In conventional energy-constrained and battery-limited wireless communication networks, the sustainable battery of each device is one key factor. Sometimes, it is expensive to replace batteries or recharge from alternating current (AC) power supplies, and it is not even feasible for some applications such as wireless sensors in IoT and medical implanted devices in body. Since radio frequency (RF) radiation can convey information as well as energy at the same time, wireless energy and information transfer technologies with RF radiation have been considered as a promising solution to supply energy to remote devices.
Recently, there have been two main research topics on energy harvesting (EH): simultaneous wireless information and power transfer (SWIPT) and wireless powered communication network (WPCN). The first topic is SWIPT which transmits simultaneously energy and information. There are two different practical receivers such as a time switching receiver which switches alternately between EH and information decoding (ID) in a time division, and a power splitting receiver which splits the received signal into two streams for EH and ID. The second topic is WPCN, in which a hybrid access point (H-AP) broadcasts wireless energy and each user sends its own information sequentially consuming the harvested energy. This is well-suitable for EH sensors in wireless sensor networks.
In this dissertation, we first consider the point-to-point (P2P) multi-input-multiple-output (MIMO)-SWIPT for a single-user case, and then we extend it to two different scenarios, i.e., SISO/MISO WPCNs and MIMO-SWIPT NOMA system for a multi-user case. In the first part of this dissertation, we design a practical MIMO-SWIPT scheme to maximize the average signal-to-error-plus-noise ratio (SENR) with joint channel estimation, training design, transmit (Tx) power allocation, and receive (Rx) power splitting under average harvested energy constraints at the receiver. Specifically, we present the optimal solution in iterative-form, and consider a lower bound of the total SNER and derive a suboptimal solution in closed-form, which achieves the asymptotic optimality with low computational complexity in high signal to noise ratio (SNR) regime. We evaluate the performances of the proposed schemes with simulations.
In the second part, we consider two different practical WPCN and MIMO-NOMA schemes with SWIPT for a multi-user case. Firstly, we propose the optimal energy-efficient WPCN harvest-then-transmit scheme under QoS-constraint in SISO/MISO systems. Considering fairness among users, we present a time resource allocation scheme to maximize the minimum of individual energy efficiency (EE), defined by a ratio of the user throughput to its harvested energy. Since the EE optimization problem is given in non-convex form, it is difficult to directly solve the problem. In order to tackle it, we initially rewrite the EE optimization problem in equivalent subtractive parameterized form, and we derive the corresponding optimal solution with a two-layer iterative algorithm. We show that the proposed scheme gives better EE performances than conventional schemes, and that the fairness-based algorithm considerably outperforms the other schemes in terms of the minimum user EE. Extending the MISO WPCN system, we optimize energy transmit covariance at the power transmitter, the power allocation at the users and the time allocation for energy and information transfer. The simulation results show that the proposed scheme outperforms the throughput maximization scheme in terms of EE.
Secondly, we study user grouping, precoding
design, and power allocation for multiple-input multiple-output
(MIMO) nonorthogonal multiple access (NOMA) systems with wireless power transfer. An
optimization problem is formulated to maximize sum rate under
transmit power constraint at a base station and rate constraints
and EH constraints at users, which is nonconvex and combinatorial, and thus, is
very challenging to solve. To tackle this problem, we carry out
the optimization in two steps. In the first step, exploiting the
machine learning technique, we develop an efficient iterative
algorithm for the user grouping and precoding design. In the
second step, we develop a power allocation scheme in closed
form by recasting the original problem into a useful and tractable
convex form. %Numerical results demonstrate that the proposed
%scheme considerably outperforms the existing schemes.
The performance of the proposed schemes is evaluated through simulations.
Numerical results show that
in wireless energy and information transmission systems,
the proposed schemes significantly improve the performance of channel estimation, energy efficiency, and data transmission rates
compared to the existing methods.
