Ambient Wireless Energy Harvesting in Small Cell Networks: Performance Modeling and Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Small cell networks (SCNs) are envisioned as a key enabling feature of next-generation wireless networks that can meet the high capacity requirements in outdoor/indoor environments [1]. The successful implementation of SCNs faces several challenges. For instance, the increase in co-channel interference (CCI) due to densification of small cells can significantly degrade the achievable network capacity. Moreover, the subsequent increased energy consumption of the system is undesirable from both environmental and economical perspectives. Finally, providing grid power to all small cell base stations (SBSs) may not always be feasible due to their possible outdoor/remote/hard-to-reach locations. Thanks to the recent advancements in wireless energy harvesting (EH) techniques, it has become feasible to power small devices wirelessly. Wireless EH thus enables dense deployment of SBSs irrespective of the availability of power grid connections. It is important to note that dedicated EH leverages the deployment of dedicated energy sources. Therefore, additional resource/power consumption is unavoidable [2]. Consequently, ambient EH is crucial to reduce the grid power consumption of cellular networks. Unfortunately, owing to the dependence of energy harvested from renewable energy sources on temporal/geographical/environmental circumstances, consistent performance at the base stations (BSs) may not be guaranteed. Also, harvesting energy from renewable energy sources may require an extra hardware setup of solar panels and/or wind turbines. Thus, the significance of investigating other kinds of ambient sources in order to minimize the grid power consumption of cellular networks becomes evident. Motivated by the aforementioned facts, in this chapter, we focus on RF-based ambient EH small cell networks and highlight the corresponding challenges from implementation and operation perspectives. These challenges arise due to factors such as nondeterministic energy arrival patterns, EH mode selection, energy-aware cooperation among base stations, etc. Next, we provide a brief overview of the existing literature in the context of the challenges discussed. The review provided highlights the research gaps and points out future research directions. Finally, we investigate the performance of a K -tier uplink cellular network where cellular users harvest RF energy from the concurrent downlink transmissions from all network tiers. Then, each user stores the harvested energy in an attached battery until the amount of energy stored therein is sufficient to perform channel inversion power control.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».