基于非线性能量收集模型的可智能反射面辅助无线携能通信网络的能量最小化
信息论
2021-09-03 v2 信号处理
math.IT
摘要
本文研究一种智能反射面(IRS)辅助的无线携能通信网络(WPCN),其中设备首先在下链路(DL)从功率站(PS)收集能量,然后在上链路(UL)使用非正交多址(NOMA)向数据汇传输信息。然而,现有大多数关于 WPCN 的工作采用了简化的线性能量收集模型,且无法保证严格的用户服务质量要求。为解决这些问题,我们旨在通过联合优化随时间变化的资源分配与 IRS 相移,在所有设备最低吞吐量要求的约束下,最小化 PS 的总发射能耗。将公式化问题分解为两个子问题,并采用凸差函数规划、连续凸近似和基于罚函数的方法以交替方式迭代求解。数值结果证明了所提算法相较基准方案的显著性能增益,并揭示了将 IRS 集成到 WPCN 中的益处。特别地,在上链路与下链路采用不同 IRS 相移优于静态 IRS 波束赋形的情况。
引用
@article{arxiv.2108.13603,
title = {Energy Minimization for IRS-aided WPCNs with Non-linear Energy Harvesting Model},
author = {Piao Zeng and Qingqing Wu and Deli Qiao},
journal= {arXiv preprint arXiv:2108.13603},
year = {2021}
}
备注
Accepted by IEEE WCL