제한된 장치 배터리 수명은 에너지 제약이 있거나 배터리가 제한되는 무선 통신 네트워크에서 무선 장치나 센서 등의 제한된 전원의 수명은
무선통신 시스템 설계 시 항상 핵심 고려 사항이었다. 무선 IoT 네트워크의 무선 센서나 신체에 이식된 의료 기기와 같은 일부 애플리케이션에는
배터리를 교체하거나 AC전원 공급 장치에서 재충전하기에는 때론 비용이 많이 들고 실현이 불가능하다. 따라서
무선 주파수(RF) 신호를 이용한 에너지 추수(EH)기술은 정보와 에너지를 동시에 전달할 수 있기 때문에
무선 주파수를 사용한 무선 에너지 및 정보 전송 기술은 원격 무선장치에 에너지를 공급할수 있는 유망한 해결책으로 간주되었다.
최근 무선 에너지 및 정보 전송 기술에서 주요하게 연구되는 시스템은 무선 정보 및 전력 동시 전송 (SWIPT)와 무선 전력 통신네트워크 (WPCN) 시스템으로 크게 2가지로
분류할 수 있다.
첫 번째 연구 주제는 에너지 추수와 정보 복호화를 동시에 달성하기 위한 무선 정보 및 전력 동시 전송 (SWIPT)시스템으로, SWIPT 수신기를
실제 구현함에 있어, 시분할 방식으로 에너지추수(EH)와 정보 디코딩 (ID) 사이를 교대로 전환하는 시분할 수신기와
수신된 신호를 EH 및 ID에 대해 두 개의 스트림으로 분할하는 전력 분할 수신기가 연구되고 있다.
두번째 연구 주제는 무선 전력 통신 네트워크 (WPCN) 시스템으로 SWIPT와는 다르게
하이브리드 액세스 포인트 (H-AP)가 무선전력 전송을 먼저 수행하고 각 원격 무선 장치 또는 사용자가
추수된 에너지를 이용하여 사용자의 정보를 순차적으로 전송하는 방식으로
무선 센서 네트워크의 에너지 추수(EH)센서나 환경 센서에 적합한 시스템이다.
무선 에너지 및 정보 전송 시스템에서 송수신 전송 방법 및 송수신기를 설계할 때에는 에너지 추수와 정보 복호화를 동시에
고려해야 한다. 그러므로 다양한 통신 시나리오 및 목적 시스템에 따른 설계 기준을 만족하기 위하여
송수신 신호와 관련된 송수신기 및 에너지 추수기의 시스템 변수를 최적화하는 것이 굉장히 중요하면서도 어려운 연구 문제가 된다.
따라서, 본 논문에서는 무선 정보 및 전력 동시 전송과 무선 전력 통신 네트워크에 기반한 시스템 모델에서
송수신 성능 기준을 만족하도록 송수신기 및 전송 시스템 변수를 최적화하는 연구를 수행하였다.
구체적으로 다중 안테나 기반, 점대점 (point-to-point) 무선 정보 및 전력 동시 전송
시스템에서 채널 추정, 훈련 신호 및 전력분할 수신기를 동시 고려하여 송수신 최적화 연구를
수행하였다. 그리고 단일 사용자 무선 에너지 및 정보 전송 시스템에서 다중 사용자가 존재하는 시스템으로
연구를 확장하여 다중 사용자를 위한 무선 전력 통신 네트워크에서의 에너지 효율성을
최대화하는 송수신 시스템 최적화 연구를 진행하였다. 마지막으로 B5G나 6G 등의 차세대 통신시스템에서
적용될 유력 기술 중 하나인 다중 안테나 기반의 NOMA스템에서의 에너지 추수를 고려한
송수신기 설계 및 최적화 연구를 수행하였다.
논문의 첫번째 부분에서는 다중입력 수신기의 수확된 평균 에너지 제약 조건에서
평균 신호 대 오류 합산 잡음비(SENR)를 최대화하기 위한 채널 추정, 훈련신호 설계, 송신전력 할당 및
수신 전력 분할계수를 동시에 설계하는 다중입력 다중 출력 SWIPT시스템에서의 송수신기 최적화 연구를
수행하였다. 복잡하고 해결하기 어려운 최적화 문제를 재구성,
효율적으로 해결할 수있는 문제로 변환하여 반복적인 방법으로 최적의 해를 제시하였다.
