Анализ и оптимизация распределения ресурсов в беспроводных сетях для передачи информации и энергии
Оглавление
Стр. Введение
Глава 1. Теоретические основы и анализ ОБПИМ протоколов с временным переключением и разделением мощности .
1.1 ЧастьА–Теоретическиеосновы
1.1.1 СборРЧэнергии
1.1.2 Беспроводная передача энергии (БПЭ) . . . . . . . . . .
1.1.3 Одновременная беспроводная передача информации и мощности(ОБПИМ)
1.1.4 ИспользованиепомехвОБПИМ
1.1.5 СовременноеразвитиеОБПИМ
1.2 Часть Б – Анализ ОБПИМ протоколов с временным переключениемиразделениеммощности . . . . . . . . . . . . .
1.2.1 Введение
1.2.2 Мотивацияивклад
1.2.3 Модельсистемы
1.2.3.1 Модель системы I: ретрансляция с временным переключением
1.2.3.2 Модель системы II: ретрансляция с разделением мощности
1.2.3.3 Максимальное соотношения объединения (MRC) детекторавприемнике
1.2.4 Анализпроизводительностисистем . . . . . . . . . . . .
1.2.4.1 Вероятностьсбоя
1.2.4.2 Реально достижимая пропускная способность в пунктеназначения
1.2.5 Результаты численного моделирования . . . . . . . . . .
3
Глава 2. Автономная Полнодуплексная схема с использованием беспилотных летательных аппаратов (БПЛА) для кооперативных беспроводных ретрансляционных сетей
2.1 Введение
2.1.1 Мотивацияивклад
2.1.2 Организация
2.2 Модельсистемы
2.3 Предлагаемаясхемасвязи
2.3.1 Беспроводная передача мощности (БПЭ) . . . . . . . . .
2.3.2 ОБПИМ и использование самоинтерференции . . . . . .
2.3.3 ПередачаотБПЛАкприемнику
2.4 Анализ эффективности предлагаемой схемы связи . . . .
2.4.1 Передача от источника к БПЛА (первая стадия) .
2.4.2 Передача от БПЛА к приемнику (вторая стадия)
2.4.3 Вероятностьсбоя
2.4.4 Пропускнаяспособность
2.5 ОптимизацияпрофилямощностиБПЛА . . . . . . . . . . . . .
2.6 ОптимизациятраекторииБЛПА
2.7 Результатычисленногомоделирования . . . . . . . . . . . . . .
2.8 Заключение………………………….105
Глава 3. Схема мониторинга состояния для беспроводных сенсорных сетей использованием БПЛА и поддержкой радиочастотной беспроводной передачи мощности (PЧ-БПЭ) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3.1 Введение……………………………106 3.1.1 Мотивацияивклад…………………..109 3.1.2 Организация ……………………..111
3.2 Модельсистемы ……………………….111 3.2.1 Фаза-I …………………………114 3.2.2 Фаза-II…………………………115 3.2.3 Вероятностьсбоя……………………116
3.3 Формулировказадачи …………………….118
3.4 Асимптотическиоптимальноерешение . . . . . . . . . . . . . .
3.5 Эвристическийметоднизкойсложности. . . . . . . . . . . . . .
3.6 Результатымоделирования ………………….130
3.7 Заключение………………………….140
Глава 4. Актуальность данных в сетях связи с использованием БПЛА …………………………..141
4.1 Часть А – Возраст информации в сети связи с поддержкой
ОБПИМ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
4.1.1 Введение………………………..141
4.1.1.1 Мотивацияивклад ……………..142
4.1.1.2 Структура…………………..143
4.1.2 Метрика AoI в однопользовательской двухточечной
системе связи . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
4.1.3 Метрика AoI в однопользовательской кооперативной
системе связи . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
4.1.4 AoI в кооперативной системе связи с поддержкой
ОБПИМ: Системная модель . . . . . . . . . . . . . . . . .
4.1.5 Результаты численного моделирования . . . . . . . . . .
4.1.6 Будущие направления исследований в области AoI . . . .
4.1.7 AoI в новых коммуникационных технологиях с
поддержкой ОБПИМ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
4.1.8 Заключение………………………154
4.2 Часть Б – Анализ метрики AoI в сетях связи с БПЛА с
поддержкой РМ-протокола технологии одновременной передачи информациииэнергииОБПИМ ……………….155
4.2.1 Введение………………………..155
4.2.1.1 Мотивацияивклад ……………..157
4.2.2 Модельсистемы ……………………160
4.2.2.1 Модель канала БПЛА-Терминал . . . . . …..161
4.2.2.2 Протокол широковещательной передачи с
временным разделением каналов . . . . . . . . .
4.2.2.3 Анализ вероятности сбоя системы . . . . …..164
4.2.3 АнализметрикиAoI………………….166
4.2.4 Постановкапроблемы …………………169
4.2.4.1 Максимизация «сигнал к сумме шума и искажений»впунктеназначения. . . . . . . . .
4.2.4.2 МинимизацияAoI ………………171 4.2.4.3 Оптимизация траектории с фиксированным
профилем мощности . . . . . . . . . . . . . . . .
4.2.5 Результаты численного моделирования . . . . . . . . . .
4.2.6 Заключение………………………183
Глава 5. ОБПИМ-РМ поддерживающие БПЛА с
кэшированием для кооперативных сетей . . . . . . . . .
5.1 Введение……………………………185 5.1.1 Мотивацияивклад…………………..186 5.1.2 Структура……………………….187
5.2 Модельсистемы ……………………….188 5.2.1 Предварительныесведенияосистеме . . . . . . . . . . .
5.2.2 МеханизмкэшированиянаБПЛА …………..191
5.3 Постановказадачи………………………191
5.3.1 Максимизация достижимой скорости передачи информации192 5.3.2 Оптимизациятраектории ……………….193
5.4 Результатычисленногомоделирования . . . . . . . . . . . . . .
5.5 Заключение………………………….202
Заключение . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Списоксокращенийиусловныхобозначений . . . . . . . . . . . .
Списоклитературы ………………………..214 Списокрисунков ………………………….232 Список таблиц . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
ПриложениеА. Доказательстваглавы1 ……………238
ПриложениеБ. Доказательстваглавы2 ……………240 Б.1 Доказательстволеммы1……………………240 Б.2 Доказательстволеммы2……………………241 Б.3 Доказательстволеммы3……………………242
6
ПриложениеВ. Доказательстваглавы3 ……………246
В.1 Доказательстволеммы4……………………246
ПриложениеГ. Доказательстваглавы4 ……………248 Г.1 Доказательстволеммы5……………………248 Г.2 Доказательствораздела4.2.3…………………249 Г.3 Доказательстволеммы6……………………249
ПриложениеД. Доказательстваглавы5 ……………251 Д.1 Доказательстволеммы7……………………251
ПриложениеЕ. Актовнедрениирезультатов . . . . . . . . . . .
Во Введение обоснована актуальность темы, сформулированы цель и задачи работы, изложены основные положения, выносимые на защиту.
