15、无线信息与能量同时传输技术解析

无线信息与能量同时传输技术解析

在无线通信领域,无线信息与能量同时传输(SWIPT)技术是一个备受关注的研究方向。它旨在实现无线设备在接收信息的同时,还能从无线信号中获取能量,为解决无线设备的能量供应问题提供了新的思路。本文将深入探讨SWIPT技术在不同场景下的应用,包括分离式能量收集(EH)和信息检测(ID)接收器以及共址式EH和ID接收器,并对相关的优化问题和性能进行分析。

1. 分离式EH和ID接收器

在分离式EH和ID接收器的场景中,我们关注的是在满足各个设备的能量收集要求和信干噪比(SINR)约束的前提下,最小化高海拔平台(HAP)的发射功率。

1.1 问题表述

问题P10的目标是最小化以下函数:
[
\begin{align }
&\min_{v_i, w_j \in \mathbb{C}^{M\times1}, \forall i, j} \sum_{\forall i} |v_i|^2 + \sum_{\forall j} |w_j|^2\
&\text{s.t. } E_{h_j} \geq \xi_j, \forall j\
&\gamma_i \geq \gamma_i^{\circ}, \forall i
\end{align
}
]
其中,(E_{h_j})表示第(j)个能量收集设备的能量收集量,(\xi_j)是其能量收集要求,(\gamma_i)是第(i)个信息检测设备的SINR,(\gamma_i^{\circ})是其SINR约束。虽然优化函数是二次凸函数,但约束条件是非凸的,因此P10是一个非凸优化问

【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用改进。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值