【摘 要】
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最近几年,随着物联网(Internet of Things,IoT)快速的进入到各个行业中,传感器网络(Wireless Sensor Networks,WSNs)作为IoT发展的一个重要推动者,基本都是依靠电池充电的,但
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最近几年,随着物联网(Internet of Things,IoT)快速的进入到各个行业中,传感器网络(Wireless Sensor Networks,WSNs)作为IoT发展的一个重要推动者,基本都是依靠电池充电的,但是它的使用寿命很有限,为了解决给电池进行频繁的充放电或是更换电池带来的不便,能量收获(Energy Harvesting,EH)作为一种延长网络寿命的替代方案就变得非常的有吸引力,它能够从周围环境中收获能量来给无线传感器供能。那么将EH应用在传统的无线通信中即信息与功率同传(Simultaneous Wireless Information and Power Transfer,SWIPT)最近也得到了广泛的研究。本文主要研究了两种场景——基站与用户处于一跳之间以及基站与用户处于两跳之间即存在中继的异构用户多输入单输出(Multiple-Input Single-Output,MISO)SWIPT广播信道模型,本文的工作主要如下:1)基站与用户处于一跳与两跳之间的这两种场景中我们都考虑了用户异构的模型,即该模型中存在只接收信息的用户(ID用户)、只接收能量的用户(EH用户)以及既接收信息也接收能量的用户(ID/EH用户)的异构。2)在基站与用户处于两跳的模型中,首次采用了中继与用户都需要进行SWIPT的过程,即中继采用的是无源的设计(没有外来的供电电源,需要通过接收基站发射的信号进行能量的存储),并且将中继的的收发天线设置为多天线模型,在此基础上中继还采用了全双工功率分配(power splitting,PS)的工作模式——中继在接收信息和存储能量的同时还能够转发信号。3)首次将ZF-DPC应用在SWIPT系统中来降低系统计算的复杂度,并且与传统的解决非确定性多项式难题(Non-deterministic Polynomial-hard,NP-hard)采用的半正定松弛(Semidefinite Relaxation,SDR)以及波束赋形算法破零(Zero-Forcing,ZF)、最大比发送(Maximum Ratio Transmission,MRT)算法进行了对比,并对其性能进行了分析。
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