본 논문에서는 RF 에너지 하비스팅 네트워크에서 최대 전송 파워량 제한 및 최소 채널 용량 달성에 관한 제약조건을 만족시키며 에너지 하비스팅율과 채널 용량을 최대화 시키는 연구를 진행하였다. 전력 분할 기법 (power-splitting scheme) 기반 안테나로 구성된 주파수 분할 다중접속 환경에서 하나의 액세스 포인트 (access point)로부터 무선 에너지와 정보를 사용자들에게 동시에 송수신하는 모델을 가정하였다. 네트워크 성능 지표로서 에너지 효율 (energy efficiency)을 정의하고 이를 최대화 시킬 수 있는 Lagrange 이중 분해 기반의 최적화 솔루션을 제안하였다. 모의실험 결과를 통해 제안한 솔루션이 설정된 제한조건들을 만족하면서 효과적으로 에너지 효율을 최대화시키는 것을 확인하였다.
In this paper, the impact of energy constraints on a two-hop network with a source, a relay and a destination under random medium access is studied. A collision channel with erasures is considered, and the source and the relay nodes have energy harvesting capabilities and an unlimited battery to store the harvested energy. Additionally, the source and the relay node have external traffic arrivals and the relay forwards a fraction of the source node's traffic to the destination; the cooperation is performed at the network level. An inner and an outer bound of the stability region for a given transmission probability vector are obtained. Then, the closure of the inner and the outer bound is obtained separately and they turn out to be identical. This work is not only a step in connecting information theory and networking, by studying the maximum stable throughput region metric but also it taps the relatively unexplored and important domain of energy harvesting and assesses the effect of that on this important measure.
최근 에너지 하베스팅 기술은 배터리 용량 부족 문제를 해결하여 네트워크 수명을 향상시킬 수 있는 방안으로 관심을 받고 있다. 하지만 기존 연구의 경우 정확한 채널정보를 바탕으로 한 이상적인 환경에서의 하베스팅 기술만을 고려하였다. 본 논문에서는 채널 추정 절차와 이에 따른 채널 추정 오차를 반영한 현실적 에너지 하베스팅 네트워크 환경에서 에너지 효율성을 향상시키기 위한 자원 할당 기법을 제안한다. 제안 기법에서는 최적화 기법을 이용하여 시스템 데이터 전송률, 에너지 획득량, 불완전한 채널 추정 특성 등을 동시에 고려한 스케줄링 및 파워 할당 해를 찾는다. 제안 기법은 에너지 효율성 관점에서 기존의 하베스팅 기법보다 향상된 성능을 보이며, 채널 추정 오차가 반영되었을 때의 에너지 효율적 자원할당 방법에 대한 새로운 정보를 제공한다.
본 논문은 무전원의 백스케터 통신이 결합된 RF 에너지 하비스팅 시스템에서 주파수 자원의 효율을 높이기 위한 스펙트럼 센싱 알고리즘을 연구했다. 송신기 측에 스팩트럼 센싱 알고리즘을 이용해서 유휴주파수 대역을 찾고, 찾은 유휴주파수 대역 중에서 페이딩 영향이 적은 채널을 선택한다. 알고리즘을 적용한 송신기는 페이딩의 영향이 적은 신호를 송신하여, 수신측에서 수신신호의 간섭을 완화시키고, 수신신호강도를 향상시킬 수 있다. 따라서, 백스케터 통신이 결합된 RF 에너지 하비스팅에 스팩트럼 센싱 알고리즘이 적용된 송신기를 사용하고, 컴퓨터 시뮬레이션 결과를 통해 백스케터 통신의 BER과 수신거리별 수신세기, 그리고 RF 에너지 하비스팅의 성능이 이전보다 향상하는 것을 확인하였다.
최근 무선 에너지 하비스팅 기술이 센서와 같은 소형 IoT 디바이스들의 크기 제한으로 인한 배터리 부족 문제의 해결방법으로 각광을 받고 있다. 이 기술이 기존의 인지무선 네트워크에 적용된다면 인지 유저들의 운용시간 증가로 인한 네트워크 처리량의 증가를 기대할 수 있다. 본 논문에서는 인지 유저(Cognitive User)가 근처에서 동작 중인 우선 유저(Primary User)의 특정 거리 안에 존재할 때 우선 유저가 전송한 통신 신호로부터 무선 에너지 하비스팅을 하고 특정 거리 밖에 존재할 때 비어있는 채널을 골라 통신을 하도록 한다. 이 때 우선 유저와 인지 유저는 Homogeneous Poisson Pont Process 형태로 분포되어 있고 통신을 하고 있는 수신자들과 일정한 거리로 떨어져있다. 위와 같은 네트워크 모델에서 주어진 여러 가지 조건하에 인지 유저 네트워크 처리량을 최대화할 수 있는 전송파워, 인지 유저 밀도 제안하고 앞으로의 연구방향을 제시한다.
