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Enregistrement W3201013425 · doi:10.1109/tgcn.2021.3113674

Fair Scheduling of Wireless Power Transfer to Nonlinear Energy Harvesters

2021· article· en· W3201013425 sur OpenAlexafffund
Ali Bayat, Sonia Aı̈ssa

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Green Communications and Networking · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnergy Harvesting in Wireless Networks
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésTransmitterComputer scienceWirelessWireless power transferScheduling (production processes)MultiplexingHomogeneousAlgorithmTopology (electrical circuits)MathematicsChannel (broadcasting)TelecommunicationsMathematical optimizationCombinatorics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The performances of two wireless power transfer (WPT) scheduling schemes,time sharing(TS) andspatial multiplexing(SM), in terms of provisioning fairness among energy receivers (ERs), are studied and compared while taking into account the nonlinearity of the harvesting circuits. In the network, the multiple-antenna energy transmitter attempts to maximize the harvested energy by the ER which has accumulated the minimum amount of energy among all single-antenna ERs during the WPT block—hence themax-minfairness criterion. Two network scenarios are studied: homogeneous, where similar channel coefficients are assumed for all the well-apart ERs, and heterogeneous, where the said coefficients can take arbitrary values. For WPT in single-band or multi-band, we analytically prove that the optimal scheduling policy in the homogeneous scenario is to allocate each ER thefull transmit powerwith uniform distribution of charging times among ERs, rather than to allocate thefull power transfer blockwith uniform distribution of the power among ERs. Generalization of the network to the heterogeneous scenario aims to find the optimal beamforming vectors for the SM scheme and the optimal time sharing vector for the TS scheme. We form the max-min fairness optimization problems for both scheduling techniques, in single- and multi-band WPT scenarios. The problems, which are nonlinear and non-convex, are solved through exhaustive search algorithms. It is proven that the TS scheduling outperforms the SM one in terms of max-min fairness as a result of taking into account the inherent non-linearity of the harvesting devices.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,206 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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