最佳地管理收集的能量，以实现能源中性操作，从而消除充电要求。由于目标设备的采集能量的动态性质和电池能量约束，最佳能量管理是一项具有挑战性的任务。为了应对这一挑战，我们提出了一个基于强化学习的能源管理框架tinyMAN，用于资源受限的可穿戴物联网设备。该框架在动态能量收集模式和电池约束下最大化目标设备的利用率。此外，tinyMAN不依赖于对收获能量的预测，这使得它成为一种无预测的方法。我们使用TensorFlow Lite for Micro在可穿戴设备原型上部署了tinyMAN，这要归功于其不到100 KB的小内存占用。我们的评估表明，tinyMAN实现小于2.36 ms和27.75 $μ$ J，同时保持高达45%的更高的效用相比，以前的方法。
2022-03-18 cs.LG eess.SP
Tiny but Mighty: A Software-Hardware Co-Design Approach for Efficient Multimodal Inference on Battery-Powered Small Devices
University of Wisconsin – Madison（威斯康星大学麦迪逊分校）；Amazon Web Services AI（亚马逊网络服务人工智能）；Uber（优步）
本文提出Nanomind框架，通过将多模态模型分解为模块化组件并分配到最佳计算单元，从而降低能耗并提升效率。
2026-05-02 cs.AI cs.CL cs.DC
Introducing flexible perovskites to the IoT world using photovoltaic-powered wireless tags
Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院）
通过使用低成本、远程、免维护的无线传感器，数十亿日常物品可以成为物联网（IoT）的一部分。射频识别（RFID）是一种低成本的无线技术，可以实现这一愿景，但它受到短通信距离和缺乏足够的能量来为辅助电子设备和传感器供电的限制。在这里，我们探索使用柔性钙钛矿光伏电池为半无源RFID标签提供外部电源，以增加微控制器和数字传感器等外部电子产品的范围和能量可用性。钙钛矿是一种有趣的材料，有可能开发高性能，低成本，光学可调（吸收不同的光谱）和灵活的光能收集器。我们在塑料基板上的原型钙钛矿光伏电池在标准测试条件下的最大功率效率为13%，电压为0.88 V。我们构建了由这些柔性光伏电池供电的RFID传感器原型，以展示真实世界的应用。我们对原型的评估表明：i）柔性PV电池耐用至5 mm的弯曲半径，相对效率仅下降20%; ii）RFID通信范围增加5倍，并满足能量需求（10-350微瓦）以实现自供电无线传感器; iii）钙钛矿供电的无线传感器实现许多无电池感测应用（例如，易腐货物监控、仓库自动化）
2022-07-01 cs.RO eess.SP
Joint Uplink-and-Downlink Optimization of 3D UAV Swarm Deployment for Wireless-Powered NB-IoT Networks
研究了一种基于全双工正交频分多址（OFDMA）的多无人机无线供电物联网（IoT）网络。在本文中，首先在三维（3D）中部署一群无人机，以同时为所有设备充电，即，下行链路（DL）计费时段，然后飞到该区域内的新位置，以在若干个时期中经由OFDMA从调度的设备收集信息，这是由于窄带IoT中可用的信道的潜在有限数量，即，上行链路（UL）通信时段。为了最大化物联网设备的上行吞吐量，我们联合优化了无人机群的上下行3D部署，包括设备-无人机关联、调度顺序和上下行时间分配。特别地，在研究该问题时，考虑了设备的DL能量收集（EH）阈值和UAV的UL信号解码阈值。此外，根据传感器和无人机的位置，研究了视距（LoS）和非视距（NLoS）信道模型。通过对物联网调度策略的研究，还考虑了NB-IoT中潜在的有限信道问题的影响。研究了两种调度策略：近优先（NF）策略和远优先（FF）策略。结果表明，NF方案优于FF方案的总和吞吐量最大化，而FF方案优于NF方案的系统公平性。
2020-08-07 cs.IT eess.SP math.IT
Long-term scheduling and power control for wirelessly powered cell-free IoT
