Optimal Relaying in Energy Harvesting Wireless Networks with Wireless-Powered Relays
在本文中，我们考虑了一个无线协作网络的能量收集中继，这是由周围的RF波，如数据包收集的能量供电。在任何给定时间，继电器在能量收集（EH）模式或数据解码（DD）模式下操作，但不能同时在两者下操作。在中继器处保持单独的能量和数据缓冲器，以分别存储所收获的能量和解码的数据分组。在本文中，我们优化的时间切换策略，切换之间的EH模式和DD模式，以最大限度地提高系统的吞吐量或最小化的平均传输延迟。静态和动态的时间切换策略。特别地，静态策略是其中以预定概率选择EH或DD模式的策略。相反，在动态策略中，根据数据和能量缓冲器的状态动态地选择模式。我们证明了吞吐量最优的静态和动态策略保持中继数据缓冲区在稳定的边界。更具体地说，我们表明，吞吐量最优的动态策略具有基于阈值的结构。此外，我们证明了延迟最优的动态策略也有一个基于阈值的结构，并保持在中继最多一个数据包。我们注意到，在大多数情况下，延迟最优和吞吐量最优的动态策略是一致的。然而，这是不正确的最优静态政策。最后，通过大量的数值结果，我们显示了最优动态策略的效率相比，在不同的条件下的静态。
2017-06-04 cs.NI
Energy Harvesting Aware Multi-hop Routing Policy in Distributed IoT System Based on Multi-agent Reinforcement Learning
能量收集技术为不断增长的物联网（IoT）设备提供了一个有前途的解决方案。然而，由于能量收集的微弱和瞬态性质，物联网设备必须间歇性地工作，使得传统的路由策略和能量分配策略不切实际。为此，本文首次开发了一种分布式多代理增强算法，称为全局行动者-批评者策略（GAP），以解决能量收集供电的物联网系统的路由策略和能量分配问题。在训练阶段，每个物联网设备被视为一个代理，并为所有代理训练一个通用模型，以节省计算资源。在推理阶段，可以最大化分组递送速率。实验结果表明，提出的GAP算法实现的数据传输速率约为1.28倍的Q表和ESDSRAA算法，分别为1.24倍。
2022-02-07 cs.NI
Generative AI for Energy Harvesting Internet of Things Network: Fundamental, Applications, and Opportunities
本文针对物联网设备电池储能有限需频繁更换充电的问题，探讨生成式AI（GenAI）在能量收集物联网无线网络中的应用，梳理相关技术与架构，通过无人机案例验证其有效性，并指出未来开放研究方向。
2024-08-16 cs.NI eess.SP
Guided-Mutation Genetic Algorithm for Mobile IoT Network Relay
针对移动IoT网络中继拓扑计算的NP-hard难题，本文提出引导变异遗传算法（GMGA）与移动感知迭代中继拓扑算法，在合理计算时间内有效求解静止与移动环境下的次优中继拓扑。
2024-07-25 cs.NI
QoS-Aware Buffer-Aided Relaying Implant WBAN for Healthcare IoT: Opportunities and Challenges
物联网（IoT）推动了移动医疗等各种应用程序开发的范式转变。无线体域网（WBAN）由人体内、体表或周围的许多低功耗设备组成，为移动健康应用提供了理想的生理信号监测解决方案。在植入体WBAN中，植入体医疗设备在至少一个体上设备的帮助下将其测量的生物参数传输到目标集线器，以满足其对尺寸、服务质量（QoS，例如，可靠性）和功耗。在这篇文章中，我们首先回顾了传统的合作WBAN的最新进展。之后，针对传统协作WBAN的缺点，提出了一种支持QoS的缓冲区辅助中继框架。在所提出的框架中，分层调制被认为是满足不同的QoS要求的不同的传感器数据从植入的医疗设备。在此基础上，提出了缓冲区辅助信号中继和多中继植入式WBAN的传输策略。仿真结果表明，所提出的协作WBAN提供了更好的性能比传统的合作同行。最后，指出了缓冲器辅助多中继植入体WBAN的一些开放性研究挑战，以激发更多的研究活动。
2019-02-12 cs.NI
Cooperative Spectrum Sharing Relaying Protocols With Energy Harvesting Cognitive User
