Stochastic Geometry Based Performance Characterization of SWIPT in Cell-Free Massive MIMO
Notice bibliographique
Résumé
This paper investigates the integration of wireless information and power transfer (SWIPT) and cell-free massive multiple-input multiple-output (MIMO) technologies for a cell-free spatially random network, where the access points (APs) are located randomly and modeled using a Poisson point process, and the users' energy and data transfers are separated in time. For the time-division-duplexing mode of operation, the uplink channel state information is acquired locally at the distributed APs via user pilots, and the APs utilize conjugate beamforming for downlink transmissions by exploiting channel reciprocity. In addition, line-of-sight and non-line-of-sight scenarios, which arise from link blockages due to objects are considered along with the corresponding path loss and fading parameters in our performance analysis of the above system set-up. We characterize the harvested energy at a user for both linear and non-linear energy harvesting models, and derive expressions for the average achievable downlink rate for the energy harvesting users. Subsequently, we propose a multi-slot energy storing scheme, and thereby, derive the probability of a user being fully charged at any given time. The throughput and the harvested energy are investigated under different system parameters. We show that a higher mean energy can be harvested by energy users with limited impact on non-energy users through allocating a higher portion of power for the energy users. Furthermore, we reveal that increasing the AP power level has diminishing effect on the probability of being within the fully charged state.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».