针对由分布式接入点（AP）和大量传感器组成的无线供电无蜂窝物联网（IoT）网络，研究了长期调度和功率控制方案。在每个时隙中，传感器的子集被调度用于上行链路数据传输或下行链路功率传输。通过渐近分析，我们获得了封闭形式的表达式收获的能量和可实现的速率是独立的随机导频。然后，使用这些表达式，我们制定了一个长期的调度和功率控制问题，以最大限度地提高所有传感器之间的最小时间平均可实现速率，同时保持每个传感器的电池状态高于预定义的最低水平。使用李雅普诺夫优化，传输模式，活动的传感器集，和每个时隙的功率控制系数共同确定。最后，通过仿真验证了所推导的闭合表达式的正确性，并表明与简单的贪婪传输方案相比，该方案的最小时间平均可达速率得到了显著提高。
2020-04-11 cs.IT eess.SP math.IT
EC-GSM-IoT Network Synchronization with Support for Large Frequency Offsets
基于EDGE的EC-GSM-IoT是十亿设备蜂窝物联网（cIoT）的一个有前途的候选者，提供与NB-IoT相似的覆盖范围和电池寿命。与EDGE相比，20 dB覆盖范围扩展的目标对初始网络同步提出了重大挑战，初始网络同步必须在热噪声本底以下执行，低至-8.5 dB的SNR。我们提出了一种低复杂度的同步算法，支持高达50 kHz的初始频率偏移，从而使低成本+/-25 ppm的振荡器的使用。所提出的算法不仅满足3GPP的要求，而且超过3dB，使通信的SNR为-11.5dB或最大耦合损耗高达170.5dB。
2022-08-30 eess.SP
Time Scheduling and Energy Trading for Heterogeneous Wireless-Powered and Backscattering-based IoT Networks
未来的物联网网络由异构类型的物联网设备（具有各种通信类型和能源约束）组成，这些设备被假定属于物联网服务提供商（ISP）。为了给基于后向散射和无线供电的设备供电，ISP必须与能源服务提供商（ESP）签订合同。本文研究了ISP和ESP之间的战略互动及其对异构设备联合最优时间调度和能量交易的影响。为此，我们提出了一个经济的框架，使用Stackelberg游戏，以最大限度地提高网络吞吐量和能源效率的ISP和ESP。具体来说，ISP导致游戏发送其最佳的服务时间和能源价格的要求（最大限度地提高其利润）的ESP。ESP然后优化和供应的传输功率，满足ISP的要求（同时最大限度地提高ESP的效用）。为了获得Stackelberg均衡（SE），我们应用反向归纳技术，该技术首先导出ESP的封闭形式的解。然后，为了解决ISP的非凸优化问题，我们利用块坐标下降和凹凸过程技术来设计两个划分方案（即，部分调整（PA）和联合调整（JA））以找到构成局部SE的最优能量价格和服务时间。数值结果表明，通过联合优化异构物联网设备的能量交易和时间分配，与传统传输方法相比，ISP的利润可以得到显着改善。ESP和ISP的利润和PA/JA方案的复杂性之间的不同权衡也可以被数值调整。仿真结果还表明，当ISP的每发送比特的收益高于给定阈值时，所获得的局部SE接近社会最优福利。
2020-08-31 cs.NI eess.SP
Sensing, Computing, and Communication for Energy Harvesting IoTs: A Survey
随着物联网（IoT）基础设施在各种应用中的部署数量不断增加，电池维护已成为此类基础设施可持续性的主要限制。为了克服这个问题，能量收集为自主供电的物联网设备提供了一种可行的替代方案，导致近年来市场上出现了许多无电池能量收集物联网（或EH-IoT）。标准活动也在进行中，其中涉及适合EH-IoT的无线协议设计以及各种能量收集方法的测试程序。尽管早期的商业和标准活动，物联网传感，计算和不可预测的电源下的通信仍然面临着重大的研究挑战。本文从几个角度系统地综述了EH-IoT的最新进展。首先，它回顾了EH-IoT在产品和服务方面的最新商业发展，然后是该领域的初步标准活动。然后，它调查的方法，使使用能量收集硬件作为传统传感器的代理，以节能的方式检测上下文。接下来，它回顾了间歇供电的物联网设备在有效检查点和计时方面的进步。我们还调查了EH-IoT的新型无线通信技术的最新研究，例如强化学习在不可预测的能源生产下动态优化功率分配的应用，以及用于能源匮乏环境的无分组物联网通信和反向散射通信技术。本文最后讨论了未来的研究方向。
2019-12-24 cs.NI eess.SP
Joint Time Scheduling and Transaction Fee Selection in Blockchain-based RF-Powered Backscatter Cognitive Radio Network