能量受限的无线网络中的无线信息和能量传输理论由于其在延长传感器节点寿命和减轻传统电池对环境造成的危害方面的潜力而引起了研究人员的兴趣。类似地，合作频谱共享协议领域中的进步已经使得能够在许可主用户和次用户之间有效地使用频谱。在本文中，我们考虑了一个能量受限的次级用户，它从主信号中获取能量，并中继主信号以换取频谱接入。考虑Nakagami-m衰落模型，提出了两种关键的协作频谱共享协议，即时分协作频谱共享（TS-CSS）和功率共享协作频谱共享（PS-CSS），并推导了主用户和次用户在解码转发和放大转发中继模式下的中断概率表达式。从所获得的结果，它已被示出，次级用户可以携带自己的传输，而不会对主用户的性能产生不利影响，并且PS-CSS协议优于TS-PSS协议的中断概率在宽范围的信噪比（SNR）。各种系统参数对这些协议的中断性能的影响也进行了研究。
2018-03-22 cs.IT cs.NI math.IT
Optimal Status Updates for Minimizing Age of Correlated Information in IoT Networks with Energy Harvesting Sensors
本文针对能量采集传感器物联网中相关信息年龄最小化问题，提出一种基于深度强化学习的动态状态更新算法，通过动作分解映射机制有效应对部分可观测和未知环境动态挑战。
2023-10-30 cs.NI eess.SP
Learning-Based Computation Offloading for IoT Devices with Energy Harvesting
物联网（IoT）设备可以应用移动边缘计算（MEC）和能量收集（EH），为计算密集型应用提供令人满意的体验质量，并延长电池寿命。在本文中，我们研究了具有多个MEC设备（如基站和接入点）的无线网络中具有能量收集的物联网设备的计算卸载，每个MEC设备具有不同的计算资源和无线电通信能力。我们提出了一种基于强化学习的计算卸载框架，用于物联网设备选择MEC设备，并根据当前电池电量、每个MEC设备的先前无线电带宽和预测的收获能量量来确定卸载速率。提出了一种用于IoT设备的基于“热引导”Q学习的计算卸载方案，以在不知道MEC模型、能量消耗和计算延迟模型的情况下实现最佳卸载性能。我们还提出了一种基于快速深度Q网络（DQN）的卸载方案，该方案结合了深度学习和热引导技术，以加快Q学习的学习速度。我们表明，所提出的计划可以达到足够长的学习时间后的最佳卸载策略，并提供其性能界限下两个典型的MEC的情况。针对使用无线功率传输来捕获环境射频信号以对IoT电池充电的IoT设备执行仿真。仿真结果表明，与基于Q-learning的快速卸载方案相比，基于DQN的快速卸载方案降低了能耗，降低了计算延迟和任务丢弃率，提高了物联网设备在动态MEC中的效用。
2017-12-23 cs.NI
CURE: Enabling RF Energy Harvesting using Cell-Free Massive MIMO UAVs Assisted by RIS
不断发展的物联网（IoT）导致了众多无线传感器的增长，通过互联网基础设施进行通信。在设计使用这些传感器的网络时，一个关键方面是这些设备的寿命和自我可持续性。为了延长这些传感器的寿命，射频能量收集（RFEH）技术已被证明是有前途的。在本文中，我们提出了CURE，这是一种新的RFEH框架，有效地结合了无小区大规模MIMO（CFmMIMO），无人机（UAV）和可重新配置智能表面（RIS）的优点，为物联网设备提供无缝的能量收集。我们认为无人机作为一个接入点（AP）在CFmMIMO框架。为了增强RFEH的信号强度和信息传输，我们利用了RISs的被动反射能力。基于广泛的模拟，我们验证我们的框架的性能，通过比较最大最小公平性（MMF）算法的收获的能量。
2021-07-22 cs.NI eess.SP
Distributed Cell Association for Energy Harvesting IoT Devices in Dense Small Cell Networks: A Mean-Field Multi-Armed Bandit Approach
University of Manitoba（曼尼托巴大学）