Глава 1. В части-A главы 1 представлен современный всесторонний обзор литературы по существующим сетям беспроводной связи с возможностью сбора РЧ энергии. Рассмотрен РЧ сбор энергии, БПЭ, использование помех (interference exploitation), ОБПИМ протокол и перспективные технологии его реализации, ключевые исследовательские проблемы в области построения энергоэффективных сетей связи 5G и выше. На основе обзора литературы установлено, что распределение и оптимизация ресурсов имеют первостепенное значение при интеграции методов сбора РЧ энергии в существующие сети связи. В части-Б главы 1 приводится сравнение производительности протоколов ОБПИМ с временным переключением (ВП) и разделением мощности (РМ) с позиции частоты ошибок по битам, вероятности сбоев, достижимой пропускной способности и количества собранной энергии. Основная цель этого раздела – предоставить ключевые идеи по правильному выбору ОБПИМ протокола в зависимости от требований системы для достижения максимальной производительности системы.
Глава 2. В этой главе разрабатывается сеть с кооперативной ретрансляционной связью с поддержкой полнодуплексного режима с использованием БПЛА, чтобы «переосмыслить» политику управления энергопотреблением для ретрансляционного узла БПЛА при сохранении ожидаемых требований качества обслуживания (QoS). Основные результаты главы резюмируются следующим образом:
Представлена единая система сбора энергии, т. е. использование БПЭ, ОБПИМ и самоинтерференций в сети реализующей полнодуплексный режим работы. Потребности в питании БПЛА для передачи информации полностью обеспечиваются исключительно от выделенной линии БПЭ и радиочастотного сигнала, передаваемого от источника через ВП-ОБПИМ и использования самоинтерференций.
Вводится новая структура временного блока работы, чтобы встроить предложенную единую систему сбора энергии в один блок передачи. Для этого случая были математически выведены изучены сквозная вероятность сбоя (end-to-end outage probability) и пропускная способность предлагаемой системы.
Сформулирована задача минимизации сквозных совместных сбоев путем оптимизации профиля мощности БПЛА и 3D-траектории в плоскостях x; y; z.
Представлены выражения в замкнутой форме для оптимальных
коэффициентов временного переключения (ВП) как для БПЭ, так и для ОБПИМ, с использованием множителей Лагранжа с условиями Каруша-Куна-Таккера (KKT). Для заданного значения временных коэффициентов получены выражения в замкнутой форме для нахождения оптимальной траектории.
Предлагаемая система совместной связи с использованием БПЛА с поддержкой полнодуплексного режима показана на рисунке 1. Энергия, собранная по предлагаемой единой схеме сбора энергии, хранится во встроенных конденсаторах, и вся энергия, собранная в течение одного периода времени, должна быть израсходована для передачи сигналов в приемник. Разработанное новое разделение временных интервалов для поддержания работы предлагаемой единой схемы сбора энергии показано на рисунке 2.
Рисунок 1 – Иллюстрация предлагаемой Рисунок 2 – Структура временных блоков модели системы предлагаемой единой схемы сбора энергии
Общее время работы БПЛА разделено на N равных временных интервалов, где , ∈1,…, .ДлительностькаждойпередачиобозначаетсякакT.Первый интервал времен и выделяется для БПЭ протокола, где 0 1 0. В течение интервала времени сбор энергии на БПЛА осуществляется от выделенного РЧ сигнала, полученного от источника. Оставшаяся часть времени 1 выделяется для ОБПИМ. Время, выделенное для ОБПИМ, далее делится еще на два временных интервала 1 и 1 1 , где 0 1. В течение временного интервала 1 БПЛА выполняет сбор энергии от принятого информационного сигнала, переданного источником. Оставшийся интервал времени 1 1 используется для совместной передачи данных в полнодуплексном режиме. Кроме того, в течение последнего временного интервала 1 1 , БПЛА продолжает собирать энергию от собственных помех. Таким образом, это будет способствовать созданию дополнительного энергоснабжения в единой системе сбора энергии.
Вероятность сбоя играет роль основного показателя производительности предлагаемой системы. Таким образом, средняя пропускная способность каждого временного интервала определяется путем оценки вероятности сбоя при фиксированной скорости передачи каждого временного интервала, представленной Ri. Таким образом, при значении порогового отношения «сигнал/шум» (SNR) в каждом узле связи, обозначенном, вероятность сбоя предлагаемого протокола декодирования и прямой ретрансляцией может быть задан как:
Pr , 1 Pr Pr , (1)
где – отношение сигнал-шум (SNR) на БПЛА, а – отношение сигнал-шум (SNR) в приемнике.
Лемма 1. Выражение в замкнутой форме для вероятности сбоя предлагаемой модели системы:
2.1 : : 1 :0 1, 2 :0 1,
∈ , ,
√
, (2)
где – среднее значение отношения сигнал-шум (SNR) на БПЛА, а Ω – среднее значение отношения сигнал-шум (SNR) в приемнике. Затем формулируются следующие задачи оптимизации для определения оптимального распределения мощности и траектории БПЛА.
2.2 : ∈ , , ,
:
1 : h h ,
2 : h h ,
3 : h h 4
3 3 : 0 1 1
,∀ 1,…, .
,
4 : 0 1 1 , ∀ 1, … , .
Обе задачи оптимизации являются нелинейными и невыпуклыми из-за системных ограничений. Поэтому выражения в замкнутой форме оптимальных значений профиля мощности и траектории полета БПЛА получаются при применении условий Лагранжа и Каруша-Куна-Такера (KKT). Результаты предложенной модели системы с единой схемой сбора энергии представлены на рис. 3 и рис. 4. Из двух рисунков видно, что предложенная единая схема сбора энергии превосходит конкурирующие схемы, приведенные в литературе, т. е. схему сбора энергии и кооперации, схему переработки энергии и схему с временным переключением (ВП) по параметрам количества собранной энергии и вероятности сбоя в приемнике.
Рисунок 3 – Количество энергии, собранной предлагаемой системой сбора энергии, и схем аналогов
Рисунок 4 – Вероятность сбоя предлагаемой системы сбора энергии и схем аналогов
Глава 3. В этой главе предлагается энергоэффективная стратегия сбора данных с помощью БПЛА для беспроводной сенсорной сети с беспроводным питанием, и исследуется производительность системы при помощи вероятности сбоя и достижимой пропускной способности в приемнике. В частности, эта работа направлена на внедрение основ для реализации интеграции БПЭ, БПЛА в БСС для повышения общей энергоэффективности приложений Интернета вещей, таких как интеллектуальные транспортные системы (ITS), умные города и т.д. при сохранении ожидаемого качества обслуживания (QoS). Основной вклад этой главы состоит из четырех частей, которые коротко можно представить, как:
Разработана БСС с беспроводным питанием, в которой сенсорные узлы удаленно питаются от маяков питания (PBs) с использованием РЧ-БПЭ.
