Revision: Power and Frequency Band Allocation Mechanisms for WPT System with Logarithmic-Based Nonlinear Energy Harvesting Model

 proponiendo una estrategia novedosa, denominada selección de dispositivos basada en la pobreza energética (EPDS), en conjunción con la conformación de haces de energía, donde se asignan bandas de frecuencia ortogonales a dispositivos IoT de recolección de energía (EHI).

introduce un modelo no lineal de recolección de energía (NEHM) basado en logaritmos. El primer problema abordado es la maximización de la potencia total recibida (TRPM), que se presenta inicialmente y, posteriormente, se resuelve óptimamente en forma cerrada mediante la incorporación de las condiciones de Karush-Kuhn-Tucker (KKT) con el algoritmo de llenado de agua modificado.

maximización de la potencia recibida común (CRPM), que considera consideraciones de equidad energética.

onsideramos un sistema MISO–WPT que comprende un transmisor de potencia de múltiples antenas (PT) y múltiples dispositivos IoT de recolección de energía de una sola antena. Las principales contribuciones de este documento

empleamos un modelo no lineal basado en funciones logarítmicas

presentamos dos algoritmos de transmisión de potencia, concretamente el algoritmo de Maximización de Potencia Recibida Total (TRPM) y el algoritmo de Maximización de Potencia

• Para resolver el problema de optimización en el algoritmo TRPM, proponemos una solución de forma cerrada combinando co

}

}Para el problema CRPM algo complejo, proponemos un método novedoso que restringe el espacio de soluciones, lo que permite la derivación de la potencia de transmisión óptima a través de la búsqueda de bisección. Este enfoque aborda eficazmente los desafíos planteados por el problema CRPM 

Modelo de Energía No Lineal (NEHM): Propone un modelo de recolección de energía más realista, basado en una función logarítmica, para simular mejor el comportamiento de los rectificadores en los dispositivos IoT. Este modelo reemplaza el tradicional modelo lineal, que no captura adecuadamente la relación no lineal entre la potencia recibida y la potencia recolectada.

Selección de Dispositivos Basada en Pobreza Energética (EPDS): Introduce un algoritmo que prioriza a los dispositivos IoT con menos energía recibida para que estos reciban más potencia en cada ciclo de transmisión. Esto busca mitigar el desequilibrio en la energía disponible entre dispositivos, lo cual es común en sistemas WPT donde los dispositivos más cercanos al transmisor reciben más energía.

Algoritmos de Maximización de Potencia Recibida:

• Maximización de Potencia Recibida Total (TRPM): Este algoritmo se enfoca en maximizar la potencia total recibida por todos los dispositivos, lo cual se logra optimizando la asignación de potencia a cada dispositivo.

• Maximización de Potencia Recibida Común (CRPM): Aborda el problema de la equidad en la distribución de energía, asegurando que todos los dispositivos reciban al menos una cantidad mínima de energía, evitando que algunos dispositivos reciban demasiada energía en detrimento de otros.

Simulación y Resultados Numéricos: El artículo presenta simulaciones que comparan el desempeño de estos algoritmos con otros enfoques tradicionales (como la asignación de bandas ortogonales de manera round-robin) y con modelos de energía lineales. Los resultados muestran que el modelo propuesto y los algoritmos ofrecen mejoras significativas en términos de energía mínima y total recibida, con un rendimiento especialmente bueno cuando se considera la movilidad de los dispositivos. 

secciones

 la Sección 3 analiza el modelo de sistema para el mecanismo WPT propuesto en este artículo; 

la Sección 4 formula los problemas de maximización de potencia recibida total y maximización de potencia recibida común y deriva las soluciones óptimas ;

 los resultados numéricos de los algoritmos propuestos se proporcionan en la Sección 5;

 las Secciones 6 y 7 proporcionan un análisis de las fortalezas y debilidades de nuestro trabajo y la conclusión de este artículo, respectiva

teoria

En la primera fase, los dispositivos WPT recolectan energía utilizando señales de una estación base y, en la segunda fase, utilizan la energía recolectada para transmitir señales de enlace ascendente. Formularon un problema de optimización para maximizar la velocidad de datos de enlace ascendente y minimizar

resenta una regla de asignación de banda 

Estado del arte 

H. Ju et al. [38] abordaron este problema de "doblemente cerca-lejos" como el problema común de maximización del rendimiento del usuar

L. Liu et al. [43] resolvieron el problema de maximizar el rendimiento mínimo entre todos los usuarios diseñando conjuntamente las asignaciones de tiempo de enlace descendente y ascendente. Impulsados por el creciente interés en aprovechar el aprendizaje federado dentro de las redes inalámbrica

 [33] resolvieron el problema de la equidad de la energía recolectada, considerando la potencia de transmisión y las restricciones requeridas de la relación señal-interferencia más ruido, combinando la relajación semidefinida con el método de búsqueda de bisección.

En [52], se formuló el problema de equidad de la recolección de energía, tanto máxima como mínima, en el sistema MISO-WPT. Z

. Zhou et al. [52] diseñaron conjuntamente la conformación de haz segura Relación de división de potencia (PS) bajo información imperfecta del estado del canal (CSI) para maximizar la energía mínima cosechada de los receptores EH. 

t al. [54] introdujo un modelo EH no lineal práctico, basado en una función logística, y exploró la maximización de la potencia total recolectada en receptores de recolección de energía. De manera similar, X. Liu et al. [44] abordó el problema de maximizar el rendimiento de secreto en redes de comunicación inalámbricas al considerar un modelo EH no lineal bajo CSIs perfectos e imperfectos 

trabajos futuros

La asignación óptima de la potencia de transmisión

En la práctica, los EHI pueden moverse dinámicamente en el espacio bidimensional o tridimensional, lo que hace necesario considerar modelos de movilidad más complejos de los EHI. 

extender los algoritmos TRPM y CRPM considerados considerando factores aleatorios, como la CSI imperfecta y la movilidad de los EHI. 

Evaluar el rendimiento con otros parámetros estadísticos, o mediante análisis estadístico, sería fascinante para respaldar nuestros resultados de rendimiento. 

extender el modelo del sistema considerado a otras configuraciones prácticas, como el efecto de la interferencia entre celdas en el escenario multicelda y múltiples PT.