Att konstruera mobiler för att skörda energi från omgivningen, såsom kinetiska aktiviteter eller elektromagnetisk strålning, kommer att göra det möjligt för trådlösa nätverk att vara självförsörjande förutom att lindra den globala uppvärmningen. I detta dokument analyseras den rumsliga genomströmningen av ett mobilt ad hoc-nätverk som drivs av energiupptagning med hjälp av en stokastisk-geometri-modell. I denna modell, sändare distribueras som en Poisson punkt process och energi anländer till varje sändare slumpmässigt med en enhetlig genomsnittlig hastighet som kallas energi ankomsthastighet; vid skörd tillräcklig energi, varje sändare överför med fast effekt till en avsedd mottagare under ett avbrott-sannolikhet begränsning för ett målsignal-till-interferens-och-brusförhållande. Det antas att sändare lagrar energi i batterier med oändlig kapacitet. Genom att tillämpa random-walk teorin, sannolikheten att en sändare sänder, kallas överföringsannolikheten, bevisas vara lika med en om energi-arrival hastigheten överstiger överföringskraften eller på annat sätt är lika med deras förhållande. Detta resultat och verktyg från stokastisk geometri används för att maximera nätverksgenomströmningen för en given energi-arrivalhastighet genom att optimera transmissionseffekten. Den maximala nätgenomströmningen visas vara proportionell mot den optimala överföringssannolikheten, som är lika med en om sändarens densitet är under en härledd funktion av energi-arrivalhastigheten eller på annat sätt är mindre än en och löser en given polynomekvation. Slutligen erhålls gränserna för den maximala nätgenomströmningen för extrema fall av höga energiarrivalshastigheter och täta nät.
Ur ett nätverksperspektiv undersökte Huang genomströmningen av ett mobilt ad-hoc-nätverk (MANET) som drivs av energiupptagning där nätverkets rumsliga genomströmning maximeras genom att optimera överföringseffektnivån under en avbrottsbegränsning REF.
Spatial Throughput of Mobile Ad Hoc Networks with Energy Harvesting
{'venue': None, 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}