Исходя из предположения о каналах с замираниями Релея и Райса, вычисляется вероятность сбоя в приемнике данных. Затем формулируется задача оптимизации для количественной оценки распределения времени для сбора энергии и минимизации вероятности сбоя с учетом мощности передачи сенсорных узлов, собранной энергии и ограничений траектории полета БПЛА.
Предлагается асимптотически оптимальное решение, учитывающее двойственность сформулированной задачи оптимизации для снижения сложности в сравнении с методом перебора или исчерпывающего поиска. Затем представлены эвристические решения для кластеризации, выбора головного узла и траектории БПЛА для дальнейшего снижения сложности.
Эффективностьвсравнениисметодомпереборапредлагаемыхасимптотических и эвристических решений для рассматриваемой задачи демонстрируется с помощью результатов моделирования. Кроме того, продемонстрировано превосходство в производительности предлагаемой и эталонных БСС.
1 2 ∑ !
Рисунок 5 – Иллюстрация предлагаемой беспроводной сенсорной сети
Рисунок 6 – Диаграмма распределения времени
Предлагаемая беспроводная сенсорная сеть представлена на рисунке 5.
Структура временных интервалов для процесса сбора данных в предлагаемой системе
проиллюстрирована на рисунке 6. Все рабочее время T разделено на две фазы и
1 , где 0 1. Фаза-I дополнительно разделена на еще две части и
1 . В течение времени все сенсорные узлы собирают энергию из сигналов
РЧ-БПЭ, полученную от маяков питания (PBs), для подзарядки своих батарей. Затем, в
следующей временном интервале 1 , сенсорные узлы группируются в
кластеры, для каждого кластера выбирается оптимальный головной узел кластера, а
затем данные полученные от сенсорных узлов, передаются в соответствующий
головной узел кластера. Время, выделенное для фазы-II, поровну делится на M
кластеров и может быть представлено в виде 1 / . Затем временной интервал
1 / делится на два временных интервала и 1 , где 1 /
и 0 1. В течение временного интервала 1 головной узел кластера
собирает энергию из радиочастотного сигнала БПЭ БПЛА. Затем головной узел
кластера передает агрегированные данные в БПЛА для отправки в приемник для
дальнейшей обработки. Учитывая замирания Релея и Райса каналов между узлами,
вероятность сбоя в приемнике данных может быть записана, как ∑ ,
обозначает индекс кластера. Выражение закрытой форме для выглядит как:
∝
,
, (5)
обозначает средний SNR соответствующего канала, а обозначает постоянный коэффициент потери пути между головкой кластера и БПЛА. Соответствующая задача оптимизации предлагаемой системы формулируется, как указано в (6), где количество энергии, собранной головным узлом кластера, – представляет энергию, выделяемую для связи РЧ – БПЭ БПЛА, а – количество энергии, собранной датчиками.
где –факторРайса,
, , ,Ω-
1 : 1 ,
Таблица 1 – Относительный прирост производительности
1 ОбычныйБСС 1
3.1 : min ∈ , , , , ,
:
#
Системная модель
Прирост производи- тельности, %
2 : ,
3 : max
6
2 БССсБПЛА
28,75
БРЭ + БСС с БПЛА (предлагается эвристический метод)
3
БПЭ + БСС с БПЛА (предлагается асимптотический метод)
34,02
35,90
4 : 0 1,
5 : 0 1,
6 :0 1,
7 : ограничения кластеризации, 8 : Ограничения траектории БПЛА.
,
∀ ∈ ,
Из-за сложности сформулированной задачи было предложено асимптотическое решение с использованием метода двойственности Лагранжа. Данное решение является менее сложным в сравнении с методом перебора или исчерпывающего поиска и полностью соответствует требованиям предлагаемой системы. Вычислительную сложность предлагаемого асимптотического метода представляет нахождение . . с учетом движения и траектории БПЛА. Примечательно, что решение предлагаемой задачи асимптотическим методом занимает меньше времени, чем традиционный метод поиска перебором . !. . !, который относится к задаче недетерминированной полиномиальной сложности. Для дальнейшего снижения сложности кластеризации, выбора головного узла кластера и траектории БПЛА предложены два приближенных оптимальных эвристических алгоритма. Предложенный эвристический метод нахождения . . . является менее затратным по времени, чем асимптотическое решение и традиционный поиск методом перебора. Относительный прирост производительности моделей систем по показателю достижимой суммарной пропускной способности, полученный с помощью предлагаемых асимптотических и эвристических методов, по сравнению с базовыми БСС представлен в таблице 1. Топология выходной сети, полученная с помощью эвристических методов, показана на рисунке 7.
Рисунок 7 – Топология входной и выходной сети, полученная с помощью эвристического метода низкой сложности, где N = 100 и M = 5, для различных
начальных и конечных местоположений БПЛА
Глава 4. В этой главе исследуется показатели информационной производительности двухсторонней ретрансляционной сети, поддерживаюўей ОБПИМ с разделения мощности, с использованием БПЛА с усилением и прямой ретрансляцией с учетом нелинейных помех и аппаратных недостатков. Основные материалы этой главы резюмируются следующим образом:
В отличие от обычных сетей с использованием БПЛА, предлагается двусторонняя ретрансляционная сеть с использованием БПЛА с поддержкой ОБПИМ. БПЛА служит мобильным воздушным ретранслятором, и его энергетические потребности восполняются путем сбора РЧ сигналов, получаемых от терминалов с помощью ОБПИМ с разделением мощности, в соответствии с нелинейной схемой сбора энергии. Затем для приемника выводится выражение в закрытой форме для вероятности сбоя с учетом влияния неисправностей оборудования приемопередатчика.
Далее выводится выражение в закрытой форме для показателя задержки информации, учитывающее размер пакета данных, количество повторных передач, системные задержки и вероятность сбоя. Затем определяется достижимая область между задержкой информации и вероятностью сбоя на данном терминале для лучшего понимания взаимосвязи между обоими параметрами.
Затемформулируютсязадачипооптимизациидляопределенияоптимальных значений переменных и , при которых будет максимальным значение соотношения сигнал /шум-плюс-искажения (SNDR) принимаемого в приемнике сигнала, минимальной задержка информации в терминале назначения и оптимальной траектория БПЛА соответственно.
ПрипомощиусловийKKTдляпервойзадачиоптимизацииполученырешения в замкнутой форме коэффициентов разделения мощности и усиления, которые максимизируют SNDR на БПЛА и терминале. Вторая задача решается с помощью метода поиска золотого сечения для определения оптимального коэффициента РМ, который минимизирует задержку информации. Задача оптимизации траектории БПЛА решается с использованием итерационного метода с помощью итеративной жесткой
пороговой обработки.