在本文中，我们开发了一个新的框架，称为基于区块链的射频（RF）驱动的反向散射认知无线电网络。在该框架中，物联网设备作为次级发送器，通过使用RF供电的反向散射认知无线电技术将其感测数据发送到次级网关。然后，在网关处收集的数据被发送到区块链网络，以进行进一步的验证、存储和处理。因此，该框架使物联网系统能够同时优化频谱使用并最大限度地提高能源效率。此外，该框架确保从物联网设备收集的数据以分散但可信的方式进行验证，存储和处理。为了实现这一目标，我们在主通道的动态性、物联网设备的不确定性以及区块链环境的不可预测性下，为网关制定了一个随机优化问题。在该问题中，网关联合决定（i）时间调度，即，物联网设备之间的能量收集时间、反向散射时间和传输时间，（ii）区块链网络，以及（iii）交易费率，以最大化网络吞吐量，同时最小化成本。为了解决随机优化问题，我们建议使用，评估和评估深度强化学习（DRL）与Dueling Double Deep Q-Networks（D3 QN），以获得网关的最佳策略。仿真结果清楚地表明，所提出的解决方案在网络吞吐量和收敛速度方面优于传统的基线方法，如传统的Q-学习算法和非学习算法。此外，所提出的解决方案保证数据以合理的成本存储在区块链网络中。
2020-01-10 cs.NI eess.SP
Toward Motion Capture Textiles: A Batteryless IMU Array Powered and Networked Through a Conductive-Fabric Bus
Kochi University of Technology（高知工科大学）
该研究提出一种基于导电织物总线供电联网的无电池IMU阵列动作捕捉平台，结合令牌传递协议实现50Hz稳定数据采集，通过埃尔米特样条插值完成柔性物体三维重建，在准静态工况下验证了2.60mm RMS的重建精度，为动态动作捕捉纺织品研究奠定基础。
2026-10-15 cs.NI eess.SP
On the Feasibility of Battery-Less LoRaWAN Communications using Energy Harvesting
本研究针对物联网电池更换问题，提出无电池LoRaWAN设备模型，分析电容器大小、电压阈值、传输间隔及能量收集速率对可靠性的影响，为无电池通信配置提供指导。
2024-02-09 cs.NI eess.SP
Freshness-aware Resource Allocation for Non-orthogonal Wireless-powered IoT Networks
本文针对无线供能物联网网络的信息新鲜度保障问题，通过构建EWSAoI最小化问题并转化为MDP，设计了基于瞬时AoI和剩余电量的最优传输调度与功率分配策略，验证了其有效性及决策边界切换特性。
2024-02-27 cs.IT eess.SP math.IT
Real-Time Minimum-Energy Operating-Point Tracking for Battery-Powered Micro DC Motors Under Dynamically Variable Loading
Zhejiang University（浙江大学）；Nanyang Technological University（南洋理工大学）；Shenzhen Institutes of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院深圳先进技术研究院）
本文提出一种实时跟踪方法，使电机自主收敛到最小能耗状态，通过轻量级负载指标和两阶段自适应电压策略，在动态负载下实现高效能运行。
2026-04-29 cs.SY eess.SP eess.SY
Gain without Pain: Recycling Reflected Energy from Wireless Powered RIS-aided Communications
在本文中，我们调查和分析的可重构智能表面（RIS）辅助无线供电的通信网络的能量回收。与物联网（IoT）设备收集的能量仅来自发电站的现有工作相反，IoT设备还可以回收来自其他IoT设备的能量。特别是，我们提出了组切换和用户切换为基础的协议与时分多址接入系统性能的能量回收的影响进行评估。通过联合优化能量波束形成向量、发射功率、传输时间、接收波束形成向量、分组因子和相移矩阵，分别建立了两个不同的优化问题，以最大化总吞吐量，其中最小吞吐量、收获能量、最大发射功率、相移、分组并考虑时间分配。针对上述问题的难解性，结合逐次凸逼近法和罚函数法，分别提出了两种交替优化迭代算法，得到了相应的次优解.仿真结果验证了基于能量回收的机制可以帮助提高物联网设备在能量收集和信息传输方面的性能。此外，我们还验证了基于组切换的算法可以提高更多的物联网设备的总吞吐量，基于用户切换的算法可以收获更多的能量。
2022-09-27 cs.IT eess.SP math.IT
