본 연구는 LTE, 5G의 무선 통신네트워크망에서 효율적으로 무선에너지하비스팅과 데이터 전송 실시하기 위한 시스템 모델을 제시한다. 수신 된 신호의 파워를 타임 스위칭(Time Switching)과 파워 스플릿팅(Power Splitting) 기법을 통해 우리가 원하는 무선에너지하비스팅 효율과 데이터 전송률을 만족시키기 위한최적의 타암 & 파워 비율을 찾는다. 그래서 최적의 시간 & 파워 비율을 선정함으로써 우리는 효율적으로 데이터 전송과 에너지하비스팅이 가능하다. 또 이상적인 수신기와 제안한 시스템 모델의 비교를 통해 성능 분석을 실시하고, 앞으로의 연구방향을 제시한다.
RF신호로부터 전력을 수집하는 에너지 하베스팅 기술은 센서의 전원 공급 문제를 해결함으로써 네트워크의 수명을 향상시킬 수 있는 방안으로 최근 큰 관심을 받고 있다. 본 논문에서는 무선 정보 및 전력 동시 전송을 위한 효율적인 알고리즘을 제안하고자 한다. 먼저, 에너지 하베스팅 네트워크에서 채널의 probability density function을 이용하여 water-level의 하계값을 찾은 후, 이를 기반으로 파워 할당 해를 도출한다. 또한, 최소 필요 획득 에너지 조건을 효율적으로 만족시켜줄 수 있는 파워 분할 방안을 제안하였다. 시뮬레이션을 통해 제안 방안은 기존 방안에 비해 최소 필요 획득 에너지 조건을 보장하면서 평균 데이터 전송률을 향상시키고, 최적해에 비해서는 10% 미만의 미미한 성능 저하가 있었지만 계산 복잡도를 현저히 줄일 수 있음을 보인다.
A target of this paper is to study on the usefulness of the adaptive piezoelectric energy harvesting device as a wireless electrical power supply when it is driven by mechanical vibrations of low frequency. For this purpose, an adaptive control technique and a step-down converter are used. A THUNDER series a piezoelectric material (TH7-R), which has been developed by a NASA engineer is selected for this study. In order to provide a mechanical energy to the piezoelectric material, a mechanical motion vibrator is designed. The adaptive controller is implemented using a dSPACE DS1104 controller board. The do-dc converter with an adaptive control technique harvests energy at over five times the rate of direct charging without a converter.
In this paper, PMPG (Piezoelectric Micro Power Generator) was investigated by ANSYS FEA (Finite Element Analysis) to decrease operating frequency and improve out power. The micro power generator was designed to convert ambient vibration energy to electrical power as a ZnO piezoelectric material. To find optimal model in low vibration ambient, the shape of power generator was changed with different membrane width, thickness, length, and proof mass size. Used the ANSYS modal analysis, bending mode and stress distribution of optimal model were analyzed. Also, the displacement with the frequency range was analyzed by harmonic analysis. From the simulation results, the resonance frequency of optimal model is about 373 Hz and confirmed the possibility of ZnO micro power generator for wireless sensor node applications.
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.
This paper implements a simultaneous solar and thermal energy harvesting system, as a hybrid energy harvesting (HEH) system, to convert ambient light into electrical energy through photovoltaic (PV) cells and heat absorbed in the body of PV cells. Indeed, a solar panel equipped with serially connected thermoelectric generators not only converts the incoming light into electricity but also takes advantage of heat emanating from the light. In a conventional HEH system, the diode block is used to provide the path for the input source with the highest value. In this scheme, at each time, only one source can be handled to generate its output, while other sources are blocked. To handle this challenge of combining resources in HEH systems, this paper proposes a method for collecting all incoming energies and conveying its summation to the load via the current mirror cells in an approach similar to the maximum power point tracking. This technique is implemented using off-the-shelf components. The measurement results show that the proposed method is a realistic approach for supplying electrical energy to wireless sensor nodes and low-power electronics.
In real time applications, due to their effective cost and small size, wireless networks play an important role in receiving particular data and transmitting it to a base station for analysis, a process that can be easily deployed. Due to various internal and external factors, networks can change dynamically, which impacts the localisation of nodes, delays, routing mechanisms, geographical coverage, cross-layer design, the quality of links, fault detection, and quality of service, among others. Conventional methods were programmed, for static networks which made it difficult for networks to respond dynamically. Here, machine learning strategies can be applied for dynamic networks effecting self-learning and developing tools to react quickly and efficiently, with less human intervention and reprogramming. In this paper, we present a wireless networks survey based on different machine learning algorithms and network lifetime parameters, and include the advantages and drawbacks of such a system. Furthermore, we present learning algorithms and techniques for congestion, synchronisation, energy harvesting, and for scheduling mobile sinks. Finally, we present a statistical evaluation of the survey, the motive for choosing specific techniques to deal with wireless network problems, and a brief discussion on the challenges inherent in this area of research.
Energy Harvesting is a technology that can convert wasted energy such as vibration, heat, light, electromagnetic energy, etc. into usable electrical energy. Among them, vibration-based piezoelectric energy harvesting (PEH) has high energy conversion efficiency with a small volume; thus, it is expected to be used in various autonomous powering devices, such as implantable medical devices, wearable devices, and energy harvesting from road or automobiles. In this study, wasted vibration energy in an automobile is converted into electrical energy by high-power piezoelectric materials, and the generated electrical energy is found to be an auxiliary power source for the operation of wireless sensor nodes, LEDs, etc. inside an automobile. In order to properly install the PEH in an automobile, vibration characteristics includes frequency and amplitude at several positions in the automobile is monitored initially and the cantilever structured PEH was designed accordingly. The harvesting properties of fabricated PEH is characterized and installed into the engine part of the automobile, where the vibration amplitude is stable and strong. The feasibility of PEH is confirmed by operating electric components (LEDs) that can be used in practice.
본 논문에서는 간섭신호가 존재하는 무선 에너지 중계 네트워크 환경에서 중계 노드의 에너지 수확률을 결정하는 TSR 기반 에너지 하베스팅 기법의 성능을 향상시키기 위하여 간섭을 고려한 전송채널 분석 모델과 에너지 하베스팅 최적화 기법을 제안한다. 특히, 간섭 신호를 고려한 최적의 수신기 모드 스위칭 메커니즘 설계를 위한 최적의 에너지 수확률(energy harvesting ratio) 결정 기법을 제안하여 RF 에너지 하베시팅 시스템의 처리율을 최대화 할 수 있도록 하였다.
Energy harvesting from the vibration through the piezoelectric effect has been studied for powering the wireless sensor node. As piezoelectric unimorph cantilever structure can transfer low vibration to large displacement, this structure was commonly deployed to harvest electric energy from vibrations. Piezoelectric unimorph structure was composed of small stiff piezoelectric ceramic on the large flexible substrate. As there is the large Young's modulus difference between the flexible substrate and stiff piezoelectric ceramic, flexible substrate could not homogeneously transfer the vibration to stiff piezoelectric ceramic. As a result, most piezoelectric ceramics had been broken at the certain point. We measured and analyzed the stress distribution on the piezoelectric ceramic on the cantilever.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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