Рисунок 8 – Структурная схема ретрансляции Рисунок 9 – Задержка информации в с усилением и прямой передачей и наличием зависимости от времени работы
аппаратных неисправностей
Структурная схема предлагаемой системы с наличием аппаратных неисправностей проиллюстрирована на рисунке 8. В этой главе используется сигмоидальная нелинейная функция сбора энергии, которая может быть смоделирована как:
, (7)
где – полученная мощность, – максимальная мощность насыщения на выходе, и – входная мощность, которая изменяет знак кривизны и порог чувствительности входного сигнала таким образом, что = 0, если , соответственно. Учитывая параметры системы, вероятность сбоя предлагаемой системы определяется как
1 2 ∑ ∝ ∑ ∝ ∑ ∑ ∑
! ! ! ! ! 2 ̂ ,
(8) где μ – коэффициент разделения мощности, , . модифицированная функция
Бесселя второ го рода vth-го порядка, ̂ , , ,
и 1 . Коэффициент усиления обозначается , – коэффициент разделения мощности, и обозначают аппаратные неисправности передатчика и приемника соответственно. В теориях информации хорошо известно, что использование узла ретрансляции может повысить производительность системы, в том числе пропускную способность, или, что эквивалентно, снизить вероятность сбоя, особенно когда установление прямой связи между источником и приемником невозможно. Однако интеграция в БПЛА ОБПИМ с нелинейной схемой сбора энергии в предлагаемой модели системы может привести к увеличению времени передачи из-за процесса сбора энергии и большого количества запросов приемника на повторную передачу. Таким образом, предлагаемая система с нелинейной ОБПИМ влияет на задержку информации
и производительность системы в целом. Чтобы провести оценку данного паратметра, было выведено выражение в закрытой форме в (8) для измерения задержки информации предлагаемой системы с учетом вероятности сбоя. Примерная задержка информации во времени показана на рисунке 9, где начальный период обозначен как ∆0. Задержка пакета данных также может быть равена сумме времени ожидания в буфере данных и времени обслуживания , которое может быть записано
Δ = + . Средняя задержка информации Δ ∑ Δ . Таким образом, выражение в закрытой форме для средней задержки информации по времени может
быть получено в виде:
. (9)
Алгоритм, показанный на рисунке 10, разработан для решения задачи оптимизации, сформулированной с целью определения оптимального коэффициента разделения мощности. Оптимизация траектории БПЛА проходит с помощью алгоритма, показанного на рисунке 11.
Рисунок 10 Рисунок 11
Достижимые значения пар параметров задержки информации и вероятности сбоя показаны на рисунке 12, чтобы понять взаимосвязь между переменными и системными ограничениями рассматриваемой настройки системы связи относительно параметра актуальности данных. На рисунке 13 показан вид траектории БПЛА с высоты птичьего полета, полученный с помощью алгоритма в рис. 11. Зеленые и черные квадраты на рисунке 13 представляют наземные терминалы S1 и S2, а также начальное и конечное местоположения БПЛА соответственно.
Start [x
0,y
20 18 16 14 12 10
8 6 4 2 0
0 ,H]
Terminal S1
Terminal S2
End
[
DP = 12 bits
DP = 24 bits
DP = 48 bits Direct Trajectory
xD,yD,H]
Рисунок 12 – Достижимый возраст
информации вместе с достижимой вероятностью сбоя в пункте назначения
Рисунок 13 – Вид с высоты птичьего полета на Оптимизация траектории БПЛА по алгоритму рисунка 11
Глава 5. В этой главе предлагается схема ретрансляции с использованием БПЛА и кэш – памятью с поддержкой ОБПИМ, в которой БПЛА обслуживает нескольких пользователей в течение заданного рабочего времени. В предлагаемой установке связи коммуникационные возможности БПЛА зависят исключительно от количества энергии, собранной с помощью ОБПИМ-РМ. На рисунке 14 показаны две основные фазы временной диаграммы работы предлагаемой системы. В частности, в каждом периоде передачи длительностью T первый временной интервал составляет , где 0 1, и выделяется для передачи информации и энергии от источника к БПЛА. После получения сигнала от источника БПЛА разбивает его на две части согласно коэффициентуρразделениямощности,где0 1,одначастьпредназначенадля сбора энергии, а вторая – для обработки информации. Оставшаяся часть периода времени 1 делится поровну и используется для передачи информации между
БПЛА и пользователями, где интервал времени выделяемый для каждого
пользователя.
Затем формулируется задача оптимизации (P5.1) для максимизации скорости
получения информации для каждого пользователя с учетом емкости кэш-памяти, количества собранной энергии и ограничений согласно требованиям к качеству обслуживания (QoS) системы. Затем была сформулирована задача оптимизации (P5.2) для определения траектории БПЛА при заданных найденных оптимальных параметрах (P5.1). Первая задача оптимизации (P5.1) решалась с использованием условий KKT и были получены оптимальные значения в замкнутой форме для коэффициента разделения мощности на БПЛА и соотношения временных интервалов для временной диаграммы. Вторая задача оптимизации (P5.2) решается с помощью итерационного алгоритма, приведенного на рисунке 15. Вид с высоты птичьего полета оптимальной траектории БПЛА, полученной с помощью предложенного алгоритма, представлен на рисунке 16 с прямыми и близкими к оптимальным траекториям. Из рисунка 16 видно, что БПЛА летит по траектории, повторяющей полученную в результате вычислений,
0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20
для достижения максимальной скорости передачи у конечных пользователей. Также видно, что дальность полета БПЛА меньше, чем при траектории близкой к оптимальной, что может привести к повышению энергоэффективности по сравнению с полученным решением.
5.1 :max 1 1
,
:
5.2 : max
1 : 1
1
1
, 2 : ∗ ∗,
3 : 0 1, 4 : 0 1 .
2.1 :
,
(10) 2.2 : ∑ , (11) 2.3 :
,
:
2.4 : 1 1 ,
2.5 :
.
Рисунок 14 – Предложенная временная диаграмма работы
Рисунок 15
Несмотря на то, что прямая траектория более энергоэффективна, только у пользователя 4 будет более высокая скорость, в то время как у остальных пользователей скорость передачи информации будет значительно ниже. Скорость передачи информации у пользователей по каждой траектории представлена на рисунке 17. Значения, представленные на рисунке 17, доказывают, что оптимальная траектория, полученная с помощью предложенного алгоритма, демонстрирует более высокую производительность по сравнению с прямой и субоптимальной траекториями.
Таблица 2 – Скорость передачи информации у разных пользователей при различных траекториях БПЛА
Рис. 16: Оптимизированная траектория полета БПЛА
Заключение. В этой главе представлены выводы и анализ, изложенной в диссертации информации, а также будущие направления исследований и рекомендации.
ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ И ВЫВОДЫ
В рамках диссертационного исследования проводится анализ и оптимизация распределения ресурсов для поддержания желаемого качества обслуживания в беспроводных сетях совместной связи следующего поколения с использованием БПЛА и поддержкой сбора РЧ энергии. Основной целью этой диссертационной работы является разработка теоретических основ, которые помогут упростить интеграцию сбора РЧ энергии в сети беспроводной связи в будущих версиях 3GPP для коммуникаций следующего поколения 5G и выше. Основными научными результатами диссертации являются:
1. Комплексный обзор существующих исследовательских работ, связанных с использованием сбора РЧ энергии, для выявления пробелов в исследованиях и их реализации в коммуникациях следующего поколения.
