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무선 에너지 하비스팅 네트워크에서의 전력 제어 기법
Power Control in RF Energy Harvesting Networks 원문보기

한국위성정보통신학회논문지 = Journal of satellite, information and communications, v.12 no.2, 2017년, pp.51 - 55  

황유민 (광운대학교 유비쿼터스 통신 연구실) ,  신동수 (국방대학교 국방과학학과) ,  김진영 (광운대학교 유비쿼터스 통신 연구실)

초록
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본 논문에서는 RF 에너지 하비스팅 네트워크에서 최대 전송 파워량 제한 및 최소 채널 용량 달성에 관한 제약조건을 만족시키며 에너지 하비스팅율과 채널 용량을 최대화 시키는 연구를 진행하였다. 전력 분할 기법 (power-splitting scheme) 기반 안테나로 구성된 주파수 분할 다중접속 환경에서 하나의 액세스 포인트 (access point)로부터 무선 에너지와 정보를 사용자들에게 동시에 송수신하는 모델을 가정하였다. 네트워크 성능 지표로서 에너지 효율 (energy efficiency)을 정의하고 이를 최대화 시킬 수 있는 Lagrange 이중 분해 기반의 최적화 솔루션을 제안하였다. 모의실험 결과를 통해 제안한 솔루션이 설정된 제한조건들을 만족하면서 효과적으로 에너지 효율을 최대화시키는 것을 확인하였다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

This paper aims to maximize the energy harvesting rate and channel capacity in RF-energy harvesting networks (RF-EHNs) under the constraints of maximum transmit power and minimum quality of service (QoS) in terms of rate capacity for each user. We study a multi-user RF-EHN with frequency division mu...

주제어

#RF energy harvesting   #energy efficiency   #power control   #power-splitting antenna   #Lagrange dual method  

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문에서는 무선 에너지 하비스팅 망에서 망 에너지효율(energy efficiency)을 정의하고 하향링크 전송 전략 관점에서 이를 최대화하는 최적 자원 할당 솔루션을 제안하고자 한다. 또한 에너지 효율은 앞서 필요성을 제시한 것처럼,실질적인 제한 조건들을 동시에 만족하면서 제한된 전송 전력 자원 내에서 최대값을 도달해야하며, 이를 위해 non-linear fractional programing 및 Larange dual method를 이용하여 최적화 솔루션을 본 논문에서 제안한다.

가설 설정

  • 본 장에서는 다중 사용자 무선 에너지 하비스팅 네트워크의 하향링크 관점에서 에너지 효율과 제한 조건들을 정의한다. 먼저 무선 에너지 하비스팅 네트워크에서는 그림 1과 같이 무선 RF 신호 송신을 통해 정보와 에너지를 동시에 전달하는 access point (AP)가 존재하고 K 명의 사용자들이 AP에 접속해 있는 시나리오를 가정한다 (k∈1, .... K). 여기서 각 사용자들은 전력-분할 (power-splitting) 기반 단일 안테나를 사용한다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
이론적으로 무선 에너지 하비스팅 기술을 이용해 전송된 radio frequency (RF) 신호를 통해 무엇이 동시에 가능한가? 최근 무선 에너지 하비스팅 분야가 “친환경 통신 (green communications)”의 하나로 인기가 높아지고 있다 [1]. 이론적으로는 무선 에너지 하비스팅 기술을 이용하여 전송된 radio frequency (RF) 신호를 통해서 정보 복조와 무선 에너지 충전 (SWIPT: imultaneous wireless information and power transfer)이 동시에 가능하다 [2]. 무선 에너지 하비스팅 네트워크 (RF-energy harvesting network)에서, 사용자들이 현재 보유하고 있는 배터리 에너지만으로 통신하는 기존의 통신 환경과 비교할 때 무선 전력 전송은 사용자가 지속적으로 무선으로 에너지를 충전함으로서 지속 가능한 통신 환경을 제공하는 무선 전력 공급자 역할을 한다.
무선 전력 전송을 이용한 효과적인 네트워크 성능 향상에 대한 기존의 연구들은 어떤 점을 고려하지 못하고 있는가? 참고문헌 [4] 에서는 최대 처리량 달성을 위해 single-input single-output (SISO) 시스템에서 효율적 무선 전력 전송 연구를 진행하였고, [5-8]에서는 파워 분할 안테나 (power splitting antenna) 기반의 다양한 무선 에너지 하비스팅 시나리오를 연구하였다. 그러나 기존 연구들은 outage 확률 기반의 최소 채널 용량 달성 및 최대 전송 전력 제한과 같은 실질적이고 구현 관점에서 도출되는 제한 조건들을 포함하여 동작하는 시나리오를 고려하지 못하고 있다. 따라서 실질적인 시스템 동작 환경을 고려하여 채널용량 달성에 대한 outage 확률 제한 조건을 도출하여 무선 에너지 하비스팅 망의 통신 제한 조건으로 부여하고 이를 만족시키면서 무선 에너지 하비스팅 망의 성능을 최대화 시키는 최적화 방법론에 대한 연구가 필요하다.
무선 센서 네트워크에서 네트워크 성능이 한정되는 이유는 무엇인가? 기존의 무선 네트워크, 특히 무선 센서 네트워크 [3] 에서는 에너지 제한으로 인해 네트워크 성능을 한정되기 때문에 무선 전력 전송을 이용한 효과적인 네트워크 성능 향상 연구가 최근 지속적으로 진행되고 있다. 참고문헌 [4] 에서는 최대 처리량 달성을 위해 single-input single-output (SISO) 시스템에서 효율적 무선 전력 전송 연구를 진행하였고, [5-8]에서는 파워 분할 안테나 (power splitting antenna) 기반의 다양한 무선 에너지 하비스팅 시나리오를 연구하였다.
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참고문헌 (13)