新兴的物联网（IoT）驱动的超密集小型蜂窝网络（UD-SCN）将需要应对各种挑战。一方面，大量的设备共享有限的无线资源将使集中式控制机制由于信息获取和计算的过度成本而不可行。另一方面，为了减少来自固定电网和/或电池的能量消耗，许多IoT设备可能需要依赖于从周围环境收集的能量（例如，来自RF传输、环境源）。然而，由于能量收集的机会主义性质，这将在网络操作中引入不确定性。在本文中，我们研究了UD-SCN中能量收集物联网设备的分布式小区关联问题。在回顾了关于小小区网络中的小区关联问题的最新研究之后，我们概述了IoT驱动的UD-SCN中的分布式小区关联的主要挑战，其中IoT设备将需要在存在不确定性（例如，关于信道/网络的有限知识）和有限的计算能力。为此，我们提出了一种基于平均场多臂强盗游戏的方法来解决UD-SCN中能量收集物联网设备的上行链路小区关联问题。这种方法特别适合于分析大型多智能体系统下的不确定性和缺乏信息。我们提供了一些理论结果，以及初步的性能评估结果所提出的方法。
2016-04-30 cs.LG cs.MA cs.NI
Optimizing Version AoI in Energy-Harvesting IoT: Model-Based and Learning-Based Approaches
针对能量收集物联网状态更新系统，研究语义指标版本信息年龄（VAoI）的优化，根据系统模型的三种认知程度提出对应策略，结合MDP与RL分析性能权衡，为语义感知策略设计提供指导。
2025-10-01 cs.IT cs.NI math.IT
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
A Contract-based Incentive Mechanism for Energy Harvesting-based Internet of Things
通过使无线设备能够无线和远程充电，射频能量收集（RFEH）已成为一种有前途的技术，为无人值守的物联网（IoT）低功耗设备供电。为了实现这一点，在未来的物联网网络中，除了负责从物联网设备收集数据的传统数据接入点（DAP）之外，还应该部署能量接入点（EAP）来向物联网设备传输射频（RF）能量，以维持其可持续运行。在实践中，DAP和EAP可以由不同的运营商操作，并且DAP应当提供某些激励以激励周围的EAP对其相关联的IoT设备进行充电，以帮助其数据汇集。受此启发，在本文中，我们开发了一种基于合同理论的激励机制，用于RFEH辅助物联网系统中的能量交易。分析了合同成立的充分必要条件。最优契约是以DAP的期望效用和社会福利最大化为目标的。仿真结果验证了该激励机制的可行性和有效性。
2017-03-17 cs.GT cs.IT cs.NI
Movers and Shakers: Kinetic Energy Harvesting for the Internet of Things
目前正在开发许多将作为物联网（IoT）构建模块的能量收集无线设备。然而，仍然只有有限的了解各种能源的属性和它们对能量收集自适应算法的影响。因此，我们专注于表征可以由具有IoT形状因子的无线节点收获的动能（运动）能量，并为这些节点开发能量分配算法。在本文中，我们描述的方法估计收获的能量从加速度痕迹。为了表征与特定人类活动相关的能源可用性（例如，放松，步行，骑自行车），我们分析了超过40个参与者的运动数据集。基于我们收集的超过200小时的加速度测量结果，我们研究了与人类日常活动相关的能量生成过程。我们还简要总结了我们的实验与移动物体。我们开发了考虑到实际物联网节点设计考虑的能量分配算法，并使用收集的测量结果对算法进行评估。我们的观察为运动能量采集器、物联网节点和能量采集自适应算法的设计提供了见解。
2014-05-14 cs.ET cs.NI cs.PF
On-Demand AoI Minimization in Resource-Constrained Cache-Enabled IoT Networks with Energy Harvesting Sensors
我们考虑一个资源受限的物联网网络，其中多个用户向启用缓存的边缘节点发出按需请求，以发送有关各种随机过程的状态更新，每个过程都由能量收集传感器监控。边缘节点通过决定是否命令相应的传感器发送新的状态更新或从缓存中检索最近接收的测量结果来满足用户的请求。我们的目标是找到边缘节点的最佳动作，以最小化在请求时接收到的测量的平均信息年龄（AoI），即，平均按需AoI，服从每时隙传输和能量约束。首先，我们推导出一个马尔可夫决策过程模型，并提出了一个迭代算法，获得最优策略。然后，我们开发了一个渐近最优的低复杂度算法-称为松弛，然后截断-并证明它是最佳的传感器的数量趋于无穷大。仿真结果表明，所提出的松弛，然后截断的方法显着降低了平均按需AoI相比，一个请求感知的贪婪（近视）的政策，也描绘了它执行接近最佳的解决方案，即使是中等数量的传感器。