2. Подробное сравнение производительности протоколов связи с одновременной беспроводной передачей информации и мощности с временным переключением и разделением мощности для определения их пригодности в зависимости от конструктивного исполнения сети связи.
3. Новая унифицированная схема сбора РЧ энергии для “переосмысления” политики управления энергопотреблением БПЛА, которые могут быть развернуты для управления аварийным движением в интеллектуальных транспортных системах, для оказания помощи в аварийно-спасательных операциях и коммуникационных приложениях для Интернета вещей (IoT) в городских условиях. Новая унифицированная схема сбора РЧ энергии превзошла схемы-аналоги, доступные в открытой литературе.
4. Предлагается новая схема распределения ресурсов и сбора данных с помощью БПЛА для БСС с использованием БПЛА. Асимптотическое решение и два эвристических алгоритма, разработанных для того, чтобы упростить традиционный
метод поиска перебором, относящийся к задаче недетерминированной полиномиальной сложности. Предложенным асимптотическим методом получены оптимальные решения, на которые затрачивается от 24 до 478 секунд в зависимости от количества датчиков, в то время как эвристическим методом низкой сложности решения получаются за 15 секунд. И наоборот, метод поиска перебором занял более 10 часов для получения результатов для данной БСС. Кроме того, разработанная модель системы превзошла по производительности системы эталонных БСС;
5.Новый дизайн системы для двусторонней ретрансляционной сети с поддержкой ОБПИМ использованием БПЛА. Выражение в закрытой форме для недавно введенного параметра измерения производительности, а именно, измерения актуальности данных в приемнике, названном задержкой полученной информации. Разработаны два алгоритма для оптимизации распределения ресурсов в системе связи, что позволило свести к минимуму задержку информации в приемнике с учетом энергетических профилей БПЛА и их траектории. Определены достижимые пары задержки информации и вероятности сбоя
6. Разработан новый дизайн системы ретрансляции с использованием БПЛА с кэш – памятью и поддержкой ОБПИМ-РМ, в которой БПЛА с кэш – памятью обслуживает нескольких пользователей в течение заданного рабочего времени. Разработан итерационный алгоритм для оптимизации распределения ресурсов и траектории беспилотного летательного аппарата при максимальном уровне передачи информации для конечных пользователей. Предлагаемая схема превосходит скорость предоставления информации минимум на 42, 85% при δ = 0, 25 по сравнению с аналогичной системой без кэширования
Актуальность темы. В то время как первые мобильные устройства предоставляли абонентам возможность связи лишь посредством голосового вызова, современные смартфоны позволяют использовать обширный арсенал услуг: SMS, MMS, видеозвонки, работа в сети «Интернет» и многое другое. Эволюция сотовых сетей не прекратилась, более того, мобильную связь в скором времени ожидает переход на совершенно новый этап. Видео с высоким разрешением и хорошее разрешение экранов мобильных устройств заставляют искать лучшие устойчивые источники энергии для следующих поколений беспроводной связи. Пятое поколение (5G) беспроводной связи является следующим после расширенного 4G/IMT стандартом телекоммуникаций для удовлетворения требований, которые будут предъявляться к сети связи с 2021 [1]. Ожидается, что общее количество подключенных устройств может достигать десятков или сотен миллиардов из-за достижений развивающихся технологий, таких как Интернет-вещей (IoT), Интернет-всего (IoE), Промышленность 4.0 и т. д.
Кратко рассмотрим развитие систем сотовой связи. Первое поколение мобильной телефонии, называемое 1G, появилось примерно в 1982 году и было полностью аналоговым. Второе поколение (2G) было запущено в 1991 году и было основано на цифровой передаче данных. Более того в 2G было дополнено стандартизованной технологией пакетной передачи данных (General Packet Radio Services -GPRS). Только почти через 10 лет была представлена сеть третьего поколения (3G) для более быстрых скоростей передачи данных. Примерно через 10 лет было внедрено и до сих пор используется четвертое поколение (4G) стандарта доступа к мобильной сети с еще более быстрыми скоростями передачи данных и более передовыми технологиями. Ожидается, что пятое поколение (5G) беспроводной связи обеспечит увеличение скорости передачи данных, пропускной способности, покрытия и надежности подключения, а также огромное снижение задержки и потребления энергии.
Кроме того, 5G беспроводные сети также объединили новые тенденции связи, такие как Интернет вещей (IoT) и машинные коммуникации (Machine-type-communications-MTC), размещающие более гибкие сети с одним миллионами соединений на квадратном метре [2]. Разработка зеленых технологий и снижение энергопотребления устройствами это два из восьми основных требований к 5G-системам, идентифицированных отраслями и академией. Недавно было предпринято несколько попыток для реализации систем самообеспечения коммуникаций с технологиями сбора энергии окружающей среды для поддержки приложения связи в 5G при сохранении желаемого качества обслуживания.
Способы сбора энергии окружающей среды — это процессы захвата и преобразования мельчайших количеств свободной энергии (без затрат), получаемой из тепловых, звуковых и радиочастотных (РЧ) сигналов в электроэнергию и используемой на работу устройств в соответствии с требованиями к питанию. Окружающая среда содержит более высококачественные источники энергии по сравнению с батареями и заряженными конденсаторами. В последнее время несколько исследовательских групп изучали возможность использования естественных источников энергии для сети беспроводной связи [3], [4]. Тем не менее использование энергии природных источников не было эффективным из-за нерегулярности и непредсказуемости окружающих источников. Более того, основные способы сбора энергии технологии очень специфичны и применимы только в определенных средах. Беспроводная передача энергии (БПЭ) одна из техник сбора энергии окружающей среды, в которой нет вышеупомянутых ограничений, при этом устройства связи могут заряжаться от электромагнитного излучения. Исследования в области БПЭ сосредоточились на двух направлениях, называемых ближнее поле и дальнее поле, которые отличаются дальностью передаваемой энергии. В ближнем поле БПЭ электромагнитная энергия может быть передана на расстояние до нескольких метров как в помещении, так во вне, в то время как дальнем поле БПЭ это расстояние достигает нескольких километров. Радиочастотная БПЭ рассматривается как метод ближнего поля и может представлять собой потенциальное решение для беспроводных коммуникационных сетей. При РЧ БПЭ энергия может быть собрана от окружающих сигналов, таких как, например, сигналы WiFi, помехи и т. д. или из специализированных полностью контролируемых источников энергии, таких как мощные маяки, базовые станции и т. п.
Перспектива интеграции РЧ-БПЭ с коммуникационными сетями создала необходимость в механизме одновременной передачи как информации, так и энергии конечному устройству. Теоретические основы для одновременной беспроводной передачи информации и энергии (ОБПИМ) впервые были представлены в работе [5]. Использование ОБПИМ может привести к уменьшению энергопотребления, повышению спектральной эффективности, возможности управления помехами и уменьшению задержки передачи из-за одновременной передачи, как энергии, так и информации. Устройства, содержащие ОБПИМ, могут обеспечить пользователям энергоэффективную беспроводную связь и возможность пользоваться современным приложениям и услугами 5G сетей в зонах с плохой связью. Более подробная информация и современный литературный обзор методов сбора энергии, используемых в современных беспроводных коммуникационных сетях, представлены в Главе 2.