Generative AI-Powered Plugin for Robust Federated Learning in Heterogeneous IoT Networks
Institute of Information & Communications Technology Planning & Evaluation (IITP)-ITRC (Information Technology Research Center)（信息与通信技术规划与评估院（IITP）-ITRC（信息技术研究中心））
本文提出一种生成式AI驱动的联邦学习插件，通过数据增强和平衡采样策略解决异构物联网网络中的非独立同分布数据问题，提升模型收敛速度和鲁棒性。
2025-11-23 cs.LG eess.SP
Economics of Semantic Communication System in Wireless Powered Internet of Things
语义通信系统使得无线设备能够有效地与数据的语义含义进行通信。采用语义通信系统的无线供电物联网（IoT）依赖于收集的能量来传输语义信息。然而，语义通信系统中的能量约束问题还没有得到很好的研究。在本文中，我们提出了一个基于语义的能源价值，并采取经济的方法来解决能源分配问题的激励机制设计。在我们的模型中，物联网设备（投标人）通过使用基于深度学习的最优拍卖来对能源和电力发送器（拍卖人）进行投标，从而决定获胜者和付款。结果表明，在满足个人理性（IR）和激励兼容性（IC）的情况下，无线电力发射器的收入最大化。
2021-10-04 cs.SI eess.SP
An Ultra-wideband Battery-less Positioning System for Space Applications
提出了一种超宽带（UWB）远距离供电定位系统，可用于跟踪空间站内的漂浮物体。它利用无电池标签，通过UHF频段的无线电力传输供电和寻址，并在3-5 GHz UWB频段嵌入节能脉冲发生器。该系统已安装在欧空局火星探测器原型上，以展示其功能和性能。实验结果表明，厘米级的定位精度在距离大于10米的可行性，与使用UHF RFID频段的2 W-ERP电源确定多个标签的位置的能力。
2020-01-02 cs.SY eess.SP eess.SY
Energy optimization for Full-Duplex Wireless-Powered IoT Networks using Rotary-Wing UAV with Multiple Antennas
本文针对旋翼无人机使能的全双工无线供电物联网网络，提出一种基于分组与MIMO技术的能量和时间优化设计，通过构建吞吐量最大化和总时间最小化问题，实现以更多天线为代价服务更多传感器并提升网络性能。
2023-07-05 cs.SY eess.SP eess.SY
Energy-Aware Adaptive Sampling for Self-Sustainability in Resource-Constrained IoT Devices
提出一种基于FSM和TCP Reno启发策略的能量感知自适应采样算法，在资源受限IoT设备中实现自持续并最大化采样率，经EcoTrack设备及欧洲三城数据验证，3000mAh下每日定位24至3000次。
2023-12-21 cs.SY eess.SP eess.SY
Context-Aware Wireless Connectivity and Processing Unit Optimization for IoT Networks
University of Glasgow（格拉斯哥大学）；Ajman University（阿治曼大学）；Queen Mary University of London（伦敦玛丽女王大学）
提出了一种新的方法，用于物联网（IoT）网络的上下文感知连接和处理优化。与现有技术的方法不同，所提出的方法同时选择最佳连接性和处理单元（例如，设备、雾和云）以及通过联合优化能耗、响应时间、安全性和货币成本来卸载的数据百分比。该方案采用了强化学习算法，并设法实现显着的收益相比，确定性的解决方案。特别是，物联网设备在响应时间和安全性方面的要求与设备的剩余电池电量一起作为输入，并且开发的算法返回优化的策略。所获得的结果表明，只有我们的方法是能够满足整体多目标优化标准，虽然，基准方法可能会取得更好的结果在一个特定的度量的成本未能达到其他目标。因此，所提出的方法是一种以设备为中心的上下文感知解决方案，该解决方案考虑了货币和电池的限制。
2020-04-30 cs.LG cs.SY eess.SP
