Kognitiv radio (CR) kan utnyttjas för att minska problemet med spektrumbrist i Internet of Things (IoT) applikationer medan trådlös energi skörd (WEH) kan bidra till att minska laddning/byte batterier för sakernas internet och CR-nätverk. I detta syfte föreslår vi att Weh används för CR-nätverk där CR-enheter inte bara kan avkänna tillgängliga radiofrekvenser i samarbete utan också skörda den trådlösa energi som överförs av en åtkomstpunkt. Ännu viktigare är att vi utformar ett optimeringsramverk som fångar upp en grundläggande avvägning mellan energieffektivitet (EE) och spektral effektivitet i nätverket. I synnerhet formulerar vi ett blandat heltal icke-linjär programmering problem som maximerar EE samtidigt som hänsyn tas till användarbuffert beläggning, datahastighet rättvisa, energi kausalitet begränsningar, och interferens begränsningar. Vi bevisar vidare att den föreslagna optimeringsramen är ett NP-hard problem. Därför föreslår vi en låg komplexitet heuristisk algoritm, för att lösa problemet med resursallokering och optimering av energiutvinning. Den föreslagna algoritmen visas vara kapabel att uppnå nära optimal lösning med hög noggrannhet samtidigt med polynom komplexitet. Effektiviteten i vårt förslag valideras genom väl utformade simuleringar. Index Terms-Energieffektivisering (EE), nätverksoptimering, resursfördelning, trådlös energiskörd (WEH).
I REF föreslogs ett annat system för trådlös energiupptagning för CR-IoT. I det föreslagna systemet känner CR-IoT-enheter av det licensierade spektrumet innan de använder det och även skördar den trådlösa energi som överförs av den närliggande åtkomstpunkten (AP).
Energy Efficient Resource Allocation in EH-Enabled CR Networks for IoT
{'venue': 'IEEE Internet of Things Journal', 'journal': 'IEEE Internet of Things Journal', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}