В последние несколько лет беспилотные летательные аппараты (БПЛА), которые обычно известны как беспилотники или дроны, стали свидетельством значительного роста и развития беспроводных коммуникационных сетей, удалось минимизировать вес этих устройств до 19 гр, а размах крыльев до 16 см. БПЛА имеют большой потенциал по продвижению адаптивных средств связи из-за их мобильности и гибкости развертывания, которые являются большим преимуществом использования беспроводных средств связи для гражданских и военных целей, таких как управление при чрезвычайных ситуациях или в условиях эпидемиологической обстановки, интеллектуальными транспортными системами т. д. Поэтому наблюдался значительный интерес как в науке, так и в промышленности, в развитии БПЛА и их интеграции с существующими коммуникационными инфраструктурами. Особенное внимание уделялось радиоприемнику БПЛА, как одному из ключевых компонентов сетей мобильной связи пятого поколения (5G), где БПЛА рассматривается как базовая воздушная станция для построения гибкой сетевой архитектуры. Базовые воздушные станции (БВС) очень полезны для обслуживания мест большого скопления людей, таких как фестивали, карнавалы, музыкальные концерты, спортивные мероприятия и т. д., где требуется высокоскоростная передача данных. Кроме того, низкая стоимость, гибкость развертывания и высокая мобильность – это преимущества БПЛА, позволяющие создавать надземную беспроводную коммуникационную инфраструктуру. Данные преимущества способствовали развертыванию БПЛА с беспроводной связью для обеспечения надежной поддержки практических приложений для управления стихийными бедствиями, обеспечения общественной безопасности, в условиях спасательных и военных операций и т. д.
БПЛА был впервые предложен вторами (Dahlman et al. в [6]) в качестве ретранслятора для военного воздушного применения. Когда требуется полное покрытие, можно использовать БПЛА для облегчения существующей инфраструктуры. Используемые в качестве воздушных ретрансляторов, БПЛА с большой вероятностью найдут зону прямой видимости путем динамической регулировки текущего положения, так что усиление производительности на местности может быть значительно улучшено, даже когда прямая связь между источником и приемником неисправна. Кроме того, была рассмотрена возможность использования скоординированной ретрансляции беспилотников для предоставления 5G сервисов, таких как Интернет вещей (IoT), Интернет всего (IoE), для повышения качества восприятия пользователя (QoE). В большинстве беспроводных сенсорных сетей (БСС) в современных приложениях Интернета вещей (IoT) используется множество датчиков, необходимых для отправки информации приемнику для дальнейшей обработки непосредственно самими датчиками или через несколько шлюзов. Поэтому основным требованием при создании новой стратегии сбора данных является повышение масштабируемости и производительности БСС. Для выполнения вышеупомянутых требований наиболее подходят БПЛА, которые могут быть использованы для сбора данных от датчиков, особенно, когда датчики расположены в труднодоступных средах, и когда нет устойчивого соединения с приемниками. По сравнению с обычными БСС, которые зависят от статических узлов сбора данных или переключающихся кластеров с несколькими шлюзами, БПЛА может напрямую обмениваться данными с приемником, используя оптимальные воздушные каналы в зоне прямой видимости. Кроме того, БПЛА помогают увеличить зону охвата и пропускную способность БСС, уменьшая общий энергопотребление энергии беспроводных сенсорных сетей.
Несмотря на уникальные возможности, которые может представить использование БПЛА при разработке беспроводной связи 5G, существует много нерешенных проблем с распределением ресурсов в коммуникационных системах с использованием БПЛА. Ограниченная емкость аккумуляторов и небольшая длительность времени автономной работы являются двумя основными проблемами интеграции БПЛА в существующие коммуникационные инфраструктуры. Таким образом, для достижения ожидаемого качества обслуживания требуется правильное распределение ресурсов и оптимизация. В данной диссертационной работе рассмотрены эффективное распределение ресурсов и оптимизация с использованием различных систем сбора РЧ энергии для сетей беспроводной связи с беспроводным питанием от БПЛА. Особое внимание уделено использованию БПЛА в качестве ретранслятора, оборудования для сбора данных и в качестве кэш-памяти. С учетом вышеизложенного тема настоящей диссертационной работы представляется безусловно актуальной.
Степень разработанности темы. Благодаря научным достижениям в области сотовых технологий IMT-2020 (широко известная как 5G) обеспечивает увеличение скорости передачи данных, пропускной способности, покрытия и надежности подключения, а также огромное сокращение задержек и энергопотребления для пользователей. В последнее время в нескольких исследованиях была изучена возможность использования природных источников для сбора энергии в сетях связи для повышения энергоэффективности за счет продвижения зеленых технологий [М. Ф. Дж. Пинкни, Д. Хэмпел, С. Дипьерро, Л. Хоу, С. Тан, К. Ван, Дж. Ли, Ю. Ян и и другие]. Сбор энергии от природных источников оказался не столь эффективным, как ожидалось, из-за нерегулярности и непредсказуемости окружающих источников. Чтобы преодолеть вышеупомянутые ограничения, в беспроводную связь был внедрен сбор радиочастотной энергии, что создало необходимость в технологии, которая может одновременно передавать конечным устройствам как информацию, так и энергию. Для этого была впервые предложена концепция ОБПИМ [П. Ладош, Х. О, Г. Чжэн и У. Чен]. В современное литературе по связи нового поколения 5G был проведен теоритеческий анализ, практическая реализация и возможные применения БПЭ и ОБПИМ [Ю. Цзэн,Р. Чжан и другие]. Однако эффективное использование энергии, собранной при правильном распределении мощности, все еще остается открытой проблемой в сетях беспроводной связи с поддержкой ОБПИМ.