Power Beacon Energy Consumption Minimization in Wireless Powered Backscatter Communication Networks
针对无线供能反向散射通信网络中功率信标（PB）能耗过高的问题，通过联合优化时隙、反射系数与发射功率，提出两种迭代算法，有效降低了PB能耗，动态功率方案效果最优。
2023-06-09 cs.IT eess.SP math.IT
Real-Time Transmission Mechanism Design for Wireless IoT Sensors with Energy Harvesting under Power Saving Mode
New York University Abu Dhabi（阿布扎比纽约大学）；Tandon School of Engineering, New York University（纽约大学坦登工程学院）
本文研究了在能量收集模式下，无线物联网传感器如何设计最优的动态策略，以决定在实时数据传输中是发送还是丢弃数据，从而延长设备运行时间并减少对应用的损失。
2019-04-08 cs.SY eess.SP eess.SY
Common Throughput Maximization for UAV-Enabled Interference Channel with Wireless Powered Communications
本文研究了一种用于无线供电通信网络（WPCN）的无人机（UAV）启用的双用户干扰信道，其中两个UAV无线地对地面上的两个低功率物联网（IoT）设备充电并从它们收集信息。我们考虑两种情况下，当两个无人机合作的能量传输和/或信息接收，通过干扰协调和协调多点（CoMP），分别。对于这两种情况，通过轨迹设计利用UAV的可控移动性，不仅提高下行链路中的无线功率传输（WPT）效率，而且减轻上行链路中的无线信息传输（WIT）的同信道干扰。特别地，目标是通过联合优化两个UAV的轨迹和下行链路/上行链路无线资源分配，在受限于UAV处的最大飞行速度和碰撞避免约束以及IoT设备处的个体能量中性约束的情况下，最大化两个IoT设备在有限UAV任务周期内的上行链路公共（最小）吞吐量。在干扰协调和CoMP两种情况下，我们首先获得了两个共同的速率最大化问题的最优解井结构的特殊情况下，具有足够长的无人机任务持续时间。接下来，我们获得高质量的解决方案，为实际情况下，有限的无人机任务持续时间，通过使用交替优化和逐次凸逼近（SCA）。
2019-10-10 cs.IT eess.SP math.IT
Long range battery-less PV-powered RFID tag sensors
无源射频识别（RFID）前端设备的通信范围是这种低成本技术在现实世界中实现的关键障碍。无源RFID标签通过收集RFID发射的有限RF能量来供电，并通过反向散射入射信号进行通信。这种通信模式使每个标签的制造成本低于几美分，但标签可用的功率有限，破坏了远程部署。在本文中，我们提出了一种方法，使用光伏（PV），以增加在标签的可用能量，以提高读取范围和传感能力。我们使用最少的附加电子器件为RFID集成电路（IC）提供额外的能量，同时实现持续的传感器数据采集。目前和新兴的薄膜光伏技术具有非常低成本的巨大潜力，因此消除了实施和制造PV-RFID无线传感器的障碍。我们通过创建i）无线建筑环境传感器来监测温度，ii）嵌入式跟踪器来寻找丢失的高尔夫球的功能原型，将远程PV-RFID的想法付诸实践。与传统无源器件相比，PV-RFID的读取范围增强了8倍。此外，PV-RFID标签在不使用电池的情况下持续传输大量传感器数据（每天> 14万次测量）。对于通信范围和能量持久性，我们观察到良好的协议之间的计算估计和实验结果。我们还确定了未来研究的途径，以开发低成本的PV-RFID设备，用于在其他竞争性无线技术（如蓝牙，Zigbee，长距离（LoRa）反向散射等）中进行无线传感。
2019-09-12 cs.ET cs.NI eess.SP
Long Range Communication on Batteryless Devices
大部分现有的无线传感器网络（WSN）节点通常是电池供电的，固定的，并且主要设计用于短距离通信，很少或根本不考虑仅依靠收集的能量运行的受限设备。在许多情况下，电池和结实的超级电容器被用来为这些WSN供电，但这些系统容易出现使用寿命下降和电流泄漏。大多数实现超级电容器的系统在超过充电循环阈值之后不考虑泄漏。频繁的电池维护和大规模更换是一项重要的、劳动密集型的和具有挑战性的任务，特别是在部署在极端恶劣环境中的传感节点上，人工干预有限。在本文中，我们提出了通过利用LoRa技术的能力在无电池约束设备上实现公里范围通信的技术。
2020-09-20 cs.AR cs.NI eess.SP
