[論文レビュー] Node Placement and Distributed Magnetic Beamforming Optimization for Wireless Power Transfer

Mohammad R. Vedady Moghadam, Rui Zhang|arXiv (Cornell University)|Aug 1, 2016

Wireless Power Transfer Systems参考文献 28被引用数 3

ひとこと要約

本稿では、磁気共鳴結合を用いた近接領域無線電力伝送における最適化されたノード配置および分散磁気ビームフォーミング方式を提案する。送信機の配置と適応ビームフォーミング電流を共同最適化することにより、1次元または2次元領域全体で最小受信電力を最大化し、非適応的およびヒューリスティックなベンチマークと比較して顕著な利得を達成する均一な電力カバレッジを実現する。

ABSTRACT

In multiple-input single-output (MISO) wireless power transfer (WPT) via magnetic resonant coupling (MRC), multiple transmitters are deployed to enhance the efficiency of power transfer to the electric load at a single receiver by jointly optimizing their source currents/voltages to constructively combine the induced magnetic fields at the receiver, known as magnetic beamforming. In practice, since the transmitters (power chargers) are usually at fixed locations and the receiver (e.g. mobile phone) is desired to be freely located in a target region for wireless charging, its received power can fluctuate significantly over locations even with adaptive magnetic beamforming applied. To achieve uniform coverage, the transmitters need to be optimally placed in the region, which motivates this paper. First, we derive the optimal magnetic beamforming solution in closed-form for a distributed MISO WPT system with given locations of the transmitters and receiver to maximize the deliverable power to the receiver load subject to a given sum-power constraint at all transmitters. With the optimal magnetic beamforming solution, we then jointly optimize the locations of all transmitters to maximize the minimum power deliverable to the receiver when it is being moved over a given one-dimensional (1D) region, i.e., a line of finite length. Although the formulated node placement problem is non-convex, we propose an iterative algorithm for solving it efficiently. Extensive simulation results are provided which show the significant performance gains by the proposed design with optimized transmitter locations and magnetic beamforming as compared to other benchmark schemes with non-adaptive or heuristic currents allocation and transmitters placement. Last, we extend the node placement problem to the more general case of two-dimensional (2D) region, and draw the key insights.

研究の動機と目的

• 受信機の移動による受信電力の変動に起因する磁気共鳴WPTにおける課題に取り組む。
• 送信機の配置とビームフォーミングウェイトを共同最適化することで、ターゲット領域全体に均一な電力供給を確保する。
• 送信機における総電力制約下で、1次元または2次元領域における最小受信電力を最大化する。
• 分散MISO-WPTシステムにおける非凸最適化問題に対する効率的なアルゴリズムを開発する。
• 実用的でスケーラブルなノード配置戦略を用いて、2次元領域への設計を拡張する。

提案手法

• 固定された送信機および受信機の位置における、総電力制約下で配備電力を最大化する閉形式最適磁気ビームフォーミング解を導出する。
• 1次元領域における最小受信電力を最大化するために、送信機の配置とビームフォーミングウェイトを共同最適化する反復的アルゴリズムを提案する。
• 回転対称性と素数に基づくリング構造の制約を適用し、互いに異なる対称的配置を確保し、ビームフォーミング利得を維持する。
• 1次元解を、素数個の送信機を1リングに配置した構造的配置を用いて2次元領域に拡張する。
• KKT条件を用いてビームフォーミング解の最適性を証明し、対称性を活用して設計の複雑さを低減する。
• 数学的解析を用いて、複数リング構成における回転対称性および構造的相違性の必要十分条件を確立する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 分散MISO-WPTシステムにおいて、1次元領域に均一な電力供給を実現するために、送信機の配置をどのように最適化できるか。
• RQ2 固定された送信機および受信機の位置における、総電力制約下で受信電力を最大化する最適ビームフォーミング戦略は何か。
• RQ3 複数リング送信機構成において、回転対称性および構造的相違性をどのように数学的に特徴づけられるか。
• RQ4 ノード配置とビームフォーミングを共同最適化することで、非適応的またはヒューリスティックな手法と比較してどの程度の性能向上が達成可能か。
• RQ5 1次元ノード配置最適化を、実用的でスケーラブルな方法で2次元領域にどのように拡張できるか。

主な発見

• 提案された閉形式ビームフォーミング解は、総電力制約下で固定された送信機および受信機の位置において、最適な電力配備を達成する。
• 1次元ノード配置最適化のための反復的アルゴリズムは、固定またはヒューリスティックな送信機配置を用いたベンチマーク手法と比較して、最小受信電力を顕著に向上させる。
• 1リングあたりの素数個の送信機を用いることで、回転対称性と構造的相違性が確保され、スケーラブルで対称的なシステム設計が可能になる。
• シミュレーション結果は、ノード配置とビームフォーミングを共同最適化した場合に、均一な電力カバレッジにおいて顕著な性能向上を示している。
• 2次元領域への拡張においても、効率的で対称性に基づく送信機リング構成を用いることで高い性能を維持している。
• 理論的解析により、KKT条件下でビームフォーミング解がグローバルに最適であることが確認され、非凸最適化へのアプローチの妥当性が裏付けられている。