Sum-Throughput Maximization in Wireless Sensor Networks With Radio Frequency Energy Harvesting and Backscatter Communication
Notice bibliographique
Résumé
This paper formulates and solves optimization problems whose objective is to maximize the sum-throughput of wireless sensor networks with radio frequency (RF) energy harvesting (EH) and backscatter communication. The paper proposes and analyzes three protocols for maximizing the sum-throughput; namely, the time-division with downlink data decoding protocol, hybrid power splitting/data decoding protocol, and backscatter-enabled combination protocol. The time-division protocol optimizes a wireless powered communication network (WPCN) with a two-way communication link between the sensors and a hybrid access point. The hybrid protocol optimizes a WPCN with a power splitting downlink data decoding phase. The backscattered-enabled combination protocol optimizes a WPCN with a power splitting downlink data decoding phase and backscatter communication enabled sensors. Numerical results show that the hybrid and combination protocols deliver up to 14.5% and 30.5% increase in sum-throughput, respectively, compared with the reference time-switching RF EH protocol in a dynamic environment. The findings are significant for the future widespread adoption of WPCN systems powered by RF energy sources in the real world by increasing the amount of harvested energy and system achievable data rate.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».