能量收集網(wǎng)絡(luò)是一類通過收集諸如震動、熱能、太陽能、風(fēng)能、輻射等環(huán)境能源,將其轉(zhuǎn)化為可用的電能為無線電子設(shè)備供電的網(wǎng)絡(luò)。能量收集網(wǎng)絡(luò)能夠為無線傳感網(wǎng)、植入或穿戴設(shè)備、移動終端設(shè)備等提供新型解決方案,提高網(wǎng)絡(luò)設(shè)備的自治能力,拓寬網(wǎng)絡(luò)部署范圍,提升設(shè)備生命周期,同時降低運行和維護成本。能量收集網(wǎng)絡(luò)中系統(tǒng)運行規(guī)劃設(shè)計是其發(fā)展與應(yīng)用過程中的關(guān)鍵問題。系統(tǒng)運行規(guī)劃設(shè)計需綜合考慮系統(tǒng)能量收集狀態(tài)、網(wǎng)絡(luò)節(jié)點設(shè)備狀態(tài)、通訊環(huán)境等,繼而在能量收集、能耗均衡、吞吐量、安全速率等約束下實現(xiàn)系統(tǒng)性能與能耗之間以及能量傳輸與信息傳輸之間的均衡。本文基于場景生成技術(shù)、不確定理論、凸優(yōu)化以及數(shù)理分析等方法對能量收集網(wǎng)絡(luò)中運行規(guī)劃相關(guān)問題展開研究。本研究將對推動能量收集網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展部署和推廣應(yīng)用提供有價值的理論參考和技術(shù)手段。主要研究內(nèi)容為:1)現(xiàn)有的能量收集網(wǎng)絡(luò)大多采用解析概率分布函數(shù)刻畫能量收集過程,對真實情況模擬的準確度和真實性偏差較大。因此,本文提出基于場景生成技術(shù)的能量收集模擬方法。該方法基于系統(tǒng)歷史收集能量,無需預(yù)設(shè)概率分布函數(shù),使用最優(yōu)消減技術(shù)生成單時段代表場景;然后,利用時齊模擬退火算法得到單日功率場景序列,繼而準確模擬能量收集網(wǎng)絡(luò)中能量獲取序列的隨機性。以實際的風(fēng)電數(shù)據(jù)為例,通過與采集到的歷史數(shù)據(jù)進行對比,驗證所述方法的準確性與穩(wěn)定性;然后以網(wǎng)絡(luò)吞吐量的優(yōu)化為例,驗證該方法在能量收集網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)規(guī)劃運行中的可行性和有效性。2)能量收集過程具有極大的波動性和不確定性,傳統(tǒng)方法基于解析概率分布函數(shù)刻畫能量收集過程,無法準確模擬實際情況,導(dǎo)致節(jié)點死亡概率較高、可靠性無法保證。為此,提出能量收集網(wǎng)絡(luò)節(jié)點能量收集可靠性定義,對節(jié)點能量收集的置信程度給出合理估計。基于不確定理論,對能量收集的可靠性進行評估,分別建立節(jié)點無電池和無限容量電池情形下的能量收集可靠性模型。在此基礎(chǔ)上提出能量收集可靠性多層不確定規(guī)劃模型,對模型求解并提出一種能量平均分配(Energy Average Allocation,EAA)算法,并從理論上證明了該算法的競爭比上界。最后,以實際的風(fēng)功率為例,驗證模型和方法的可行性和有效性。3)能量收集網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展增加了能量受限型網(wǎng)絡(luò)的生命周期。然而目前的研究大多針對單一天線的系統(tǒng),且線性的能量收集模型難以準確刻畫系統(tǒng)能量收集的動態(tài)過程。為此,針對能量收集多用戶MIMO認知無線供電通訊網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng),基于非線性能量收集模型分別建立overlay和underlay場景下的系統(tǒng)吞吐量優(yōu)化模型;由于系統(tǒng)模型的參數(shù)耦合和非線性約束特性導(dǎo)致問題為聯(lián)合凹的,因此利用等效代換將系統(tǒng)模型轉(zhuǎn)化為等效凸問題,使用拉格朗日對偶方法求解;繼而分別給出能量與信息協(xié)方差矩陣最優(yōu)解形式及最優(yōu)時間分配系數(shù)的求解方法,并理論證明其最優(yōu)性。其后,基于實際的風(fēng)電能量收集數(shù)據(jù),驗證算法的有效性及性能。4)研究基于SWIPT的MISO認知無線電網(wǎng)絡(luò),其中次級用戶與多個主網(wǎng)絡(luò)用戶和多個能量收集端共存。為了確保網(wǎng)絡(luò)的安全通訊以及能量收集,提出了在非完美CSI下安全人工噪聲輔助的波束成形和功率分配問題。其中分別基于限界CSI誤差模型和概率CSI誤差模型建立傳輸功率最小化問題和最大最小公平性能量收集問題。由于上述問題均為非凸的,因此分別提出限界CSI誤差模型下基于S-過程和概率CSI誤差模型下基于Bernstein型不等式的一維搜索算法。結(jié)果表明在限界CSI誤差模型下能夠?qū)崿F(xiàn)最優(yōu)安全波束成形,而在概率CSI誤差模型下能夠得到次優(yōu)波束成形解。同時在最大最小公平性原則下實現(xiàn)了次級用戶安全速率和能量收集端能量收集之間的均衡。最后,總結(jié)本文所研究的工作并展望能量收集網(wǎng)絡(luò)未來的研究與發(fā)展趨勢。
【學(xué)位單位】：廣西大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：TM61
【部分圖文】：

