3、无线能量收集与群智能优化框架研究

无线能量收集与群智能优化框架研究

1. 无线能量收集网络中的半双工与全双工中继网络对比

在无线能量收集和数据交换协议里，功率受限的中继节点会从接收到的射频（RF）数据中获取能量，再利用这些能量对数据进行解密并传输至目标节点。研究对其中的半双工（HD）和全双工（FD）中继网络展开了对比，同时也比较了它们的运行情况。

为确定所实现的系统性能，可以通过MATLAB建模来执行并建立时间切换中继（TSR）协议中的中断概率和吞吐量的解析表达式。模拟结果显示，在某些情况下，全双工模型的性能优于半双工模型；而在另一些情况下，半双工中继系统则表现更佳。此外，双天线的解码转发（DF）模式比单天线的效果更好。因此，可依据实际情况来选择合适的模型，以实现最佳效益。该研究的数值分析还为采用DF中继节点的无线能量收集和数据处理性能受各种系统参数的影响提供了实际见解。

以下是相关对比情况的表格：
|对比项目|半双工中继网络|全双工中继网络|
| ---- | ---- | ---- |
|某些情况性能|可能较差|可能较好|
|另一些情况性能|可能较好|可能较差|
|天线情况|单天线DF效果相对差|双天线DF效果更好|

2. 群智能优化框架的背景与概念

2.1 人工智能与优化问题

人工智能是未来极具潜力的科学领域之一。随着时间推移，众多人工智能相关的方法和技术不断涌现，如今该领域已广泛渗透到现代生活的各个方面。这得益于其多学科性质以及广泛的解决方案范围，能够涵盖不同领域的实际问题。随着对特定类型问题的关注度不断提高，人工智能领域衍生出了许多新的子领域。优化问题便是其中之一，而群智能则是人工智能的