无线信息和能量传输:结构设计和速率-能量平衡

本文研究了无线信息和能量传输(WIPT)系统的架构设计及其速率-能量权衡。提出了三种动态功率分配策略:时间切换(TS)、静态功率分配(SPS)和开关式功率分配(OPS),以及两种接收结构:分离式和一体式。分析了这些策略在不同条件下的性能,发现一体式接收结构在短距离传输中更具优势。

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Wireless Information and Power Transfer: Architecture Design and Rate-Energy Tradeoff
论文研究的问题
提出了三种动态的功率分配,包括time switching(TS),static power splitting(SPS),和on-off power splitting(OPS)
此外提出了两种实际的接收结构:分离式和整体式
通过分析这些功率分配方案和实际接收结构来获得速率和能量之间的联系。
两个关键的挑战
1、用于接收能量的电路不能直接解码信息;
2、适用于WIT的接收结构并不适用于SWIPT。
提出一种新的接收结构:通过将传统信息解码中活跃装置的使用替换为消极的整流操作来达到消耗更少能量的目的。
系统模型
信息接收
这里写图片描述
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ncov是射频信号转换为基带信号时产生的噪声
能量接收
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这里利用了肖特基二极管的特性,并运用泰勒展开,忽略高阶,再通过低通滤波器得到得到上面的结果。
天线和整流器的噪声均忽略不计
性能上限:
这里写图片描述
只考虑了信道噪声,并且认为能量转换率为1 。
功率分配
ρ表示功率分配系数,α代表信息接收处于off或者on状态的时间分配
TS
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SPS
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OPS
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在分离式信息和能量接收结构中的速率-能量平衡
结构
这里写图片描述
列出了TS和SPS的R-E region,经过推导得出SPS体系是最优的DPS体系。
在一体式信息和能量接收结构中的速率-能量平衡
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挑战:信道是非线性的
考虑了两种情况:σ2 A → 0和 σrec → 0
对于ρ→1:
这里写图片描述
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考虑ADC噪声:
这里写图片描述
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结论:当系统噪声增加时,SepRx次于IntRx,当系统噪声较小时,SepRx更优;当系统噪声增加时,SepRx需要用于解码的功率更多。
考虑接收电路功率损耗
用于信息解码:
Sep:Ps=Pm+Padc
Int:Pi=Padc
A. Separated Receiver with PS > 0
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可以证明这里写图片描述
提出问题:这里写图片描述
经过一系列化简,并利用特殊函数这里写图片描述进行求解
B. Integrated Receiver with PI > 0
这里写图片描述
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具体仿真结果如下:
这里写图片描述
实际模型
对于分离式的接收结构,调制方式采用QAM;对于一体式的接收结构,借鉴PAM调制,提出了一种脉冲能量调制,称为PEM(pulse energy modulation).
这里写图片描述
这里写图片描述
在SER和最小接收能量的限制条件下,实现最大速率
Sep:这里写图片描述
Int:这里写图片描述
这里的最优方案参考 X. Zhou, R. Zhang, and C. K. Ho, “Wireless information and power transfer: architecture design and rate-energy tradeoff.” Available: arXiv:1205.0618.
结论:在传输距离较小时,一体式的接收结构比分离式能实现更大的传输速率。

### 通信速率能量效率的单位 #### 通信速率的单位 通信速率通常指的是信息传输的速度,其主要衡量标准是每秒能够传递的信息量。在信息技术领域中,通信速率一般以比特率为单位,表示为 **bps (bits per second)** 或者更高数量级的形式,例如 Kbps, Mbps Gbps[^3]。 对于某些特定场景下,也可能采用波特率来描述信号的变化频率,但需要注意的是,波特率并不完全等同于比特率。两者之间的转换关系取决于具体的调制方式以及每个码元所承载的信息量。 #### 能量效率的单位 能量效率用于评估设备运行过程中消耗的能量与其完成工作之间比例的关系,在计算硬件或者网络节点中的能耗表现时尤为重要。一种常见的表达形式是在单位功率条件下所能达到的操作次数,比如 TOPS/Watt(Tera Operations Per Second per Watt)。这意味着在一个瓦特电能输入的前提下,处理器可执行多少万亿次操作[^1]。 另外,当讨论整个系统的能源利用情况时,还可以用焦耳/字节(Joule/Byte)这样的指标反映传输每一个数据单元所需耗费的实际电量大小。 ```python # 示例代码展示如何简单估算某算法下的能量效率 def calculate_energy_efficiency(operations_per_second, power_consumption_watts): energy_efficiency_tops_w = operations_per_second / power_consumption_watts * 1e-12 return f"{energy_efficiency_tops_w:.2f} TOPS/W" print(calculate_energy_efficiency(80_000_000_000, 40)) # 假设实例参数 ``` 上述脚本定义了一个函数 `calculate_energy_efficiency` 来帮助我们基于给定的操作速度与功耗水平得出相应的TOPS/W值。 ---
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