圖１－１隨機能量到達的ＡＷＧＮ信道示意圖（ａ）無限容量電池（ｂ）無電池??Ｆｉｇ．?１－１?ＡＷＧＮ?ｃｈａｎｎｅｌ?ｗｉｔｈ?ｒａｎｄｏｍ?ｅｎｅｒｇｙ?ａｒｒｉｖａｌ?（ａ）?ｕｎｌｉｍｉｔｅｄ?ｂａｔｔｅｒｙ?（ｂ）?ｎｏ?ｂａｔｔｅｒｙ??１．２．１．１無限容量電池的信道容量??首先每個碼字滿足約束（１－２），同時依據(jù)大數(shù)定理滿足平均功率約束（１－１），即??丄５］＇五戶。因此，能量收集系統(tǒng)的約束是嚴格的，即能量收集系統(tǒng)容量的上界受??經(jīng)典容量與平均功率約束的限制，該上界等于平均充電速率。??文獻［１３］給出了兩種實現(xiàn)上界的方式。一種是存儲再發(fā)送策略，發(fā)送端在起初的／２（？）??信道使用中存儲能量，繼而在剩余》－／？（？）的信道使用中依據(jù)碼本傳輸數(shù)據(jù)，該碼本依據(jù)??對功率的獨立同分布高斯采樣生成，等于平均充電速率Ｐ。令６（？）和《－＆（？）均趨于〇〇，??選取力（《）滿足〇（？），如嶺爐噸⑷，繼而可以實現(xiàn)ＡＷＧＮ容量。這一過程可以看做：??通過在存儲階段收集無限的能量，將數(shù)據(jù)發(fā)送階段的能量耗盡概率視作〇，同時通過選??擇辦（《）￣〇（？）使得在存儲階段不傳輸任何數(shù)據(jù)。另一種策略是最佳傳輸策略，即數(shù)據(jù)傳輸??

（ａ）?（ｂ）??圖１－１隨機能量到達的ＡＷＧＮ信道示意圖（ａ）無限容量電池（ｂ）無電池??Ｆｉｇ．?１－１?ＡＷＧＮ?ｃｈａｎｎｅｌ?ｗｉｔｈ?ｒａｎｄｏｍ?ｅｎｅｒｇｙ?ａｒｒｉｖａｌ?（ａ）?ｕｎｌｉｍｉｔｅｄ?ｂａｔｔｅｒｙ?（ｂ）?ｎｏ?ｂａｔｔｅｒｙ??１．２．１．１無限容量電池的信道容量??首先每個碼字滿足約束（１－２），同時依據(jù)大數(shù)定理滿足平均功率約束（１－１），即??丄５］＇五戶。因此，能量收集系統(tǒng)的約束是嚴格的，即能量收集系統(tǒng)容量的上界受??經(jīng)典容量與平均功率約束的限制，該上界等于平均充電速率。??文獻［１３］給出了兩種實現(xiàn)上界的方式。一種是存儲再發(fā)送策略，發(fā)送端在起初的／２（？）??信道使用中存儲能量，繼而在剩余》－／？（？）的信道使用中依據(jù)碼本傳輸數(shù)據(jù)，該碼本依據(jù)??對功率的獨立同分布高斯采樣生成，等于平均充電速率Ｐ。令６（？）和《－＆（？）均趨于〇〇，??選取力（《）滿足〇（？），如嶺爐噸⑷，繼而可以實現(xiàn)ＡＷＧＮ容量。這一過程可以看做：??通過在存儲階段收集無限的能量

（ａ）?（ｂ）??圖１－２?（ａ）有限容量電池系統(tǒng)（ｂ）等效時間序列??Ｆｉｇ．?１－２?（ａ）?Ｌｉｍｉｔｅｄ?ｂａｔｔｅｉｙ?ｓｙｓｔｅｍ?（ｂ）?Ｅｑｕｉｖａｌｅｎｔ?ｔｉｍｅ?ｓｅｒｉｅｓ??對于有限容量的電池，即０＜五？＾?＜〇〇，如圖ｌ－２（ａ）所示，信道輸入受到當前電池中??能量的瞬時幅值約束。文獻［１４］和［１７］指出，當信道輸入為高斯信道下的連續(xù)幅值約束??或獨立同分布的隨機幅值約束時，最優(yōu)輸入分布是離散的。然而，這種離散的質(zhì)點是任??意的實數(shù)，即跟蹤能量序列的動態(tài)特性很困難。對于可跟蹤的抽象系統(tǒng)，文獻［１５］將能??量到達過程模擬為定量的數(shù)乘，繼而考慮基于該定量的物理層離散碼表。進一步的分析??表明，文獻［１５］假設(shè)物理層是無噪聲二值信道，能量到達是二值的且電池為單位容量，??即使在如此簡單的模型中，接收端對電池狀態(tài)的未知、電池狀態(tài)的時效性以及電池狀態(tài)??的估計精度
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本文編號：2859465