As Internet of Things (IoT) devices proliferate, sustainable methods for powering them are becoming indispensable. The wireless provision of power enables battery-free operation and is crucial for complying with weight and size restrictions. For the energy harvesting components of these devices to be small, a high operating frequency is necessary. In conjunction with an electrically large antenna, the receivers may be located in the radiating near-field (Fresnel) region, e.g., in indoor scenarios. In this paper, we propose a wireless power transfer system to ensure a reliable supply of power to an arbitrary number of mobile, low-power, and single-antenna receivers, which are located in a three-dimensional cuboid room. To this end, we formulate a max-min optimisation problem to determine the optimal allocation of transmit power among an infinite number of radiating elements of the system's transmit antenna array. Thereby, the optimal deployment, i.e, the set of transmit antenna positions that are allocated non-zero transmit power according to the optimal allocation, is obtained implicitly. Generally, the set of transmit antenna positions corresponding to the optimal deployment has Lebesgue measure zero and the closure of the set has empty interior. Moreover, for a one-dimensional transmit antenna array, the set of transmit antenna positions is proven to be finite. The proposed optimal solution is validated through simulation. Simulation results indicate that the optimal deployment requires a finite number of transmit antennas and depends on the geometry of the environment and the dimensionality of the transmit antenna array. The robustness of the solution, which is obtained under a line-of-sight (LoS) assumption between the transmitter and receiver, is assessed in an isotropic scattering environment containing a strong LoS component.


翻译:随着物联网(IoT)设备激增,为其供电的可持续方法变得不可或缺。无线供能技术可实现无电池工作,且对于满足设备重量与尺寸限制至关重要。为使这些设备的能量收集组件小型化,需采用高工作频率。结合电大尺寸天线,接收器可能位于辐射近场(菲涅尔)区域,例如室内场景。本文提出一种无线能量传输系统,以确保为三维长方体房间内任意数量的移动、低功耗、单天线接收器提供可靠供能。为此,我们构建了一个最大-最小优化问题,以确定系统发射天线阵列中无穷多个辐射单元的最优发射功率分配。由此,可隐式获得最优部署方案,即根据最优分配被分配非零发射功率的发射天线位置集合。一般而言,最优部署对应的发射天线位置集合的勒贝格测度为零,且该集合的闭包内部为空。此外,对于一维发射天线阵列,可证明发射天线位置集合是有限的。通过仿真验证了所提最优方案的有效性。仿真结果表明,最优部署需要有限数量的发射天线,且其取决于环境几何结构与发射天线阵列的维度。在包含强视距(LoS)分量的各向同性散射环境中,评估了基于发射器与接收器间视距假设所得方案解的鲁棒性。

0
下载
关闭预览

相关内容

Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
最新内容
BES:让语言模型通过双向进化搜索自我改进
专知会员服务
3+阅读 · 5月30日
以色列-美国-伊朗战争中的无人机:关键要点
专知会员服务
4+阅读 · 5月30日
《Palantir任务保障性软件安全标准(MA-S2)》
专知会员服务
10+阅读 · 5月30日
基于声学的无人机检测技术综述
专知会员服务
7+阅读 · 5月30日
《当代混合战争分析框架:俄乌战争经验教训》
战略前沿人工智能的再思考(中文)
专知会员服务
8+阅读 · 5月29日
《量化地基防空系统间接效应的博弈论方法》
专知会员服务
6+阅读 · 5月29日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员