【通信】低复杂度波形优化用于大规模无线电力传输，基于非线性收集器模型附Matlab代码

原创于 2025-10-31 22:36:18 发布 · 291 阅读

3 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#matlab #开发语言

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。

🍎 往期回顾关注个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知,完整Matlab代码获取及仿真咨询内容私信。

🔥 内容介绍

在物联网（IoT）、智能家居、工业传感器网络等场景中，海量终端设备（如无线传感器、智能穿戴设备）的供电问题一直是制约其规模化应用的核心瓶颈。传统有线供电方式需布线施工，灵活性差且成本高；一次性电池则面临更换频繁、环境污染等问题。而无线电力传输（Wireless Power Transfer, WPT）技术通过电磁波、电磁场等载体实现能量的无线传递，无需物理接触即可为终端设备供电，成为解决大规模终端供电难题的理想方案。

大规模 WPT 系统（如覆盖数百个传感器的工业监测网络、多设备协同的智能家居系统）对 “能量传输效率” 与 “系统复杂度” 提出了双重要求：一方面，终端设备的能量收集器（如整流天线、压电转换器）普遍存在非线性特性—— 能量转换效率随输入功率变化呈非线性关系（如低功率时效率极低，达到阈值后效率快速上升，饱和后效率趋于平稳），传统固定波形（如正弦波）难以适配不同终端的非线性收集特性，导致整体传输效率低下；另一方面，大规模系统中终端数量多、分布分散，若采用高复杂度波形优化方案（如基于深度学习的自适应波形设计），会显著增加发射端计算负担与硬件成本，难以满足实时性与经济性需求。

因此，低复杂度波形优化成为突破大规模 WPT 技术瓶颈的关键：在适配非线性收集器模型、提升能量传输效率的同时，通过简化波形设计与优化流程，降低发射端计算复杂度，确保系统在大规模场景下的可行性与稳定性。

一、大规模无线电力传输与非线性收集器模型基础

1.1 大规模 WPT 系统的核心架构与技术挑战

大规模 WPT 系统通常采用 “集中式发射 - 分布式接收” 架构，主要由三部分组成：

发射端：包含多个发射天线（或发射线圈），负责生成并辐射能量波形，需根据接收端反馈动态调整波形参数，适配多终端的能量需求；

传输信道：能量通过自由空间信道（射频 WPT）或近场耦合信道（感应耦合 WPT）传递，受路径损耗、多径干扰、终端间干扰等因素影响，能量衰减显著；

接收端：每个终端配备能量收集器（如射频能量收集器 RF-EH、压电能量收集器 PEH）与储能模块，收集器将接收的电磁能量转换为直流电能，为终端供电或存入储能模块。

该系统面临两大核心技术挑战：

多终端能量需求异质性：不同终端的功耗（如传感器休眠时功耗 1μW，工作时功耗 100μW）、储能状态（如电池剩余电量 20% 或 80%）不同，对接收能量的需求存在差异，需发射端动态分配能量；

收集器非线性导致的效率损失：传统 WPT 采用固定频率、固定幅度的正弦波形，但能量收集器的转换效率与输入能量的 “波形特性”（如峰值功率、占空比、频率）高度相关，且呈非线性关系 —— 例如，某 RF-EH 在输入功率 0.1mW 时转换效率仅 5%，输入功率 1mW 时效率升至 60%，输入功率超过 5mW 后效率饱和至 65%，固定波形无法在不同输入功率下均实现高效转换，导致大规模系统整体能量传输效率低于 30%。