2022-01-28 cs.IT cs.NI cs.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
Ambient Backscatter-Assisted Wireless-Powered Relaying
物联网（IoT）的特点是在大量无处不在的部署和能量受限的电子设备之间进行低功率通信，例如，传感器和执行器。为了应对这一需求，无线供电的协作中继成为一种有前途的通信模式，以扩展数据传输覆盖范围并解决物联网设备的能源短缺问题。在本文中，我们提出了一种新的混合中继策略相结合的无线供电的通信和环境后向散射功能，以提高数据传输的适用性和性能。特别地，混合中继器可以从射频（RF）信号中收集能量并将该能量用于主动传输。可替代地，混合中继器可以选择执行入射RF信号的环境反向散射以用于无源传输。为了有效地利用周围的RF资源，我们设计了模式选择协议，以协调在有和没有瞬时信道增益的情况下的有源和无源中继。采用不同的模式选择协议，我们描述了一个双跳中继系统的成功概率和遍历容量的混合中继在现场的随机定位环境发射机。分析和数值计算结果表明了模式选择协议在混合中继适应网络环境方面的有效性，并揭示了系统参数对混合中继性能增益的影响。作为我们的分析框架，这是计算上容易处理的应用程序，我们制定优化问题的基础上导出的表达式，以优化系统参数与不同的目标。最优解在最大能量效率和目标成功概率之间进行权衡。
2021-02-02 cs.IT cs.NI math.IT
HENO-MAC: Hybrid Energy Harvesting-based Energy Neutral Operation MAC Protocol for Delay-Sensitive IoT Applications
本文提出HENO-MAC协议，通过太阳能-风能混合收集和占空比自适应调整实现能量中性操作，显著降低IoT网络数据包延迟。
2024-01-01 cs.NI
Energy-Aware Receiver-initiated MAC Protocol for Energy Harvesting IoT
Faculty of Technical Sciences, University of Novi Sad（诺维萨德大学技术科学学院）；Department of Computer Systems and Sciences, Stockholm University（斯德哥尔摩大学计算机系统科学系）
针对现有EH-IoT MAC协议依赖存储能量易中断运行的问题，提出EARI-MAC协议，通过数学公式调整接收端占空比，仿真显示其能效与性能优于QPPD-MAC及无能量感知MAC。
2026-10-12 cs.ET cs.NI cs.PF
Outage analysis in two-way communication with RF energy harvesting relay and co-channel interference
具有能量收集（EH）范围的继电器的研究看起来很有趣，因为它是一种实现可持续无线通信的手段，而无需对驱动继电器的电池进行充电或更换。然而，当这样的中继器使用同时无线信息和功率传输（SWIPT）技术从接收自源的承载RF信号的信息中吸收能量时，这样的通信系统的可靠性变成重要的设计挑战。为此，本文研究了存在同信道干扰（CCI）的解码转发（DF）中继辅助协作无线网络中的双向通信。为了量化的双向通信系统的可靠性，一个封闭的形式表达的中断概率的系统推导出功率分配（PS）和时间切换（TS）模式的继电器操作。仿真结果被用来验证我们的分析结果的准确性，并说明中断概率的依赖于各种系统参数，如PS因子，TS因子，和中继从两个用户的距离。PS中继（PSR）和TS中继（TSR）方案之间的性能比较的结果。此外，仿真结果也被用来说明所提出的系统的频谱效率和能量效率。结果表明，无论是在频谱效率和能量效率方面，双向通信系统中存在的中等CCI功率，性能优于类似的系统没有CCI。此外，还发现PSR协议在峰值能量效率方面优于TSR协议。
2017-05-01 cs.NI
Seeker: Synergizing Mobile and Energy Harvesting Wearable Sensors for Human Activity Recognition