보다 적은 계산량으로 시스템 구현이 실질적으로 가능하도록, 최적 훈련 신호 및 송수신기의 변수들을 닫힌 형식으로
차선의 최적해를 제안하였다. 차선의 최적해는 높은 신호 대 잡음비(SNR)영역에서 낮은
계산량으로도 점근적으로 최적의 해와 동등한 성능을 가짐을 증명하였다.
두번째 부분에서는 다중 사용자가 존재하는 단일 안테나 또는 다중 안테나를 가지는
기지국 기반의 2개의 무선 전력 통신 네트워크에서 최적의 에너지 효율성을 목적식으로 하는
사용자별 자원 및 전력 할당 방법을 제시하였다. 먼저 단일 안테나 시스템에서 사용자 간의 공정성을 고려하여 사용자
데이터 전송율과 과 추수된 에너지의 비율로 정의되는 개별 사용자의 에너지 효율(EE)을
최대화하기 위한 시간 자원 할당 및 시스템 전체의 데이터 전송율과 소비된
전체 시스템 에너지의 비율로 정의되는 네트워크 에너지 효율을 최대화 하기 위한 하베스트 후 전송 방식에서의 두 가지의 최적의 에너지 효율적인
자원 할당 방법을 제시하였다.
볼록하지 않은 형태의 직접 풀기 어려운 최적화 문제를 볼록한 뺄셈형태의 동등한 형식으로 변형하여 반복
알고리즘을 사용하여 최적의 해를 도출하였다. 제안된 기법이 기존 기법보다 더
뛰어난 에너지 효율 성능을 가짐을 보였다. 즉 공정성 기반 알고리즘이 최소 사용자 에너지
효율 측면에서 기존 전송률 최대화 기법보다 훨씬 우수한 성능을 보여주었다.
더 나아가, 다중 안테나(MISO) 기반 시스템으로 확장하여
에너지추수(EH)와 정보 디코딩 (ID)를 고려한 송신기의 에너지 전송 공분산, 사용자의 전력 할당, 에너지 및 정보 전송을 위한
최적의 에너지 효율적인 자원 할당 방법을 제안하였다.
세번째 부분에서는 다중입력 다중 출력 SWIPT와 결합된 Nonorthogonal Multiple Access (NOMA) 시스템에서
사용자 그룹화, 프리코딩 설계 및 다중입력 다중출력을 위한 전력 할당 등의
송수신기 최적화 및 설계를 고려하였다.
기지국에서의 전송 전력 제약, 사용자의 데이터 전송률과 에너지 추수 (EH) 제약 조건하에서
합계 전송률을 최대화하도록 사용자 그룹화 프리코딩 및 전력 할당에 대한 해를 구했다.
볼록하지 않고 조합적이므로 해결하기가 매우 어려운 최적화 문제를
효율적으로 해결할 수있는 2단계의 단계적인 최적화 방법을 제시하였다.
첫 번째 단계에서 기계 학습 기술을 적용하여, 사용자 그룹화 및 프리 코딩 설계를 위한 낮은 복잡도의 반복 알고리즘을 제안하였다.
두 번째 단계에서, 다루기 쉬운 볼록한 형태의 두개의 최적화 문제로 재변형하여 전력 할당 및 전력분할 수신기의 해를
반복적인 알고리즘으로 제시하였다.
종합적으로 우리는 무선 에너지 및 정보 전송시스템에서의 제안한 방법들과 최적의 해를 다양한 모의 실험을 통해 기존의 최신 연구들과 성능을 비교하고 검증하였으며,
기존 연구기법에 비해 각 논문의 챕터별로 채널 추정, 에너지 효율성 및 데이터 전송률 측면에서 보다 우수한 성능결과가 나옴을 확인하였다.
