domingo, 15 de diciembre de 2024

WPT nomada

En [7], [8], [9] y [10] que aprovechan al máximo las capacidades de movimiento/ vuelo de los PB  para acortar dinámicamente la distancia de carga


En [7] minimizan el gasto de energía de un PB en movimiento, es decir, la suma de la energía de propulsión y la energía de transmisión, para satisfacer las demandas de carga de los dispositivos. optimizan la trayectoria y la programación de carga del PB considerando la radiación omnidireccional y una distribución arbitraria de los dispositivos en la red.

El trabajo en [8] estudia una configuración similar pero considera un PB direccional que carga diferentes grupos de dispositivos en cada punto de parada. El tiempo total de carga se minimiza optimizando la trayectoria del PB, la orientación de la antena y la posición de los puntos de parada para obtener la máxima potencia recibida de los sensores dentro del grupo servido. Nótese que se pueden aprovechar grados de libertad espaciales adicionales cuando se utilizan PB voladores debido a su inherente flexibilidad de implementación y cobertura tridimensional.

 En [9] se estudia un ejemplo de un escenario habilitado para PB volador, donde los autores idean el consumo mínimo de energía del PB que satisface las demandas de carga de los dispositivos. Para lograrlo, los autores optimizan conjuntamente la trayectoria de carga, las ubicaciones de vuelo y el tiempo de carga para cada grupo de dispositivos

 En [10], los autores analizan las principales características, potenciales y desafíos de WET para impulsar implementaciones masivas de IoT. En concreto, analizan mejoras adicionales en las redes habilitadas para WET, como la implementación de bandas de radio, PB equipados con rotor, WET asistida por superficies reflectantes inteligentes y la implementación de receptores de potencia ultrabaja.  Plantea las limitaciones de la estimación precisa de la información del estado del canal (CSI) en WET y discutir posibles soluciones

Bibliografia

 [7] R. Jia, J. Wu, X. Wang, J. Lu, F. Lin, Z. Zheng, and M. Li, ‘‘Energy cost minimization in wireless rechargeable sensor networks,’’ IEEE/ACM Trans. Netw., vol. 31, no. 5, pp. 2345–2360, Oct. 2023. 
[8] Y. Liang, M. Yin, Y. Zhang, W. Wang, W. Jia, and T. Wang, ‘‘Grouping reduces energy cost in directionally rechargeable wireless vehicular and sensor networks,’’ IEEE Trans. Veh. Technol., vol. 72, no. 8, pp. 10840–10851, May 2023. 
[9] H. Ren, Z. Zhang, Z. Peng, L. Li, and C. Pan, ‘‘Energy minimization in RIS-assisted UAV-enabled wireless power transfer systems,’’ IEEE Internet Things J., vol. 10, no. 7, pp. 5794–5809, Apr. 2023.
[10] O. L. A. López, H. Alves, R. D. Souza, S. Montejo-Sánchez, E. M. G. Fernández, and M. Latva-Aho, ‘‘Massive wireless energy transfer: Enabling sustainable IoT toward 6G era,’’ IEEE Internet Things J., vol. 8, no. 11, pp. 8816–8835, Jun. 2021. 
[11] J. Zheng, J. Zhang, H. Du, D. Niyato, S. Sun, B. Ai, and K. B. Letaief, ‘‘Flexible-position MIMO for wireless communications: Fundamentals, challenges, and future directions,’’ 2023, arXiv:2308.14578. 

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