[论文解读] Wirelessly Powered Cell-free IoT: Analysis and Optimization

Xinhua Wang, Alexei Ashikhmin+1 more|arXiv (Cornell University)|Jan 6, 2020

Energy Harvesting in Wireless Networks参考文献 20被引用 4

一句话总结

本文提出了一种基于无蜂窝大规模MIMO的无线供电物联网系统，以增强能量采集和上行链路数据传输。通过联合优化上行链路和下行链路功率控制，该系统在满足目标SINR的前提下最小化了总能量消耗，在吞吐量和能量效率方面均优于传统的集中式大规模MIMO和小蜂窝物联网系统。

ABSTRACT

In this paper, we propose a wirelessly powered Internet of Things (IoT) system based on the cell-free massive MIMO technology. In such a system, during the downlink phase, the sensors harvest radio-frequency (RF) energy emitted by the distributed access points (APs). During the uplink phase, sensors transmit data to the APs using the harvested energy. Collocated massive MIMO and small-cell IoT can be treated as special cases of cell-free IoT. We derive the tight closed-form lower bound on the amount of harvested energy, and the closed-form expression of SINR as the metrics of power transfer and data transmission, respectively. To improve the energy efficiency, we jointly optimize the uplink and downlink power control coefficients to minimize the total transmit energy consumption while meeting the target SINRs. Extended simulation results show that cell-free IoT outperforms collocated massive MIMO and small-cell IoT both in terms of the per user throughput for uplink, and the amount of energy harvested for downlink. Moreover, significant gains can be achieved by the proposed joint power control in terms of both per user throughput and energy consumption.

研究动机与目标

• 通过分布式接入点实现无线能量传输，解决物联网传感器电池寿命有限的问题。
• 通过利用分布式接入点改善路径损耗和能量集中度，克服传统蜂窝和小蜂窝物联网中小区边界用户性能不佳的问题。
• 联合优化上行链路和下行链路功率控制，以最小化总能量消耗，同时满足目标信号干扰加噪声比（SINR）要求。
• 推导出可采集能量和SINR的闭式表达式，以实现对无蜂窝、集中式大规模MIMO和小蜂窝物联网系统性能的分析评估。

提出的方法

• 构建基于无蜂窝大规模MIMO的物联网系统，其中分布式接入点（APs）在下行链路中波束成形射频能量，供传感器进行能量采集。
• 建模上行链路传输，传感器利用采集的能量同时向多个AP发送数据，以利用大尺度分集增益。
• 利用信道协方差和阵列响应向量，推导出可采集射频能量的紧致闭式下界。
• 推导出考虑信道估计误差和 pilot 污染的上行链路SINR的闭式表达式。
• 将联合功率控制问题重新表述为两个子问题：上行链路的线性规划和下行链路的凸二次规划，两者均可解析求解。
• 使用统计信道状态信息（CSI）和大尺度衰落系数来建模信道估计和波束成形。

实验结果

研究问题

• RQ1 在上行链路吞吐量和下行链路能量采集方面，基于无蜂窝大规模MIMO的物联网系统相较于集中式大规模MIMO和小蜂窝物联网系统性能如何？
• RQ2 无蜂窝物联网部署中，可采集射频能量的闭式下界表达式是什么？
• RQ3 无蜂窝、集中式大规模MIMO和小蜂窝物联网系统中，上行链路SINR的闭式表达式是什么？
• RQ4 如何联合优化上行链路和下行链路功率控制，以最小化总能量消耗，同时维持目标SINR水平？
• RQ5 所提出的联合功率控制策略在能量效率和频谱效率方面可实现哪些性能增益？

主要发现

• 由于大尺度分集增益和路径损耗降低，无蜂窝物联网系统在上行链路用户吞吐量和下行链路能量采集方面优于集中式大规模MIMO和小蜂窝物联网系统。
• 所提出的联合功率控制方案相较于传统方案，在用户吞吐量和总能量消耗降低方面均实现了显著增益。
• 可采集能量的闭式下界为 $ \rho \xi_k N \sum_{l=1}^{L} \gamma_{lk} \beta_{lk} $，其中 $ \gamma_{lk} $ 和 $ \beta_{lk} $ 分别表示信道协方差和大尺度衰落系数。
• 上行链路SINR的闭式表达式已推导得出，考虑了 pilot 污染和信道估计误差，从而支持精确的性能分析。
• 联合功率控制问题被分解为一个线性规划（上行链路）和一个凸二次规划（下行链路），两者均可解析求解。
• 仿真结果表明，所提出的优化方法在满足目标SINR要求的同时显著降低了总发射能量，验证了无蜂窝架构在能量采集和频谱效率方面的优越性。