[논문 리뷰] Node Placement and Distributed Magnetic Beamforming Optimization for Wireless Power Transfer

Mohammad R. Vedady Moghadam, Rui Zhang|arXiv (Cornell University)|2016. 08. 01.

Wireless Power Transfer Systems참고 문헌 28인용 수 3

한 줄 요약

이 논문은 자기 공진 커플링을 사용한 near-field 무선 전력 전송을 위한 최적의 노드 배치 및 분산 자기 beamforming 기법을 제안한다. 전송기 위치와 적응형 beamforming 전류를 공동으로 최적화함으로써, 1차원 또는 2차원 영역 전역에서 최소 수신 전력의 최대화를 달성하여 비적응형 및 히우리스틱 기준 대비 뚜렷한 성능 향상을 이룬다.

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.

연구 동기 및 목표

• 수신기 이동으로 인한 수신 전력 변동 문제를 해결함에도 불구하고 적응형 beamforming에도 불구하고 발생하는 근접 영역 무선 전력 전송에서의 수신 전력 변동 문제를 해결한다.
• 전송기 위치와 beamforming 가중치를 공동으로 최적화하여 목표 영역 전역에서 균일한 전력 공급을 보장한다.
• 전송기에서의 총 전력 제약 조건 하에 1차원 또는 2차원 영역에서 최소 수신 전력을 최대화한다.
• 분산 MISO-WPT 시스템에서의 비볼록 최적화 문제를 효율적으로 해결하기 위한 알고리즘을 개발한다.
• 실용적이고 확장 가능한 노드 배치 전략을 고려하여 설계를 2차원 영역으로 확장한다.

제안 방법

• 고정된 전송기 및 수신기 위치에서 총 전력 제약 조건 하에 전달 전력을 최대화하기 위한 폐쇄형 최적 자기 beamforming 해법을 유도한다.
• 1차원 영역에서 최소 수신 전력을 최대화하기 위해 전송기 위치와 beamforming 가중치를 공동으로 최적화하기 위한 반복적 알고리즘을 제안한다.
• 회전 대칭성과 소수 기반의 고리 구조 제약 조건을 적용하여 서로 다른 대칭 구성을 유지하면서 beamforming 이득을 보존한다.
• 1차원 해법을 소수 개의 전송기를 가진 고리 구조로 배열한 다중 고리 구조를 사용해 2차원 영역으로 확장한다.
• KKT 조건을 활용해 beamforming 해법의 최적성을 증명하고 대칭성을 활용해 설계 복잡도를 감소시킨다.
• 수학적 분석을 통해 다중 고리 구성에서의 회전 대칭성과 구조적 차별성에 대한 필요 및 충분 조건을 수립한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 분산 MISO-WPT 시스템에서 1차원 영역 전역에 균일한 전력 공급을 보장하기 위해 전송기 위치를 어떻게 최적화할 수 있는가?
• RQ2 고정된 전송기 및 수신기 위치에서 총 전력 제약 조건 하에 수신 전력을 최대화하기 위한 최적의 beamforming 전략은 무엇인가?
• RQ3 다중 고리 전송기 구성에서 회전 대칭성과 구조적 차별성은 어떻게 수학적으로 기술할 수 있는가?
• RQ4 노드 배치와 beamforming을 공동으로 최적화함으로써 비적응형 또는 히우리스틱 기법 대비 달성 가능한 성능 향상은 어느 정도인가?
• RQ5 실용적 확장성을 확보하기 위해 1차원 노드 배치 최적화는 어떻게 2차원 영역으로 확장할 수 있는가?

주요 결과

• 제안된 폐쇄형 beamforming 해법은 총 전력 제약 조건 하에 고정된 전송기 및 수신기 위치에서 최적의 전력 전달을 달성한다.
• 1차원 노드 배치 최적화를 위한 반복적 알고리즘이 고정 또는 히우리스틱 전송기 위치 기반 기준 대비 최소 수신 전력의 뚜렷한 향상을 보였다.
• 고리당 소수 개의 전송기를 사용함으로써 회전 대칭성과 구조적 차별성이 보장되어 확장 가능하고 대칭적인 시스템 설계가 가능해졌다.
• 시뮬레이션 결과는 노드 배치와 beamforming을 공동으로 최적화할 경우 균일한 전력 커버리지에서 뚜렷한 성능 향상이 이루어짐을 입증했다.
• 2차원 영역으로의 확장은 효율적인 대칭 기반 전송기 고리 구성으로 높은 성능를 유지하였다.
• 이론적 분석을 통해 KKT 조건 하에서 beamforming 해법이 전역적으로 최적임을 확인하여 비볼록 최적화에 대한 접근 방식의 타당성을 검증했다.