Wireless-Powered Interference Networks: Applications, Approaches, and Challenges
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Interference is usually regarded as a detrimental factor that must be avoided or suppressed to achieve higher performance in traditional wireless communications. Wireless energy harvesting (EH) technologies have been found to be capable of converting such harmful interference into a feasible energy source for low-powered Internet of Things (IoT) devices that otherwise have limited lifetimes. In this context, we introduce a wireless-powered interference network (WPIN) in which interference is proactively controlled, considering the two opposing concepts of signal jammers and energy sources to improve the bidirectional transmission rate of IoT devices. First, an overview of WPIN applications is provided in various wireless topologies with complex cochannel interference. Then, a wireless interference harvesting protocol is presented to manage this cochannel interference for bidirectional communications in WPINs. We investigate coordinated resource management and beamforming schemes based on this interference harvesting protocol and demonstrate how these schemes improve the performance of WPINs. Simulation results show that the proper utilization of interference according to the channel structure decreases interference’s negative effects on information decoding and increases the amount of harvested energy, thereby simultaneously improving the downlink and uplink capacities. Finally, imminent research challenges and directions with regard to making WPINs more practical and useful are outlined.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 découle