SWIPT 网络中的协作中继：基于极值理论的非同分布随机变量渐近分析
信息论
2020-10-21 v3 math.IT
摘要
本文推导了基于机会式中继选择的协作中继（CR）网络中，源节点与目的节点间存在大量非 identical 中继链路时的最大端到端（e2e）信噪比（SNR）分布。假设源节点支持同步无线信息与功率传输（SWIPT），中继能够基于时间分割（TS）和功率分割（PS）进行能量收集（EH）。与通信领域多数文献使用极值理论（EVT）推导独立同分布（i.i.d.）随机变量（RVs）序列极值统计量的做法不同，我们展示了如何利用 EVT 工具推导独立非同分布（i.n.i.d.）归一化 SNR 随机变量序列的渐近统计量，从而刻画最大 e2e SNR 随机变量的分布。利用这些结果，我们推导了目的节点处的遍历容量与中断容量表达式。最后，我们给出了渐近结果在决定混合 EH 中继的最优 TS 和 PS 因子方面的效用，这些因子可（i）最小化中断概率并（ii）最大化目的节点处的遍历容量。此外，我们展示了如何利用随机序结果简化这些优化问题。
引用
@article{arxiv.2004.05300,
title = {Cooperative relaying in a SWIPT network:Asymptotic analysis using extreme value theory for non-identically distributed RVs},
author = {Athira Subhash and Sheetal Kalyani},
journal= {arXiv preprint arXiv:2004.05300},
year = {2020}
}
备注
In this version we have shifted the focus in Thm 2 from unnormalised maxima to normalised maxima