新兴的超低功耗物联网（IoT）设备对智能处理的需求越来越大，最近的工作表明，通过直接在IoT设备（节点）上执行推理任务，而不仅仅是传输传感器数据，可以大大提高效率。然而，基于深度神经网络（DNN）的推理的计算和功率需求对能量收集无线传感器网络（EH-WSN）中的节点提出了重大挑战。此外，这些任务通常需要来自多个物理分布的EH传感器节点的响应，这除了每个节点的约束之外还带来了关键的系统优化挑战。为了解决这些挑战，我们提出了\emph{Seeker}，一种新的方法来有效地执行DNN推理人类活动识别（HAR）任务，使用EH-WSN和主机移动终端。导引头最大限度地减少通信开销，最大限度地提高计算在每个传感器，而不违反服务质量。\emph{Seeker}使用\emph{store-and-execute}方法来完成EH传感器节点上的推理子集，从而减少与移动主机的通信。此外，对于由于所收集的能量约束而未完成的那些推断，其利用\emph{activity aware coreset}（AAC）构造来将紧凑特征高效地传送到主机设备，其中系综技术用于高效地完成推断。\emph{Seeker}以$86.8\%$精度执行HAR，超过了现有技术方法的$81.2\%$精度。此外，通过使用AAC，它将通信数据量降低了$8.9\times$。
2022-03-25 cs.NI eess.SP
Energy Efficient Resource Allocation in EH-enabled CR Networks for IoT
随着物联网（IoT）设备的快速增长，下一代移动网络需要更多的工作频段。通过利用未充分利用的无线电频谱，认知无线电（CR）技术被认为是解决物联网应用频谱稀缺问题的一种有前途的解决方案。与CR技术的发展并行，无线能量收集（WEH）被认为是消除物联网和CR网络充电或更换电池的新兴技术之一。为此，我们建议利用WEH的CR网络中的CR设备不仅能够感测可用的无线电频率在一个协作的方式，但也收获的无线能量传输的接入点（AP）。更重要的是，我们设计了一个优化框架，捕捉能量效率（EE）和频谱效率（SE）的网络之间的基本权衡。特别是，我们制定了一个混合非线性规划（MINLP）的问题，最大限度地提高EE，同时考虑到用户的缓冲区占用，数据率公平性，能源因果关系的约束和干扰的约束。我们进一步证明了所提出的优化框架是一个NP-Hard问题。因此，我们提出了一个低复杂度的启发式算法，称为启发式算法，解决资源分配和能量收集优化问题。所提出的算法被证明是能够实现高精度的接近最优的解决方案，同时具有多项式的复杂性。我们的建议的效率是通过设计良好的模拟验证。
2018-07-06 cs.NI
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
State-Aware Timeliness in Energy Harvesting IoT Systems Monitoring a Markovian Source
本文研究能量采集系统中监测双状态马尔可夫源的最优传输策略，通过扩展信息年龄定义并建模为马尔可夫决策过程，揭示了最优策略结构并验证了其为报警状态预留能量的有效性。
2024-05-06 cs.IT cs.NI math.IT
An Optimal Relay Scheme for Outage Minimization in Fog-based Internet-of-Things (IoT) Networks
雾设备开始在物联网（IoT）生态系统中中继数据和服务方面发挥关键作用。这些中继可以是静态的或移动的，后者通过仔细的中继移动性设计提供了一个新的自由度，以提高性能。除此之外，节能一直是物联网网络中的一个普遍问题，设备受到功率约束，需要最佳的功率控制机制。在本文中，我们考虑了一种基于多层雾的物联网架构，其中移动/静态雾节点充当放大和转发中继，将从传感器节点接收的信息传输到更高层次放置的静态雾设备，该设备提供一些本地化服务。通过联合优化雾中继的移动模式和发射功率，有效地最小化所提出的场景的中断概率。推导了系统中断概率的解析表达式。此外，由于制定的问题的棘手性和非凸性，我们采用了基于最速下降法的迭代算法，以达到一个理想的目标。仿真结果表明，与固定位置和固定功率（FLFP）方案相比，优化位置固定功率（OLFP）方案的中断概率提高了62.7%，优化功率固定位置（OPFL）方案提高了79.3%，优化位置优化功率（OLOP）方案提高了94.2%（即，没有优化）。最后，我们提出了一个最佳的中继选择策略，选择一个合适的中继节点从随机分布的中继候选人。
2021-06-01 cs.NI
Wireless Technologies for Agricultural Monitoring using Internet of Things Devices with Energy Harvesting Capabilities
