研究目的
为了通过在线优化最大化采用时间切换架构的能量收集接收器在无限和有限时域场景下解码的比特数。
研究成果
该论文为能量收集接收机提供了最大化解码比特数的在线策略。在无限时域下,最优策略的性能接近上界;在有限时域下,提出了两种策略:一种复杂度高但性能接近最优,另一种计算高效且性能良好。数值结果验证了这些方法的有效性,表明它们在实际能量收集系统中具有应用前景。
研究不足
该研究假设已知能量到达和信道增益的统计特性,但在实际中这些信息可能无法获取。反向归纳法的计算复杂度在N较大时较高。所设计的策略针对特定系统模型,可能无法推广到其他架构或场景。
1:实验设计与方法选择:
该研究为在线优化问题构建马尔可夫决策过程(MDP)模型,采用包含连续状态与动作空间的理论模型,运用有限时域下基于空间量化的逆向归纳法及无限时域下基于上界策略设计等方法。
2:样本选择与数据来源:
将能量状态序列{E1, E2, ..., EN}建模为具有已知累积分布函数的独立同分布随机变量,其中Ei = eT + ěi(eT为发射端恒定能量,ěi为环境射频源随机能量)。
3:实验设备与材料清单:
论文未明确提及;本研究属理论分析,未指定具体物理设备。
4:实验流程与操作步骤:
无限时域中设计接收端先在初始区块收集能量、后根据能量状态切换的策略;有限时域通过逆向归纳与状态空间约束推导策略,并通过数值仿真评估策略效果。
5:数据分析方法:
采用期望收益、上界及数值结果进行性能分析,运用Dvoretzky-Kiefer-Wolfowitz不等式和切尔诺夫界等统计方法进行证明。
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