Performance Analysis of Energy Beamforming WPCN Links With Channel Estimation Errors
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we analyze the performance of a wireless-powered communication network that consists of a multiple-antenna hybrid access point (AP) and a single-antenna user. The AP transmits radio frequency (RF) power in the downlink (DL) using maximal ratio transmission (MRT) type energy beamforming. The user harvests it and transmits data to the AP in the uplink (UL), which is received with maximal ratio combining (MRC). Previous analyses have assumed the availability of perfect channel estimation. In contrast, we eliminate this unrealistic assumption and consider the effect of imperfect channel estimates. We first derive the distributions of the received AP signal-to-noise ratio (SNR). We then analyze the average throughput performance of delay-limited and delay-tolerant modes by evaluating the outage probability (OP) and ergodic capacity (EC). We also derive the exact bit error rates (BERs) and symbol error rates (SERs) of several digital modulations. Asymptotic performance expressions in the high SNR regime and the large antenna regime are also developed. Finally, analytical and asymptotic results are validated by Monte-Carlo simulations. The impacts of the transmit power, the energy harvesting (EH) time, the number of antennas and the efficiency of EH are investigated.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 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 ».