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Un Algoritmo de Asignación de Energía Justa para Redes Inalámbricas de Múltiples Entradas y Salidas (MISO) Asistidas por IRS y Alimentadas por Energía

Autores: Gao, Chuanzhe; Li, Shidang; Wei, Mingsheng; Duan, Siyi; Xu, Jinsong

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2024

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Acceso abierto

Artículo científico
2024

Un Algoritmo de Asignación de Energía Justa para Redes Inalámbricas de Múltiples Entradas y Salidas (MISO) Asistidas por IRS y Alimentadas por Energía


Categoría

Gestión y administración

Subcategoría

Gestión de la tecnología y la inovación

Palabras clave

Desarrollo
Redes de comunicación inalámbrica
Tecnología del Internet de las Cosas
Utilización de recursos de espectro
Rendimiento del sistema
Superficie reflectante inteligente

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 1

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Con el rápido desarrollo de las redes de comunicación inalámbrica y la tecnología del Internet de las Cosas (IoT), se han planteado mayores requisitos para la utilización de recursos espectrales y el rendimiento del sistema. Con el fin de mejorar aún más la utilización de los recursos espectrales y el rendimiento del sistema, este documento propone un algoritmo de asignación de energía justa asistido por superficies reflectantes inteligentes (IRS) para redes inalámbricas de potencia múltiple de entrada y única de salida (MISO). El objetivo de este documento es maximizar la potencia mínima de recepción de energía en el receptor de energía, que está restringida por el umbral de la relación señal-interferencia más ruido (SINR) del receptor de información en la red secundaria, la potencia de transmisión máxima en la estación base cognitiva (CBS) y el umbral de potencia de interferencia de la red secundaria sobre la red principal. Debido al acoplamiento entre variables, este documento utiliza algoritmos de optimización iterativa para optimizar y resolver diferentes variables. Es decir, al resolver las variables de formación de haz activa, se fijan las variables de formación de haz pasiva; luego, las variables de formación de haz activa obtenidas se fijan y se resuelven las variables de formación de haz pasiva. A través de una optimización iterativa continua, el sistema converge. Los resultados de la simulación han verificado la efectividad del algoritmo propuesto.

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