최근, 휴대용 무선 통신 단말기 사용이 보편화 되고 다양한 통신 기술이 서비스되면서 단말의 소형화, 사용 지속성 측면에서 에너지 효율이 중요하게 다루어지고 있다. 단말이 지속적으로 다양한 통신서비스를 제공받기 위해 단말 주변 수 m 내에서 RF 에너지 신호를 방사하는 source로부터 RF 신호를 자원으로 무선으로 전력을 충전하는 무선 에너지 하비스팅 시나리오를 가정한다. 본 논문에서는 무선 에너지 하비스팅 효율을 증대시키기 위해 RF 신호를 송신하는 송신부(Tx)와 에너지 하비스팅 장치인 수신부(Rx)간 주기적으로 할당된 전체 주파수 범위 내에서 하비스팅 효율 맵을 형성하는 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘을 통해서 주파수에 따른 페이딩 정도를 파악하고 가장 높은 효율 값을 갖는 주파수를 선택하여 source 신호로 송신하여 에너지 하비스팅 효율 최적화를 달성한다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과 제안한 알고리즘을 통해 가장 높은 효율을 갖는 신호는 가장 낮은 효율의 신호에 비해 동일 거리에서 최대 4.45dB 이득이 있음을 확인하였다.
In this paper, we maximize the lifetime of a multi-hop path through a cooperative wireless energy sharing scheme between constituent nodes in a wireless multi-hop communication. Considering a bidirectional multi-hop communication environment, we present an optimization problem to maximize path lifetime by adjusting the amount of energy each node needs to share with its neighboring nodes. On the basis of solidarity property, i.e., the lifetime of the multi-hop path is maximized when the lifetimes of all nodes are the same, we convert the considered optimization problem into a linear programming problem and solve it easily. Simulation result shows that the proposed two-way wireless energy sharing method maximizes the path lifetime of multi-hop communications and approximately doubles the path lifetime compared with the one-way energy sharing method.
스펙트럼 센싱은 인지무선 (cognitive radio) 시스템을 동작시키기 위한 주요한 기법이며 인지무선 시스템을 통해 최근 주목받고 있는 무선에너지하비스팅 시스템에 에너지 하비스팅 효율을 개선할 수 있다. 최근 스펙트럼 센싱을 위한 다양한 기술이 연구되었는데, 그 중에서 가장 널리 쓰이고 있는 에너지 검출 (energy detection) 기술이 있다. 그러나 2차 유저 (secondary user; SU) 가 주파수 페이딩 (frequency fading) 및 쉐도잉 (shadowing)에 의해 영향을 받을 수 있기 때문에, 에너지 검출은 실제 무선 통신에서 숨겨진 단말기 문제 (hidden terminal problem)를 갖는다. 협력 스펙트럼 센싱 (cooperative spectrum sensing)은 SU의 공간적 다양성을 이용하여 이 문제를 해결할 수 있습니다. 그러나 다중 보조를 처리하여 데이터를 증가시키는 문제가 있기 때문에 우리는 적응형 스펙트럼 센싱 알고리즘을 사용하는 시스템 모델을 제안하고 성능을 시뮬레이션 한다. 이 알고리즘은 기본 사용자 (primary user; PU)의 수신 신호의 신호 대 잡음비 (signal to Noise Ratio; SNR)에 따라 단일 에너지 검출과 협동 에너지 사이의 감지 방법을 선택하는 방법을 이용한다. 시뮬레이션 결과를 통해 적응형 스펙트럼 센싱이 인지무선 시스템에서 더 효율적이라는 것을 확인한다.
본 논문에서는 에너지 수확 센서 네트워크 시스템을 DEVS 형식론을 이용해서 시뮬레이션하고 모델링한다. 이 시스템은 주전원이나 배터리를 사용하는 싱크(마스터(master)) 노드와 에너지 수확 소자로부터 전원을 공급 받는 센서(slave) 노드로 구성 된다. 시뮬레이션을 위해 (i) 슬레이브 노드에서 에너지 수확하고 저장하는 회로의 동작을 연속적인 구간들로 분할한 후에 각 구간을 이산적인 상태로 표현하고, (ii) 마스터 노드와 슬레이브 노드의 컴포넌트들의 동작의 관계를 면밀하게 분석하여, (iii) 분석된 결과를 DEVS 형식론을 이용하여 모델링하고 시뮬레이션 한다.
In this paper, we consider a source node that operates over a time varying channel with energy harvesting capability. The goal of the source is to maximize the average number of successfully delivered packets per time slot. The source is able to choose whether to transmit a packet or defer the transmission in each time slot. The decision which is chosen by the source depends on the channel information available and the length of the energy queue. We formulate the problem of finding the optimal policy as a Markovian decision problem. We show some properties of the value function that represents the discounted number of successfully delivered packets per time slot. We prove that the optimal policy is a threshold type policy depending on the state of the channel and the length of the energy queue. We also derive an upper bound for the average number of packets per time slots successfully received by the destination. We show using numerical results that this bound is a tight bound on the performance of the optimal policy. And we consider the case of time varying channel but without channel state information (CSI). Then, we study the impact of channel time varying nature and the availability of CSI. In this case, we show that the optimal policy is a greedy policy. The performance of this greedy policy is also calculated.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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