  1. X. Lu, D. Niyato, P. Wang, D. I. Kim, and Z. Han, "Wireless charger networking for mobile devices: fundamentals, standards, and applications," IEEE Wireless Commun., vol. 22, no. 2, pp. 126-135, Apr. 2015. 

  2. R. Zhang and C. K. Ho, "MIMO broadcasting for simultaneous wireless information and power transfer," IEEE Trans. Wireless Commun., vol. 12 , no. 5, pp. 1989-2001, May 2013. 

  3. S. Shrestha, S. K. Noh, and D. Y. Choi, "Comparative study of antenna designs for RF energy harvesting," Int. J. Antennas and Propagation, vol. 2013, pp. 1-10, Apr. 2013. 

  4. L. Xiao, P. Wang, D. Niyato, D. I. Kim, and Z. Han, "Wireless networks with RF energy harvesting: A contemporary survey," IEEE Commun. Surveys and Tutorials, vol. 17, no. 2, pp. 757-789, May 2015. 

  5. K. Zheng, S. Ou, and X. Yin, "Massive MIMO channel models: A survey," Hindawi Int. J. Antennas Propagation, vol. 2014, pp. 1-10, June 2014. 

  6. K. Huang and E. G. Larsson, "Simultaneous information and power transfer for broadband downlink systems," IEEE Trans. Signal Processing, vol. 61, no. 23, pp. 5972-5986, Dec. 2013. 

  7. L. R. Varshney, "Transporting information and energy simultaneously," Proc. IEEE Int. Symp. Information Theory (ISIT), pp. 1612-1616, July 2008. 

  8. X. Zhou, R. Zhang, and C. K. Ho, "Wireless information and power transfer: architecture design and rate-energy tradeoff," IEEE Trans. Commun., vol. 61, no. 11, pp. 4757-4767, Nov. 2013. 

  9. C. A. Balanis, "Antenna theory: analysis and design," John Wiley & Sons, 2012. 

  10. D. Gesbert, M. Shafi, D. Shiu, and P. Smith, "From theory to practice: An overview of space-time coded MIMO wireless systems," IEEE J. Sel. Areas. Commun. (JSAC), vol. 21, no. 3, pp. 281-302, Apr. 2003. 

  11. W. Dinkelbach, "On Nonlinear Fractional Programming," Management Science, vol. 13, pp. 492-498, Mar. 1967. [Online]. Available: http://www.jstor.org/stable/2627691 

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  12. Z. Wang and G. Giannakis, "Outage mutual information of space-time MIMO channels," IEEE Trans. Information Theory, pp. 657-662, Apr. 2004. 

  13. S. Boyed and L. Vandenberghe, Convex Optimization. Cambridge, U.K.: Cambridge Univ. Press, 2004. 

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