БПЛА и базовые воздушные станции в последнее время привлекают большое внимание для удовлетворения высоких требований пользователей мобильной связи к скорости передачи данных. БПЛА в качестве ретранслятора был впервые предложен [М. Ф. Дж. Пинкни, Д. Хэмпел и С. Дипьерро] для военного воздушного применения. Использование БПЛА в качестве воздушных ретрансляторов в системах кооперативной связи широко обсуждалось и исследовалось [y. Цзэн, Р. Чжан и другие]. БПЛА, выполняющие функции воздушных ретрансляторов, с большей вероятностью зону прямой видимости путем динамической регулировки текущего положения, так что усиление производительности на местности может быть значительно улучшено, даже когда прямая связь между источником и приемником неисправна. Однако существуют ограничения на физическом уровне и возникают новые проблемы, такие как ограничение производительности и невысокий срок службы. Для решения проблемы ограничения энергопотребления БПЛА были проведены исследовательские работы [Дж. Чжан, Ю. Цзэн и Р. Чжан]. В этом смысле сбор РЧ энергии является экономически эффективным для восполнения энергии в миниатюрных БПЛА. Исследователи [Эрик Лаймер и исследователи в getcorp.com] представили БПЛА без батарей / аккумуляторов с беспроводным питанием. Исследователи [Л. Се, Дж. Сюй и Р. Чжан] исследуют БПЛА служит зарядным устройством для наземных пользователей через БПЭ, что можно рассматривать как одну из первых работ по системам беспроводной связи с использованием БПЛА. Таким образом, эффективное использование собранной энергии, эффективное распределение мощности и проектирование траектории по-прежнему остаются открытыми вопросами в сетях беспроводной связи с использованием БПЛА. Исследователи [С. Каул, Р. Йейтс и М. Грутзер,] введен новый показатель, называемый средней задержкой информации (AoI), который измеряет время получения данных по отношению к времени, когда они были сгенерированы. На ранних этапах задержка информации AoI оценивалась, в основном, в методах организации очередей, используемых в буферах данных в рамках гетерогенных политик обслуживания [Л. Хуанг, Э. Модиано, К. Кам, С. Компелла, Г. Д. Нгуен и А. Эфремидес,]. Политика минимальной задержки во время передачи была предложена [А. Арафой и С. Улукусом]. Задержка информации (AoI) была исследована исследователем [И. Крикидисом] с учётом времени перезарядки батареи / датчика для сенсорной сети с поддержкой БПЭ. Отмечается, что исследовательские работы по задержке информации (AoI), найденные в открытом доступе, предполагали наличие идеальных компонентов аппаратной части устройств связи с поддержкой БПЭ. С другой стороны, полнодуплексные ретрансляционные сети с поддержкой ОБПИМ демонстрируют более высокую эффективность использования спектра по сравнению с обычными ретрансляционными сетями. Однако задержка информации в полнодуплексных ретрансляционных сетях с поддержкой ОБПИМ с использованием БПЛА, а также вероятность сбоя при повреждении оборудования не были исследованы ни в одной из существующих в открытой литературе работ.
Объектом исследования является проектирование системы, распределение ресурсов и оптимизация ресурсов для беспроводных сетей связи с использованием БПЛА и беспроводным питанием при сохранении ожидаемых параметров качества обслуживания (QoS), таких как сквозное отношение сигнал/шум (SNR), достижимая скорость передачи информации, актуальность данных и задержка информации для следующего поколения беспроводной связи 5G и выше.
Предметом исследования является беспроводные сети с использованием БПЛА и беспроводным питанием, а так же беспроводные сенсорные сети (БСС) в системах связи следующего поколения 5G и выше.
Целью диссертационной работы заключается в следующем; Среди методов сбора РЧ энергии ОБПИМ является недорогим и может потенциально повысить спектральную эффективность. Компромисс между скоростью передачи информации и количеством собранной энергии становится важным фактором при оценке производительности системы установки связи. Поэтому эффективное распределение ресурсов и оптимизация в сети связи имеют первостепенное значение для кооперативных сетей связи и БСС с использованием БПЛА и поддержкой ОБПИМ. Чтобы восполнить этот пробел в данных исследованиях с использованием различных конфигураций сетей беспроводной связи, были выполнены следующие задачи:
1. Провести комплексный обзор существующих исследовательских работ, связанных с использованием ОБПИМ в беспроводных сетях, для выявления пробелов в исследованиях и понимания стратегии будущего
развития в коммуникационных системах следующего поколения.
2. Сравнить производительности протоколов ОБПИМ с временным переключением (ВП) и разделением мощности (РМ) в системах
совместной связи.
3. Разработать единую схему сбора энергии для автономной системы
совместной связи с использованием БПЛА с оптимальным
распределением ресурсов и траекторией полета БПЛА.
4. Разработать схему мониторинга состояния БПЛА с автономным питанием для БСС, при помощи асимптотически оптимального метода распределения ресурсов и эвристических алгоритмов, которые превосходят по производительности алгоритмы поиска методом
перебора и известные аналоги БСС.
5. Разработать автономную сеть двусторонней ретрансляции с
использованием БПЛА и сформулировать выражение в закрытой форме для задержки информации (AoI), которое является недавно введенной величиной оценки производительности для измерения актуальности данных в приемнике.
6. Разработать автономную систему связи с использованием БПЛА и кэш – памятью для увеличения скорости передачи информации конечным пользователям. Затем оптимизировать распределение ресурсов и траекторию БПЛА для достижения максимальной скорости передачи информации для конечных пользователей за счет повышения её производительности по сравнению с суўествуюўими системамиғ аналогами.
7. Сформулировать математические выражения в замкнутой форме для показателей производительности, а также сформулировать и решить задачи по оптимизации распределения ресурсов для вышеупомянутых моделей систем.
8. Разработать имитационную установку для проверки правильности теоретического анализа разработанных моделей систем и сравнения производительности предложенных систем с эталонными установками связи и установками, описанными в существующих исследовательских работах. Научная новизна: Научная новизна исследования заключается в следующем;
1. Разработана новая унифицированная схема сбора энергии, состоящая из БПЭ, ОБПИМ и сбора энергии от сигнала самоинтерференций, которая имеет более высокую производительность, чем существующие схемы сбора энергии, такие как сбор энергии и кооперация, рециркуляция собственной энергии и схемы с временным переключением. Предложена новая структура временных блоков для внедрения предлагаемой единой схемы сбора энергии. Кроме того, приведены профиль мощности и траектория движения БПЛА (в трехмерной декартовой плоскости), оптимизированные для получения максимальной производительности.
2. Разработана беспроводная сенсорная сеть (БСС) с беспроводным питанием, в которой датчики дистанционно питаются от маяков питания с использованием РЧ-БПЭ. Представлена новая структура временных блоков с разделением всего рабочего периода на два этапа. На первом этапе БСС кластеризуется, в включенных датчиках выбираются оптимальные головные узлы кластеров, и каждый датчик периодически отправляет свои данные в головной узел. На втором этапе используется БПЛА для повышения уровня энергии головных узлов кластера с помощью РЧ-БПЭ и собирает агрегированные данные с головных узлов кластера. Предлагается асимптотическое оптимальное решение, учитывающее двойственность сформулированной задачи оптимизации для снижения сложности в сравнении с методом перебора или исчерпывающего поиска. Затем представлены эвристические решения для кластеризации, выбора головного узла и траектории БПЛА для снижения сложности.
3. В отличие от обычных сетей с поддержкой БПЛА, предлагается двусторонняя ретрансляционная сеть с поддержкой БПЛА с поддержкой ОБПИМ, учитывающая аппаратные недостатки. Получено математическое выражение в закрытой форме для недавно введенной метрики производительности – задержки информации (AoI). Предложена модифицированная версия алгоритма поиска золотого сечения для определения оптимальных коэффициентов распределения ресурсов. Далее предлагается итерационный алгоритм для решения задачи оптимизации траектории БПЛА с помощью итерационного метода с помощью итеративной жесткой пороговой обработки.
