Abstract-Wireless nätverk kan vara självförsörjande genom att skörda energi från omgivande radiofrekvens (RF) signaler. Nyligen har forskare gjort framsteg när det gäller att utforma effektiva kretsar och enheter för RF-energiskörd som lämpar sig för trådlösa applikationer med låg effekt. Motiverad av detta och bygger på den klassiska kognitiva radio (CR) nätverksmodellen, föreslår detta dokument en ny metod för trådlösa nätverk samexisterande där låg effekt mobiler i ett sekundärt nätverk, kallas sekundära sändare (STs), skörda omgivande RF-energi från transmissioner av närliggande aktiva sändare i ett primärt nätverk, kallas primära sändare (PTs), medan opportunistiskt få tillgång till spektrum licensierat till primärnätet. Vi betraktar en stokastisk-geometri modell där PTs och STs distribueras som oberoende homogena Poisson punktprocesser (HPPs) och kommunicerar med sina avsedda mottagare på fasta avstånd. Varje PT är associerat med en skyddszon för att skydda sin avsedda mottagare från ST:s störningar, och levererar samtidigt RF-energi till ST:s belägna i sin upptagningszon. Baserat på den föreslagna modellen analyserar vi överföringssannolikheten för STs och den resulterande rumsliga genomströmningen av det sekundära nätverket. Den optimala överföringskraften och densiteten hos STs härleds för att maximera den sekundära nätgenomströmningen under de givna avbrotts-sannolikheten begränsningar i de två samexisterande nätverken, som avslöjar viktiga insikter om den optimala nätverksdesignen. Slutligen visar vi att vårt analysresultat i allmänhet kan tillämpas på en icke-CR-installation, där distribuerade trådlösa kraftladdare används för att driva samtidiga trådlösa sändare i ett sensornätverk.
Tanken på att utnyttja radiofrekvens (RF) signaler från den primära sändaren för att driva den sekundära enheter föreslogs först i REF.
Opportunistic Wireless Energy Harvesting in Cognitive Radio Networks
{'venue': 'IEEE Transactions on Wireless Communications', 'journal': 'IEEE Transactions on Wireless Communications', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}