Resource Allocation for Energy Harvesting Communication Systems over Fading Channels
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: Energy Harvesting (EH) is an emerging communications paradigm to defeat the limitation of network longevity by recharging the nodes by harvesting energy from the environment. The Energy Harvesting Network (EHN) requires a stable and efficient power control scheme like other conventional communication systems. It is more complicated than conventional communication networks, in that it should not only consider the quality of service requirements of the network but also adapt to the randomness of the energy arrival. In this thesis, several optimal offline and online resource allocation strategies for point-to-point and two-hop EH communication networks over wireless fading channels are investigated. As a first step, the RGWF (Recursive Geometric Water-filling) algorithm is introduced, which provides an optimal offline transmission policy for a point-to-point EH communication system. Next, a network composed of a source, a relay, and a destination, where the source is an EH node is considered. Joint time scheduling and power allocation problems are formulated to maximize the network throughput by considering conventional and bufferaided link adaptive relaying protocols. Based on the modified RGWF algorithm, the joint power allocation and transmission time scheduling problem are decoupled, and efficient offline schemes are proposed for a two-hop wireless network for delay-tolerant and delay sensitive applications. In the second part, the aim is to obtain the optimal transmission policy that maximizes the average total throughput of a point-to-point EH communication system with low and high data arrival rate in an online manner. The solution is obtained using dynamic programming by casting the proposed problem as a semi-Markov decision process (SMDP). In a delay-tolerant approach with high data rate, a cross-layer adaptation is considered, where the proposed policy chooses modulation constellation for EH networks dynamically, depending on battery state, data buffer state in addition to channel state. The proposed SMDP-based dynamic programming approach has proven to be dynamically adaptive to the change of the channel and/or buffer states that optimally satisfy the BER requirements at the physical layer, and the overflow requirements at the data-link layer.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».