Abstract-This paper studies the training design problem for multiple-input single-output (MISO) trådlös energiöverföring (WET) system i frekvensselektiva kanaler, där frekvens-diversitet och energi-beamforming vinster kan både skördas för att maximera den överförda energin genom att effektivt lära sig kanalstatsinformation (CSI) vid energitransmittern (ET). Genom att utnyttja ömsesidigheten mellan kanalerna föreslås ett nytt program för utbildning i två faser för att uppnå mångfald respektive strålbildningsvinster. I den första fasen sänds pilotsignaler från energimottagaren (ER) över en utvald delmängd av de tillgängliga frekvensdelbanden, genom vilka ET bestämmer ett visst antal "starkaste" delband med största totaleffektvinster och skickar sina index till ER. I den andra fasen utbildas de utvalda delbanden ytterligare av ER, så att ET får en förfinad uppskattning av motsvarande MISO-kanaler för att genomföra energistråleformning för WET. En utbildning design problem är formulerad och optimalt löst, som tar hänsyn till kanalen utbildning overhead genom att maximera nätet skördad energi vid ER, definieras som den genomsnittliga skördad energi kompenseras av den som förbrukas i två-fas utbildning. Dessutom erhålls asymptotisk analys för system med ett stort antal antenner eller ett stort antal underband för att få användbara insikter om optimal träningsdesign. Slutligen ges numeriska resultat för att bekräfta vår analys och visa effektiviteten i det föreslagna systemet som optimalt balanserar mångfalden och strålbildningsvinster i MISO WET-system med begränsad energiutbildning. Index Terms-Wireless energiöverföring (WET), energi strålformning, kanal utbildning, radiofrekvens (RF) energi skörd, frekvensmångfald.
Samtidigt studeras problemet med utbildningsdesign i REF för MISO WET-system i frekvensselektiva kanaler.
Optimized Training for Net Energy Maximization in Multi-Antenna Wireless Energy Transfer Over Frequency-Selective Channel
{'venue': 'IEEE Transactions on Communications', 'journal': 'IEEE Transactions on Communications', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}