本文選題：能量捕獲技術(shù)　切入點(diǎn)：無(wú)線能量傳輸　出處：《中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)》2016年博士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：隨著能量捕獲(Energy Harvesting,EH)技術(shù)的發(fā)展和政府對(duì)綠色通信的積極倡導(dǎo),近年來(lái),基于能量捕獲的無(wú)線通信系統(tǒng)得到了廣泛深入的研究,同時(shí)無(wú)線能量傳輸技術(shù)(Wireless Energy Transfer or Wireless Power Transfer, WET or WPT)的發(fā)展也使得無(wú)線攜能通信系統(tǒng)(Simultaneous Wireless Information and Power Transfer, SWIPT)成為了新的研究熱點(diǎn)。如何高效地使用能量捕獲網(wǎng)絡(luò)中的能量進(jìn)行數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)的傳輸是能量捕獲無(wú)線網(wǎng)絡(luò)中具有實(shí)際意義的熱點(diǎn)問(wèn)題。本論文使用隨機(jī)優(yōu)化理論,對(duì)能量捕獲無(wú)線通信系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)學(xué)建模和理論分析,針對(duì)不同場(chǎng)景下的無(wú)線網(wǎng)絡(luò)傳輸效用最大化問(wèn)題進(jìn)行了研究,具體工作如下：1.首先,研究了點(diǎn)對(duì)點(diǎn)能量捕獲無(wú)線通信系統(tǒng)的傳輸效用最大化問(wèn)題,為了保證數(shù)據(jù)傳輸?shù)姆⻊?wù)質(zhì)量(Quality of Service, QoS)和避免由于能量到達(dá)的隨機(jī)性和間歇性引起的數(shù)據(jù)傳輸中斷,將傳輸效用最大化問(wèn)題建模為隊(duì)列穩(wěn)定性約束條件下的平均傳輸效用最大化問(wèn)題。采用Lyapunov優(yōu)化理論設(shè)計(jì)了在線的平均傳輸效用最大化算法,該算法不依賴于能量捕獲過(guò)程和無(wú)線信道的先驗(yàn)知識(shí)。最后,通過(guò)Matlab數(shù)值仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了所提出的平均傳輸效用最大化算法的有效性。2.研究了能量捕獲通信系統(tǒng)中可伸縮編碼(Scalable Video Coding, SVC)視頻的自適應(yīng)傳輸問(wèn)題,在能量隨機(jī)到達(dá)的條件下,為了保證視頻的不間斷傳輸以及減少可伸縮視頻層頻繁切換所引起的抖動(dòng)效應(yīng),將可伸縮視頻的自適應(yīng)傳輸問(wèn)題建模為帶約束的最大化視頻傳輸效用問(wèn)題。采用Lyapunov優(yōu)化理論對(duì)問(wèn)題進(jìn)行轉(zhuǎn)化,提出了在線的動(dòng)態(tài)視頻層傳輸算法,所提出的算法不依賴于對(duì)能量捕獲過(guò)程和信道的假設(shè)條件,具有較低的復(fù)雜度。最后,采用真實(shí)可伸縮視頻序列進(jìn)行了數(shù)值仿真實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了所提算法的性能。3.考慮能量捕獲通信系統(tǒng)中可伸縮視頻的自適應(yīng)傳輸問(wèn)題,為了保證可伸縮視頻基本層的不間斷傳輸,將可充電電池中的能量預(yù)留作為一個(gè)約束,可伸縮視頻傳輸效用最大化問(wèn)題建模為CMDP模型。采用近似動(dòng)態(tài)規(guī)劃理論對(duì)模型設(shè)計(jì)了在線學(xué)習(xí)算法,同時(shí)采用高斯混合模型(Gaussian Mixture Model, GMM)和在線的期望最大化(Expectation Maximization, EM)算法對(duì)能量分布進(jìn)行學(xué)習(xí),利用學(xué)習(xí)得到的信息來(lái)提高算法的性能和收斂速度。最后用真實(shí)視頻序列設(shè)計(jì)仿真實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證了所提出的在線學(xué)習(xí)算法的有效性。4.考慮輻射式無(wú)線攜能通信系統(tǒng),定義了發(fā)射器和接收器的狀態(tài)和狀態(tài)間的轉(zhuǎn)移過(guò)程,此外定義了無(wú)線攜能通信系統(tǒng)中的信令和能量交互過(guò)程。無(wú)線攜能通信協(xié)議的提出符合無(wú)線能量傳輸技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)化和產(chǎn)業(yè)化的需求,是對(duì)無(wú)線攜能通信系統(tǒng)的積極探索。
[Abstract]:With the development of energy capture technology and the active advocacy of green communication by the government, wireless communication systems based on energy capture have been studied extensively and deeply in recent years. At the same time, the development of wireless Energy Transfer or Wireless Power transfer (WET or WPTT) also makes wireless portable Wireless Information and Power transfer (SWIPT) become a new research hotspot. How to use energy efficiently to capture the energy in the network. The transmission of data services is a hot issue of practical significance in energy capture wireless networks. The mathematical modeling and theoretical analysis of the energy capture wireless communication system are carried out, and the problem of maximizing the utility of wireless network transmission under different scenarios is studied. The specific work is as follows: 1. In order to ensure the quality of service (QoS) of data transmission and avoid the interruption of data transmission caused by randomness and intermittency of energy arrival, the problem of maximizing the transmission utility of point-to-point energy capture wireless communication system is studied. The transmission utility maximization problem is modeled as the average transmission utility maximization problem under the constraint of queue stability. An online average transmission utility maximization algorithm is designed using Lyapunov optimization theory. The algorithm does not depend on the energy capture process and prior knowledge of the wireless channel. Finally, The effectiveness of the proposed average transmission utility maximization algorithm is verified by Matlab numerical simulation. 2. The adaptive transmission of scalable Video coding (SVC) video in the energy capture communication system is studied. Under the condition of random energy arrival, the adaptive transmission of scalable Video coding (SVC) video is studied. In order to ensure the continuous transmission of video and reduce the jitter effect caused by frequent switching in scalable video layer, The adaptive transmission problem of scalable video is modeled as the problem of maximizing the utility of video transmission with constraints. The problem is transformed by Lyapunov optimization theory, and an online dynamic video layer transmission algorithm is proposed. The proposed algorithm is independent of the assumptions of the energy capture process and the channel, and has low complexity. Finally, the real scalable video sequences are used for numerical simulation. The experimental results verify the performance of the proposed algorithm. 3. Considering the adaptive transmission of scalable video in the energy capture communication system, in order to ensure the continuous transmission of scalable video base layer, The problem of maximizing the utility of scalable video transmission is modeled as CMDP model by taking the energy reservation in rechargeable battery as a constraint, and an online learning algorithm is designed based on approximate dynamic programming theory. At the same time, the Gao Si hybrid model Gaussian Mixture Model (GMMM) and the online expectation maximization maximization (EMMM) algorithm are used to study the energy distribution, and the learning information is used to improve the performance and convergence speed of the algorithm. Finally, the simulation experiments are designed with real video sequences. The validity of the proposed online learning algorithm is verified. 4. Considering the radiative wireless portable communication system, the state and the state transfer process between the transmitter and receiver are defined. In addition, the signaling and energy interaction process in wireless portable communication system is defined. The proposed wireless energy communication protocol conforms to the requirements of standardization and industrialization of wireless energy transmission technology, and is an active exploration of wireless energy carrying communication system.
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TN915.0

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本文編號(hào)：1591811