4. Чтобы решить проблему отсутствия обратной связи по фиксированной линии, предложена схема ретранслятора с использованием БПЛА, реализующего ОБПИМ протокол с разделением энергии и кэш – памятью для декодирования и передачи, которая предназначена для увеличения скорости передачи информации конечным пользователям. Задачи оптимизации, связанные с распределением ресурсов и траекторией БПЛА, сформулированы таким образом, чтобы максимизировать скорость предоставления информации. Оптимизация траектории БПЛА решается с помощью предложенного итерационного алгоритма при оптимальном распределении ресурсов.
Теоретическая и практическая значимость:
Теоретическая значимость: Предлагаемые модели систем связи с оптимальными схемами распределения ресурсов составляют теоретическую основу, которая будут использоваться в беспроводных системах с использованием БПЛА удовлетворящих требованиям 5G и последующих поколений. Полученные теоретические данные могут быть использованы для практической реализации использования сбора РЧ энергии для последующих версий 3GPP технологии.
Практическая значимость: Предлагаемые схемы сбора энергии могут быть использованы для создания системы управления энергопотреблением для БПЛА в системах беспроводной связи для повышения энергетической эффективности и времени работы. Простые алгоритмы, разработанные в рамках выполнения данной диссертационной работы, могут применяться в существующих инфраструктурах беспроводных сенсорных сетей в приложениях Интернета вещей (IoT), таких как интеллектуальные транспортные системы, приложения связи, операции по спасению в условиях стихийных бедствий и т. д. для увеличения общей энергоэффективности при сохранении ожидаемого качества обслуживания. Наконец, математические алгоритмы, разработанные для оценки задержки информации, могут быть использованы в качестве базы для будущих исследований по оптимизации получения данных в сверхнадежных беспрододных коммуникационных сетях с низкой задержкой (URLLC) следующего поколения с использованием БПЛА.
Методология и методы исследования. Для решения задач по оптимизации использовались следующие методы оптимизации: метод множителей Лагранжа, двойственная функция Лагранжа, методы выпуклой оптимизации, условия ККТ, последовательные алгоритмы итерации, метод золотого сечения и итеративной жесткой пороговой обработки. Для симуляции использовались методы моделирования Монте-Карло, применение функций в C, MATLAB и Wolfram Mathematica. Для получения математических выражений были использованы следующие математические методы: линейная алгебра, частные производные, дифференцирование, интегрирование, функции плотности вероятности, распределения Гаусса, экспоненциальное, геометрическое, Релея, М-распределение Накагами, Райса, гамма-функция и неполные гамма-функция, аппроксимация Лапласа, Функции Бесселя Первого и второго рода.
Основные положения, выносимые на защиту:
1. Новая унифицированная схема сбора РЧ энергии для «переосмысления» управлением энергопотребления и оптимизации распределения ресурсов, превосходящая аналоги.
2. Новая стратегия распределения ресурсов и сбора данных в беспроводной сенсорной сети с беспроводным питанием от БПЛА.
3. Новый дизайн системы и оптимизация ресурсов для беспилотного летательного аппарата с поддержкой ОБПИМ, позволяющий использовать сеть с двусторонней ретрансляцией для повышения актуальности данных в месте назначения.
4. Новый дизайн системы и оптимизация ресурсов для схемы ретрансляции с использованием БПЛА с кэш-памятью, поддерживающей РМ-ОБПИМ, позволяющие увеличить количество обслуживаемой информации для конечных пользователей.
Достоверность подтверждается корректным использованием математических методов исследования; данными имитационного моделирования; успешным представлением и обсуждением материалов на ряде международных конференций. Основные результаты диссертационной работы были сопоставлены с параметрами эталонных моделей систем связи и с данными, представленными в исследовательских работах, такими как сбор энергии и кооперация, рециркуляция собственной энергии и схемы с временным переключением. Кроме того, результаты диссертационной работы представлены и обсуждены с Исследовательской группой по совместной коммуникации и обучению (CCRG), Национальный университет Цин Хуа (NTHU), Тайвань и Техасский университет A&M в Катаре.
Апробация работы. Результаты диссертационной работы были представлены и обсуждались на следующих международных конференциях: «Journal of Physics conference series» (том 803, февраль 2017 г.); «IEEE 86-я Vehicular Technology Conference» (Торонто, Канада, сентябрь 2017 г.); «IEEE International Black Sea Conference on Communications and Networking» (Сочи, Россия, июнь 2019 г.); «IEEE Consumer Communications Networking Conference (CCNC2020)», (Лас-Вегас, США, январь 2020 г.);«IEEE Conference on Computer Communications» (июль 2020 г., виртуальная конференция в связи с COVID-19);
Публикации. Результаты диссертационной работы были опубликованы в 12 публикациях, 6 в периодических научных журналах, индексируемых Scopus, в том числе: 4 статьи в рецензируемых журналах 1-го квартиля, 1 статья в рецензируемом журнале 2-го квартиля, 5 докладов в сборниках международных конференций и 1 глава книги. Всего 12 публикаций в базе данных Scopus и 9 публикаций в базе данных WoS.
Личный вклад. Все основные результаты диссертационной работы получены автором лично.Автор принимал активное участие в работе с проверкой полученных результатов в команде международных исследователей, которые выступали соавторами статей. Автором формализованы задачи оптимизации, подобраны математические модели и соответствующие расчеты. Автор самостоятельно решил все сформулированные задачи оптимизации. Автором разработаны имитационные модели каждой главы диссертации. Автор осуществлял проведение экспериментов, обработал и интерпретировал полученные данные. Автор лично разработал все алгоритмы в этой диссертации для решения сформулированных задач оптимизации и повышения общей производительности систем связи путем определения оптимальных переменных. Подготовка основных публикаций по выполненной работе велась лично автором или при его значительном участии. Соответствие паспорту специальности. Данная диссертационная работа соответствует пунктам 1, 3, 8, 11 и 14 паспорта специальности 05.12.13 – «Системы, сети и устройства телекоммуникаций»: «Исследование новых физических процессов и явлений, позволяющих повысить эффективность работы сетей, систем и устройств телекоммуникаций», «Разработка эффективных путей развития и совершенствования архитектуры сетей и систем телекоммуникаций и входящих в них устройств», «Исследование и разработка новых сигналов, модемов, кодеков, мультиплексоров и селекторов, обеспечивающих высокую надежность обмена информацией в условиях воздействия внешних и внутренних помех», «Разработка научно-технических основ технологии создания сетей, систем и устройств телекоммуникаций и обеспечения их эффективного функционирования», «Разработка методов исследования, моделирования и проектирования сетей, систем и устройствтелекоммуникаций», соответственно.
Помогаем с подготовкой сопроводительных документов
Хочешь уникальную работу?
Больше 3 000 экспертов уже готовы начать работу над твоим проектом!
5 (8 отзывов)
5 (49 отзывов)
5 (21 отзыв)
5 (20 отзывов)
4.8 (373 отзыва)
4.8 (17 отзывов)
5 (158 отзывов)
4.2 (13 отзывов)
4.5 (330 отзывов)
