[论文解读] Spatial Throughput of Mobile Ad Hoc Networks with Energy Harvesting

Kaibin Huang|arXiv (Cornell University)|Nov 24, 2011

Energy Harvesting in Wireless Networks参考文献 1被引用 20

一句话总结

本文利用随机几何模型分析了能量采集移动自组织网络的空分吞吐量，其中发送节点遵循泊松点过程，并以恒定平均速率采集能量。研究证明，当能量到达速率超过传输功率时，传输概率为1；否则，传输概率等于两者之比。此外，推导了在中断约束下最大化吞吐量的最优功率控制方案。

ABSTRACT

Designing mobiles to harvest ambient energy such as kinetic activities or electromagnetic radiation will enable wireless networks to be self sustaining besides alleviating global warming. In this paper, the spatial throughput of a mobile ad hoc network powered by energy harvesting is analyzed using a stochastic-geometry model. In this model, transmitters are distributed as a Poisson point process and energy arrives at each transmitter randomly with a uniform average rate called the energy arrival rate; upon harvesting sufficient energy, each transmitter transmits with fixed power to an intended receiver under an outage-probability constraint for a target signal-to-interference-and-noise ratio. It is assumed that transmitters store energy in batteries with infinite capacity. By applying the random-walk theory, the probability that a transmitter transmits, called the transmission probability, is proved to be equal to one if the energy-arrival rate exceeds transmission power or otherwise is equal to their ratio. This result and tools from stochastic geometry are applied to maximize the network throughput for a given energy-arrival rate by optimizing transmission power. The maximum network throughput is shown to be proportional to the optimal transmission probability, which is equal to one if the transmitter density is below a derived function of the energy-arrival rate or otherwise is smaller than one and solves a given polynomial equation. Last, the limits of the maximum network throughput are obtained for the extreme cases of high energy-arrival rates and dense networks. Index Terms Energy harvesting, mobile ad hoc networks, throughput, power control, stochastic processes, mobile communication I.

研究动机与目标

• 建立并分析由能量采集供电的移动自组织网络的空分吞通量。
• 理解能量到达速率与发送节点密度如何影响网络的传输概率与吞吐量。
• 在中断约束下优化传输功率，以最大化网络吞吐量。
• 推导在高能量到达速率与密集网络部署条件下可达到的最大空分吞吐量。

提出的方法

• 将发送节点建模为泊松点过程，以表示移动自组织网络中节点的随机空间分布。
• 利用随机游走理论，基于能量到达速率与传输功率推导传输概率。
• 应用随机几何工具分析信干噪比（SINR）与中断概率。
• 将网络吞吐量表示为传输概率与发送节点密度的函数。
• 在目标中断概率与能量到达约束下，优化传输功率以最大化吞吐量。
• 求解多项式方程，以确定当发送节点密度超过某一阈值时的传输概率。

实验结果

研究问题

• RQ1 当能量以恒定平均速率到达时，能量采集移动自组织网络中发送节点的传输概率是多少？
• RQ2 为最大化空分吞吐量，最优传输功率如何随能量到达速率与发送节点密度变化？
• RQ3 在高能量到达速率与密集网络部署条件下，可达到的最大空分吞吐量是多少？
• RQ4 当能量到达速率低于传输功率需求时，传输概率如何变化？

主要发现

• 当能量到达速率超过传输功率时，传输概率为1；否则，传输概率等于能量到达速率与传输功率之比。
• 最大网络吞吐量与最优传输概率成正比，而最优传输概率取决于能量到达速率与发送节点密度之间的相互作用。
• 当发送节点密度低于由能量到达速率导出的阈值函数时，最优传输概率为1。
• 当发送节点密度较高时，最优传输概率小于1，且需通过求解特定多项式方程确定。
• 在高能量到达速率极限下，最大空分吞吐量趋近于完全供电网络的吞吐量。
• 在密集网络极限下，最大空分吞吐量在能量约束下与发送节点密度的平方根成正比。