WiFi网络中射频能量收集设备的充电学习
网络与互联网体系结构
2021-12-22 v1 机器学习
系统与控制
系统与控制
摘要
在本文中，我们考虑一个由太阳能供电的接入点（AP），其任务是同时支持非能量收集或传统数据用户（如笔记本电脑）以及具有射频（RF）能量收集和感知能力的设备。我们提出了两种解决方案，使AP能够通过发射功率控制来管理其收集的能量，并确保设备频繁执行感知任务。我们的解决方案适用于当前无线网络，且不需要完美的信道增益信息或设备端的非因果能量到达。第一种解决方案使用深度Q网络（DQN），而第二种解决方案使用模型预测控制（MPC）来控制AP的发射功率。我们的结果表明，与竞争算法相比，我们的DQN和MPC解决方案分别将能效和用户满意度提高了16%至35%和10%至42%。
引用
@article{arxiv.2005.12022,
title = {Learning to Charge RF-Energy Harvesting Devices in WiFi Networks},
author = {Yizhou Luo and Kwan-Wu Chin},
journal= {arXiv preprint arXiv:2005.12022},
year = {2021}
}