Abstract-A point-to-point trådlöst kommunikationssystem i närvaro av en energiavskiljare och ett uppladdningsbart batteri vid sändaren beaktas. Både energin och datan som anländer till sändaren modelleras som Markov-processer. Försenad kommunikation anses förutsätta att den underliggande kanalen blockeras med minne och kanaltillståndsinformationen är tillgänglig vid sändaren. Problemet med att maximera den förväntade totala data som överförs under sändarens livstid studeras under tre olika uppsättningar antaganden om informationen om de underliggande stokastiska processerna, tillgängliga vid sändaren. En inlärningsteoretisk metod införs, som inte tar hänsyn till någon förhandsinformation om Markovprocesserna som styr kommunikationssystemet. Dessutom studeras online- och offline-optimeringsproblem för samma uppställning under antagande av fullständig statistisk kunskap och kausal information om realiserandet, och icke-causal kunskap i förverkligandet av de stokastiska processerna, respektive. Jämföra de optimala lösningarna i alla tre ramverk prestandaförlust på grund av bristen på sändares information om beteendet hos de underliggande Markov processer identifieras. Numeriska resultat presenteras för att bekräfta våra teoretiska resultat.
Förstärkning Lärande (RL) har använts i REF för att studera en punkt-till-punkt trådlös kommunikation system där sändaren är utrustad med en energi skörd enhet och ett uppladdningsbart batteri.
A Learning Theoretic Approach to Energy Harvesting Communication System Optimization
{'venue': 'IEEE TRANSACTIONS ON WIRELESS COMM UNICATIONS, VOL. 12, NO. 4, APRIL 2013', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}