Abstract-Energi skörd från omgivningen är en lovande lösning för ständigt power-up trådlös sensor kommunikation. Detta dokument presenterar en datadriven metod för att hitta optimala överföringspolicyer för en soldriven sensornod som försöker maximera netto bithastigheter genom att anpassa sina överföringsparametrar, effektnivåer och modulering typer, till förändringar av kanal blekning och batteriladdning. Vi formulerar detta problem som en discounted Markov beslut process (MDP) ram, varigenom energi skörd processen är stochastically kvantized till flera representativa solstater med distinkt energi ankomster och är helt driven av historiska data register vid en sensor nod. Med den observerade solstrålningen vid varje epok utvecklas en blandad strategi för att beräkna de underliggande soltillståndens trosinformation för valet av överföringsparametrar. Dessutom genomförs en teoretisk analys för en enkel on-off-policy, där en förutbestämd överföringsparameter används när en sensornod är aktiv. Vi bevisar att en sådan optimal policy har en tröskelstruktur med avseende på batteritillstånd och utvärderar prestandan hos en energiskördsnod genom att analysera den förväntade nettobithastigheten. Konstruktionsramen exemplifieras med verkliga soldataposter, och resultaten är användbara för att karakterisera samspelet mellan energiupptagning och utgifter under olika systemkonfigurationer. Datorsimuleringar visar att den föreslagna politiken avsevärt överträffar andra system med eller utan kunskap om kortsiktiga energiskördar och kanalförsvagningsmönster.
Ku m.fl. REF presenterade ett register över verkliga data för att hitta den optimala sändningspolicyn för soldrivna sensornoder för att visa mer realistiska prestanda.
Data-Driven Stochastic Models and Policies for Energy Harvesting Sensor Communications
{'venue': 'IEEE Journal on Selected Areas in Communications', 'journal': 'IEEE Journal on Selected Areas in Communications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}