网络视角下的认知能量收集与传输
信息论
2012-09-18 v1 math.IT
摘要
无线网络可以通过收集射频 (RF) 信号中的能量来实现自维持。在经典认知无线电网络的基础上，我们提出了一种新的网络共存方法：来自次级网络的移动设备（称为次级发射机 STs）要么从附近初级网络的发射机（称为初级发射机 PTs）的传输中收集能量，要么在 PTs 距离足够远时传输信息；STs 将收集到的能量存储在容量有限的可充电电池中，并在电池充满时使用所有可用能量进行后续传输。在该模型中，每个 PT 为中心设有一个给定半径的保护区和收集区圆盘；如果 ST 位于某个收集区内，则收集能量；如果位于所有保护区之外，则发射固定功率信号；否则处于空闲状态。基于此模型，利用随机几何模型最大化了次级网络的空间吞吐量，其中 PTs 和 STs 被建模为独立的齐次泊松点过程 (HPPPs)，并在共存网络的中断约束下获得了简单的闭式解。结果表明，最大次级吞吐量随 PT 密度的增加而线性下降，且最优 ST 密度与推导出的 ST 传输概率成反比。
引用
@article{arxiv.1209.3505,
title = {Cognitive Energy Harvesting and Transmission from a Network Perspective},
author = {Seunghyun Lee and Kaibin Huang and Rui Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:1209.3505},
year = {2012}
}
备注
5 pages, 4 figures