[论文解读] Energy-Efficient SWIPT in IoT Distributed Antenna Systems

Yu‐Wen Huang, Mengyu Liu+1 more|arXiv (Cornell University)|Jan 19, 2018

Energy Harvesting in Wireless Networks被引用 5

一句话总结

该论文提出了一种在物联网（IoT）增强的分布式 antenna 系统（DAS）中实现节能的同时无线信息与能量传输（SWIPT）方案，通过优化分布式 antenna 端口的发射功率和 IoT 设备的功率分割比例。对于单个 IoT 设备，利用 KKT 条件推导出闭式最优解；对于多个设备，提出一种次优的迭代算法，其能效高于基准方案。

ABSTRACT

The rapid growth of Internet of Things (IoT) dramatically increases power consumption of wireless devices. Simultaneous wireless information and power transfer (SWIPT) is a promising solution for sustainable operation of IoT devices. In this paper, we study energy efficiency (EE) in SWIPT-based distributed antenna system (DAS), where power splitting (PS) is applied at IoT devices to coordinate the energy harvesting (EH) and information decoding (ID) processes by varying transmit power of distributed antenna (DA) ports and PS ratios of IoT devices. In the case of single IoT device, we find the optimal closed-form solution by deriving some useful properties based on Karush-Kuhn-Tucker (KKT) conditions and the solution is no need for numerical iterations. For the case of multiple IoT devices, we propose an efficient suboptimal algorithm to solve the EE maximization problem. Simulation results show that the proposed schemes achieve better EE performance compared with other benchmark schemes in both single and multiple IoT devices cases.

研究动机与目标

• 解决因海量设备连接导致的 IoT 网络能耗增长问题。
• 通过联合优化发射功率与功率分割比例，提升 SWIPT 支持的 DAS 中的能量效率（EE）。
• 通过利用 DAS 中短距离链路的优势，克服 SWIPT 中能量传输距离短的挑战。
• 在单设备与多设备 IoT 设备场景下，最大化系统能效，定义为总速率与总功耗之比。
• 为单设备场景开发低复杂度的闭式解（无需数值迭代），为多设备场景设计一种收敛的次优算法。

提出的方法

• 建立一个非凸的能量效率最大化问题，约束条件包括每个设备的发射功率与能量采集要求。
• 利用 Karush-Kuhn-Tucker（KKT）条件，为单个 IoT 设备推导出闭式最优解，避免迭代计算。
• 针对多个 IoT 设备，提出一种两步次优算法：交替优化功率分配与功率分割比例。
• 采用拉格朗日对偶分解方法处理约束条件，通过椭球法更新对偶变量。
• 利用拉格朗日函数的偏导数，推导在给定对偶变量下的最优功率与功率分割比例值。
• 采用基于次梯度的对偶优化方法，通过检查对偶变量 q 的收敛性，迭代优化解。

实验结果

研究问题

• RQ1 在 DAS 中，单个 IoT 设备为实现最大能效，其最优功率分配与功率分割比例为何？
• RQ2 在多 IoT 设备 DAS 中，如何通过联合优化发射功率与功率分割比例来最大化能效？
• RQ3 能否在不依赖数值迭代的前提下，为单设备情况推导出闭式解？
• RQ4 所提出的多设备次优算法在性能与复杂度方面相较于基准方案表现如何？
• RQ5 DAS 中的短距离传输对 IoT 网络中 SWIPT 的可行性与效率有何影响？

主要发现

• 单 IoT 设备场景下，通过 KKT 条件获得闭式最优解，无需使用迭代数值方法。
• 所提出的多设备次优算法通过交替优化功率与功率分割比例实现收敛，确保稳定性。
• 仿真结果表明，所提方案在单设备与多设备场景下，能效均优于基准方案。
• 通过联合优化分布式 antenna 的功率分配与 IoT 设备的功率分割比例，显著提升了能效。
• 采用拉格朗日对偶分解结合椭球法，实现了高效的对偶变量更新，使算法收敛至最优 q 值。
• 推导出的最优功率分配与功率分割比例表达式经过理论验证，在实际约束条件下表现有效。