[论文解读] Multi-Antenna Wireless Energy Transfer for Backscatter Communication Systems

Gang Yang, Chin Keong Ho+1 more|arXiv (Cornell University)|Mar 16, 2015

Energy Harvesting in Wireless Networks参考文献 18被引用 4

一句话总结

本文提出一种基于估计的反向散射信道状态信息（BS-CSI）的多天线无线能量传输（WET）方案，用于反向散射通信系统，通过能量波束成形实现，无需能量受限标签估计或反馈前向信道状态信息（F-CSI）。关键贡献在于：使用估计的BS-CSI进行优化WET可实现超过90%的完美F-CSI所能达到的采集能量，使其在RFID和低功耗物联网系统中具有高度实用性。

ABSTRACT

We study RF-enabled wireless energy transfer (WET) via energy beamforming, from a multi-antenna energy transmitter (ET) to multiple energy receivers (ERs) in a backscatter communication system, such as RFID, where each ER (or RFID tag) reflects back a portion of the incident signal to the ET (or RFID reader). For such a system, the acquisition of the forward-channel (i.e., ET-to-ER) state information (F-CSI) at the ET is challenging, since the ERs are typically too energy-and-hardware-constrained to estimate or feed back the F-CSI. The ET leverages its observed backscatter signals to estimate the backscatter-channel (i.e., ET-to-ER-to-ET) state information (BS-CSI) directly. We first analyze the harvested energy obtained by using the estimated BS-CSI. Furthermore, we optimize the channel-training energy and the energy allocation weights for different energy beams, for weighted-sum-energy (WSE) maximization and proportional-fair-energy (PFE) maximization. For WET to single ER, we obtain the optimal channel-training energy in a semi-closed form. For WET to multiple ERs, the optimal WET scheme for WSE maximization is shown to use only one energy beam. For PFE maximization, we show it is a biconvex problem, and propose a block-coordinate-descent based algorithm to find the close-to-optimal solution. Numerical results show that with the optimized solutions, the harvested energy suffers slight reduction of less than 10%, compared to that obtained by using the perfect F-CSI. Hence, energy beamforming by using the estimated BS-CSI is promising, as the complexity and energy requirement is shifted from the ERs to the ET.

研究动机与目标

• 解决在反向散射系统中，能量发射机（ET）获取前向信道状态信息（F-CSI）的挑战，其中标签因能量和硬件受限，无法估计或反馈F-CSI。
• 通过能量波束成形实现高效的无线能量传输（WET），而无需标签反馈F-CSI。
• 设计资源分配策略——信道训练能量与波束成形权重——以最大化加权和能量并确保比例公平性。
• 证明ET处的BS-CSI估计可实现高性能WET，同时对标签复杂度和能量消耗影响极小。

提出的方法

• ET直接从其接收到的反向散射信号中估计反向散射信道状态信息（BS-CSI），从而避免依赖标签的F-CSI反馈。
• 在WSE最大化问题中，证明最优WET方案在服务多个能量接收机时仅需使用单一能量波束。
• 在比例公平能量（PFE）最大化问题中，将问题建模为双凸优化问题，并通过块坐标下降算法求解。
• 针对单能量接收机（ER）系统，信道训练能量以半闭式形式优化；针对多ER系统，波束成形权重联合优化。
• 该方法利用反向散射信道的互易性，并利用ET可观测往返信号路径（ET→ER→ET）来推断信道状态。
• 理论分析推导出最优信道训练功率为零或正的条件，基于系统参数如信噪比（SNR）和硬件约束。

实验结果

研究问题

• RQ1 在反向散射系统中，是否可以实现高效的无线能量传输，而无需能量受限标签估计或反馈前向信道状态信息？
• RQ2 使用估计的BS-CSI的WET性能与使用完美F-CSI相比，在采集能量方面表现如何？
• RQ3 为最大化多天线WET在反向散射系统中的加权和能量，信道训练能量与波束成形权重的最优分配策略是什么？
• RQ4 能否为多ER反向散射系统设计并高效求解比例公平能量分配策略？
• RQ5 在多ER反向散射系统中，何时使用单一能量波束进行WET是最优的？

主要发现

• 所提出的基于估计BS-CSI的WET方案可实现超过90%的完美F-CSI所能获得的采集能量，表明性能损失极小。
• 在多ER系统中，WSE最大化问题的最优波束成形策略仅使用单一能量波束，简化系统设计并降低干扰。
• 对于PFE最大化问题，问题为双凸优化，通过块坐标下降算法求解，获得接近最优解且保证收敛。
• 单ER系统的最优信道训练能量以半闭式形式推导得出，其结果依赖于平均功率和信道方差等系统参数。
• 当噪声功率足够高时，最优信道训练功率为零，因为信噪比过低，训练无法带来增益。
• 推导出的最优波束成形权重可确保多个标签间能量采集的比例公平性，实现用户间性能的均衡。