物联网（IoT）的技术进步引领了技术以前所未有的方式使用。通过开发具有低功耗无线电的设备，无线传感器网络（WSN）可以配置为几乎任何类型的应用。农业是物联网和WSN能够提高生产力、效率和产量的一个例子。以前需要手动操作的系统可以很容易地被传感器和执行器取代，以实现灌溉和疾病管理等过程的自动化。为这些设备供电是一个问题，因为由于设备位于不易获得电力的地方，因此通常需要电池。在本文中，三种无线技术之间进行比较：IEEE 802.15.4（Zigbee），远程无线局域网（LoRaWAN），和IEEE 802.11g（WiFi 2.4~GHz）的农业监测与能量收集能力。根据实验结果，LoRaWAN是优先考虑功耗和网络寿命的农业监测系统中使用的最佳技术。实验结果可为符合应用要求的无线农业监测技术的选择提供参考。
2020-04-11 cs.NI
Multi-hop Relaying with Mixed Half and Full Duplex Relays for Offloading to MEC
本文研究能量受限设备通过多跳中继向MEC服务器卸载计算任务的问题，提出混合半双工与全双工的多跳中继方案，证明问题为凸优化问题，并在任务按时完成概率和能耗方面均优于现有方案。
2024-01-12 cs.IT cs.NI math.IT
Outage Analysis in SWIPT Enabled Cooperative AF/DF Relay Assisted Two-Way Spectrum Sharing Communication
研究了蜂窝网络中支持设备到设备（D2D）通信的多天线协作认知无线电网络（CCRN）中解码转发（DF）和放大转发（AF）中继的相对性能。在这项工作中，蜂窝系统被认为是主要的和物联网设备（IoD），从事D2D通信，被认为是次要的系统。设备通过双向主通信中的协作来接入许可频谱。此外，IoD通过使用同步无线信息和功率传输（SWIPT）协议从射频（RF）信号收集能量来供电。推导了蜂窝和D2D通信的中断概率的封闭形式表达式，并研究了AF和DF中继技术的各种设计参数的影响。基于仿真结果，它被发现，建议的频谱共享协议，DF中继和AF中继方案，优于另一个类似的网络架构的频谱效率。它也被观察到，所提出的系统使用DF中继的性能优于AF中继方案在相同的发射功率的能量效率方面。
2020-07-16 cs.IT cs.NI math.IT
Outage Analysis of Spectrum Sharing Energy Harvesting Cognitive Relays in Nakagami-$m$ Channels
能量收集（EH）认知中继是解决频谱利用效率低下问题的一个令人兴奋的解决方案，同时实现绿色通信和空间多样性。在频谱共享的情况下，我们调查的认知中继网络的性能，其中一个次要的源与其目的地通过Nakagami- $m$信道通过解码和转发EH中继通信，同时保持低于预定义的阈值的主用户的中断概率。具体来说，我们推导出一个封闭形式的表达二次中断概率，并表明它是一个功能的概率EH中继有足够的能量进行中继，这反过来又取决于能量收集和消费率的EH中继和主要中断概率阈值。我们还表明，放松主要中断约束可能并不总是有利于认知EH中继网络由于中继的发射功率的能量约束的限制。
2015-08-30 cs.IT cs.NI math.IT
Feasibility of Energy Neutral Wildlife Tracking using Multi-Source Energy Harvesting
本文提出一种结合太阳能与动能收集的能量中性野生动物追踪系统，利用NB-IoT通信和能量感知调度，在保持能量中性运行的同时显著提升数据产量与可靠性。
2025-07-17 cs.NI
Reusing Wireless Power Transfer for Backscatter-assisted Relaying in WPCNs
用户协作是解决无线供电通信网络（WPCN）中严重的远近用户不公平问题的有效技术。在本文中，我们考虑一个WPCN，其中两个合作的无线设备（WD）首先从混合接入点（HAP）收获无线能量，然后将其信息传输到HAP。具有较强WD到HAP信道的WD帮助中继其他较弱用户的消息。特别是，我们利用在无线能量传输阶段，其中较弱的用户反向散射接收到的能量信号，以被动的方式将其信息发送到中继用户的环境反向散射通信的使用。通过这样做，中继用户可以重新使用能量信号用于同时的能量收集和信息解码（例如，使用能量检测器）。与传统WPCN中的主动信息传输相比，该方法有效地节省了协作过程中弱用户在信息传输上所消耗的能量和时间。与建议的后向散射辅助中继方案，我们共同优化的时间和功率分配的无线能量和信息传输，以最大限度地提高共同的吞吐量。具体来说，我们推导出最优解的半封闭形式的表达式，并提出了一个低复杂度的优化算法来解决联合优化问题。通过与一些有代表性的基准方法进行比较，我们在广泛的网络设置下进行了仿真，并证明了所提出的合作方法有效地提高了WPCN的吞吐量性能。
