21、物联网应用中的节能计算与智能能量采集技术

物联网应用中的节能计算与智能能量采集技术

1. 节能计算技术概述

在物联网网络中，节能计算技术至关重要。研究人员对无线智能表面（RIS）辅助的无线网络在绿色通信方面的能源效率进行了研究。考虑了低开销（以比特数衡量）的反射波束成形器，并设计了一种联合算法，用于用户的功率分配和反射波束成形器的优化。结果表明，即使是 1 比特相位的 RIS，与传统的中继辅助通信相比，也具有更高的效率。

毫米波（mm）和太赫兹（THz）通信模型能够为增强现实/虚拟现实（AR/VR）和高质量图形游戏等应用提供高数据速率。然而，这些模型的传播环境更容易受到信号阻塞和覆盖范围有限的影响。RIS 可以在这些场景中扩展覆盖范围和服务区域。此外，还讨论了多 RIS 辅助的认知无线电技术，以提高有执照和无执照用户的能源效率。

1.1 物联网计算的关键组件

物联网网络计算主要涉及四个关键组件，它们在节能方面各有特点和挑战：
| 组件 | 描述 |
| — | — |
| 任务卸载 | 将计算任务从本地设备转移到远程服务器或边缘节点，以优化资源利用和降低能耗。 |
| 设备处理参数控制 | 通过调整设备的处理参数，如电压、频率等，实现节能。 |
| 内容缓存 | 在本地存储常用内容，减少数据传输，从而降低能耗。 |
| 智能表面传输 | 利用可重构智能表面（RIS）优化信号传播，提高能源效率。 |

1.2 MapReduce 编程模型

MapReduce 是一种在分布式计算环境中处理大规模数据集的编程模型。它通常与 Apache Hadoop 等系统软件结合使用，用于管理大数据。近年来，MapR