Novel Mathematical Framework for Performance Analysis of Energy Harvesting-Based Point-to-Point Communications
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents a novel performance evaluation framework for energy harvesting communications. As the harvested energy may not always be at the required levels in the transmitter’s battery, possible energy outage may hinder the transmission, especially in weak channel conditions. Herein, we analyze the performance of an energy harvesting communication link by allowing a certain level of energy outage to occur. Such operation is challenging, given that the energy coming into the battery from an uncontrollable source, e.g., solar energy, does not relate to the channel conditions and quality-of-service (QoS) requirement, whereas energy going out of the battery is directly dependent on both. Hence, the incoming energy and outgoing energy become independent of each other. Knowing the exact level of energy that is accumulated in the battery is therefore challenging. To deal with these challenges, a probabilistic energy-outage approach and a virtual battery queuing model are proposed and used to develop the target performance evaluation framework while leveraging the large deviation principle theorem. The derived energy-outage probability of the communication system relates the system parameters, namely, QoS component, channel conditions, and harvested energy. Numerical results are presented to confirm the analytical findings and discuss the performance of energy harvesting based communication with tolerable energy-outage as a function of the system parameters.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».