2020-01-03 cs.NI
An ns-3 implementation of a battery-less node for energy-harvesting Internet of Things
在物联网（IoT）中，可以部署数千个设备来从环境中获取数据并为不同领域的多个应用提供服务。在许多情况下，期望装置在能量方面是自我可持续的。因此，研究界正在探索采用无电池设备的可能性，其中能量仅来自外部和/或环境来源，例如太阳能电池板。在这项工作中，我们提出了一个（超级）电容器的ns-3模型，它可以用作无电池物联网设备中收集的能量的存储，并增加了对设备间歇行为的支持，根据其能量水平关闭/打开。为了验证该模型的使用，我们将其应用于LoRaWAN节点，并将仿真结果与通过数学分析获得的文献结果进行比较，确认了实施的准确性。然后，我们展示了分析能量可用性和通信性能之间的相互作用的重要性，为该领域更准确和逼真的模拟铺平了道路。实现的代码作为开放源代码提供。
2021-03-26 cs.NI
Battery-Less LoRaWAN Communications using Energy Harvesting: Modeling and Characterization
针对电池不可持续的物联网设备，提出基于Markov模型的无电池LoRaWAN上下行性能评估方法，证明合理配置电容与电压阈值可实现可行通信。
2024-02-12 cs.NI
Optimization of a Power Splitting Protocol for Two-Way Multiple Energy Harvesting Relay System
能量收集（EH）与协作通信相结合构成了未来无线技术的有前途的解决方案。它们能够提高无线网络的效率并延长其使用寿命。本文研究了一种基于EH的双向中继（TWR）系统的多中继选择方案。所有继电器都被视为EH节点，从可再生能源和射频（RF）源获取能量。其中一些被选择用于将数据转发到目的地。在中继节点处采用功率分裂（PS）协议，通过该协议，EH节点将输入RF信号分裂成用于EH和信息传输的两个分量。目标是联合优化i）所选中继的集合、ii）它们的PS比、以及iii）它们的发射功率电平，以便在多个相干时隙上最大化基于数据率的效用。提出了一种基于几何规划（GP）和二进制粒子群优化（BPSO）的联合优化方法，用于求解反映TWR传输公平性的两个效用函数的非凸问题。数值结果说明了系统的行为与各种参数，并表明该计划的性能是非常接近的最优分支定界方法和GP优于对偶问题为基础的方法。
2018-04-10 cs.NI
Blockchain and smart contract for IoT enabled smart agriculture
农业部门在使用最新技术方面仍然落后于所有其他部门。在生产方面，正在引进和采用最新的机器。然而，收获前和收获后的处理仍然是按照传统方法进行的，同时跟踪，存储和发布农业数据。因此，农民得不到应得的报酬，消费者在购买产品之前得不到足够的信息，中间人/加工商提高了零售价格。使用区块链、智能合约和物联网设备，我们可以完全自动化这一过程，同时在所有各方之间建立绝对信任。在这项研究中，我们探索了使用区块链和智能合约的不同方面，并将物联网设备集成到农业的收获前和收获后部分。我们提出了一个系统，该系统使用区块链作为主干，而物联网设备从现场收集数据，智能合约规范所有这些贡献方之间的交互。该系统的实施已显示在图表和适当的解释。为了更好地了解成本，还附上了每个操作的气体成本。我们还分析了该系统的挑战和优势。这项研究的总体影响是展示区块链在农业领域的不可变、可用、透明和强大的安全特性，同时强调区块链、智能合约和物联网的协作所呈现的强大机制。
2021-04-01 cs.CY cs.NI
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
DE-LIoT: The Data-Energy Networking Paradigm for Sustainable Light-Based Internet of Things
本文提出DE-LIoT，一种基于VLC的新型WPANs概念，采用密集分布节点与中央控制器实现数据与能量网络同步运行，通过实际硬件验证了其在延长节点寿命和提升资源效率方面的有效性与可持续性。
