Maximización de la Eficiencia Energética en Secreto para Sistemas de Transferencia Simultánea de Información y Energía Inalámbrica Asistidos por Vehículos Aéreos No Tripulados
Autores: Ha, Daehan; Jeong, Seongah; Kang, Jinkyu; Kang, Joonhyuk
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2023
Acceso abierto
Artículo científico
2023
Maximización de la Eficiencia Energética en Secreto para Sistemas de Transferencia Simultánea de Información y Energía Inalámbrica Asistidos por Vehículos Aéreos No Tripulados
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Robótica
Palabras clave
Uav
Swipt
Iot
Eficiencia energética
Secreto
Optimización
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
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Los sistemas de transferencia simultánea de información y energía inalámbrica (SWIPT) asistidos por vehículos aéreos no tripulados (UAV) han ganado recientemente una gran atención en aplicaciones de internet de las cosas (IoT) que tienen infraestructura limitada o inexistente. Específicamente, la libre movilidad de los UAV en el espacio tridimensional (3D) nos permite obtener enlaces de canal de buena calidad, mejorando así el entorno de comunicación y mejorando el rendimiento en términos de tasas alcanzables, latencia y eficiencia energética. Mientras tanto, los dispositivos IoT pueden extender la vida útil de su batería al cosechar energía siguiendo el protocolo SWIPT, lo que conduce a un aumento en la vida útil general del sistema. En este artículo, proponemos un sistema SWIPT asistido por UAV seguro diseñado para optimizar la eficiencia energética de secreto (SEE) de una red terrestre, en la que una estación base (BS) transmite mensajes confidenciales a un dispositivo con limitaciones de energía en presencia de un oyente pasivo. Aquí, empleamos un UAV que actúa como un nodo auxiliar para mejorar la SEE del sistema y ayudar en la cosecha de energía (EH) del dispositivo terrestre limitado por batería siguiendo el protocolo SWIPT. Con este fin, formulamos el problema de maximización de SEE optimizando conjuntamente las potencias de transmisión de la BS y el UAV, la relación de división de potencia para las operaciones de EH y la trayectoria de vuelo del UAV. La solución se obtiene a través de un algoritmo propuesto que aprovecha la aproximación convexa sucesiva (SCA) y el método de Dinkelbach. A través de simulaciones, corroboramos la viabilidad y efectividad del algoritmo propuesto en comparación con enfoques de optimización parcial convencionales.
Descripción
Los sistemas de transferencia simultánea de información y energía inalámbrica (SWIPT) asistidos por vehículos aéreos no tripulados (UAV) han ganado recientemente una gran atención en aplicaciones de internet de las cosas (IoT) que tienen infraestructura limitada o inexistente. Específicamente, la libre movilidad de los UAV en el espacio tridimensional (3D) nos permite obtener enlaces de canal de buena calidad, mejorando así el entorno de comunicación y mejorando el rendimiento en términos de tasas alcanzables, latencia y eficiencia energética. Mientras tanto, los dispositivos IoT pueden extender la vida útil de su batería al cosechar energía siguiendo el protocolo SWIPT, lo que conduce a un aumento en la vida útil general del sistema. En este artículo, proponemos un sistema SWIPT asistido por UAV seguro diseñado para optimizar la eficiencia energética de secreto (SEE) de una red terrestre, en la que una estación base (BS) transmite mensajes confidenciales a un dispositivo con limitaciones de energía en presencia de un oyente pasivo. Aquí, empleamos un UAV que actúa como un nodo auxiliar para mejorar la SEE del sistema y ayudar en la cosecha de energía (EH) del dispositivo terrestre limitado por batería siguiendo el protocolo SWIPT. Con este fin, formulamos el problema de maximización de SEE optimizando conjuntamente las potencias de transmisión de la BS y el UAV, la relación de división de potencia para las operaciones de EH y la trayectoria de vuelo del UAV. La solución se obtiene a través de un algoritmo propuesto que aprovecha la aproximación convexa sucesiva (SCA) y el método de Dinkelbach. A través de simulaciones, corroboramos la viabilidad y efectividad del algoritmo propuesto en comparación con enfoques de optimización parcial convencionales.