2024-04-22 cs.ET cs.NI
On the Benefits of Network-level Cooperation in IoT Networks with Aggregators
在这项工作中，我们考虑了一个随机接入的物联网物联网无线网络，由两个聚合器从两个不相交的传感器组收集信息。节点和聚合器在时隙下以随机接入方式进行传输，聚合器进行网络级协作进行数据汇集。聚合器配备有队列以存储由网络节点传输的数据分组并将它们中继到目的地节点。我们描述了物联网网络的吞吐量性能，并获得了聚合器队列的稳定性条件。我们应用边值问题的理论来分析延迟性能。我们的研究结果表明，聚合器的存在为物联网网络性能提供了显着的增益，此外，我们还提供了有关物联网网络可扩展性的有用见解。
2019-07-06 cs.IT cs.NI math.IT
Application and Energy-Aware Data Aggregation using Vector Synchronization in Distributed Battery-less IoT Networks
Indian Institute of Technology (IIT) Kharagpur（印度理工学院卡拉格普尔分校）
针对分布式无电池物联网网络能量动态导致任务执行难保障的问题，提出应用感知任务与能量管理器ATEM和基于向量同步的数据聚合器VSDA，结合LSTM预测能量，以低开销满足异构应用需求，提升系统性能。
2023-11-02 cs.LG cs.NI
Semantics-Aware Updates from Remote Energy Harvesting Devices to Interconnected LEO Satellites
本文针对能量采集物联网设备向互连低轨卫星传输状态更新的场景，提出语义感知方法优化信息版本年龄，通过跳过过时或不相关数据降低更新频率并显著提升能量效率。
2025-05-07 cs.IT cs.NI math.IT
Multi-Objective Optimization for UAV Swarm-Assisted IoT with Virtual Antenna Arrays
针对无人机辅助物联网数据收集与传播中的高能耗、高时间成本及窃听威胁问题，提出一种基于群智能的多目标优化算法，通过在IoT和UAV中引入协作波束成形，在低计算复杂度下实现了任务时间、窃听信号强度和能耗的多目标优化。
2023-08-03 cs.NE cs.NI
LoRa Network Performance Under Ambient Energy Harvesting and Random Transmission Schemes
LoRa网络已部署在世界各地，是物联网（IoT）的主要无线技术。智能计量、农业、供应链和物流等大规模连接应用最适合LoRa部署，因为它们具有长距离、低成本和低功耗的特性。与此同时，从环境源中提取能量的能量收集技术使许多小型无线传感器能够实现无电池运行。本文研究了这两种技术的合并，并使用随机几何和马尔可夫分析工具对设备和网络性能进行数学建模。为此，我们推导出电容器电压的稳态分布，由于LoRa网关处的共扩展因子干扰而导致的中断概率，并提出自适应充电时间方案以减轻能量中断事件。
2021-02-03 cs.NI cs.SY eess.SY
On the Coexistence of a Primary User with an Energy Harvesting Secondary User: A Case of Cognitive Cooperation
在本文中，我们考虑了一个认知场景中，能量收集次级用户（SU）与主用户（PU）共享频谱。辅助源在主源的静默期间帮助主源递送其未递送的分组。主源具有用于存储其数据分组的队列，而次源具有两个数据队列;一个队列用于存储其自己的分组，另一个队列用于存储被接受用于中继的未递送的主分组的部分。假设次级源是基于电池的节点，其从环境中收获能量包。除了其数据队列之外，SU还具有用于存储所收获的能量分组的能量队列。次级能量包用于初级包解码和数据包传输。更具体地，如果次级能量队列为空，则次级源既不能帮助初级源也不能传输来自数据队列的分组。能量排队被建模为具有马尔可夫到达和服务过程的离散时间排队。由于队列之间的相互作用，我们提供了所提出的系统的稳定区域的内部和外部边界。我们研究了能量到达率对稳定区域的影响。数值结果表明，合作的显着收益。
2014-07-28 cs.IT cs.NI math.IT
