Aug, 2012

能量收集通信系统优化的学习理论方法

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TL;DR研究了一种采用能量收集设备和可充电电池的点对点无线通信系统，在考虑了基于马尔可夫过程的能量和数据到达模型后，采用学习理论方法，比较三种不同情况下的最优方案和性能损耗，同时还研究了在线和离线优化问题。
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发现论文，激发创造
  • 能量收集通信系统优化框架与电池缺陷

    介绍了一种针对能量捕获系统优化通讯信号传输方案的框架，并对具有持续能量到达和电池约束的模型、电池泄漏的情况等进行了研究和分析。

    Sep, 2011

  • 能量收集无线传感器网络的能量效率优化学习

    研究无线能量传输的最大化能量效率，使用基于上限置信区间的算法解决多臂赌博问题，非常有效并具有实际应用价值。

    Dec, 2020

  • 一个能量收集通信系统中的最优数据包调度

    本文研究了单用户能量收集无线通信系统中最优数据包调度问题，以适应流量负荷和可用能量，并开发了最优的离线调度策略，以最小化所有数据包被送达的时间.

    Oct, 2010

  • 能量收集和智能电网供电的无线通信网络建模与分析：当代综述

    本文为未来无线网络与智能电网互操作的电能的利用、重新分配、交易和规划提出了一个当代的综述，重点是能源收获无线通信的约束操作和优化，以及在智能电网存在时，动态定价下的电能规划和电力交易中的冗余（未使用）电能的重新分配。

    Dec, 2019

  • 基于能量收割的多接入通信：多臂赌博机模型与短视策略的最优性

    研究一种多接入无线网络，并探讨基于不确定的能量收获过程和电池状态的调度策略，旨在实现最大总吞吐量，并将问题确定为无休止多臂匪徒问题，通过对某些能量收获过程和电池大小的假设，证明了视野短浅的决策策略的最优性和数字化的性能。

    Jan, 2015

  • 无线信息与能量传输信号及系统设计的学习方法

    利用深度神经网络 (DNN) 自编码器实现发送器和接收器的联合优化，以获得不同电量和信息率需求下的调制星座，并发现随着接收器能量需求的增加，除一个调制符号外，所有的符号都聚集在原点附近，并且另外一个符号沿着实部或虚部子通道远离原点。

    Oct, 2018

  • 能量收集的无线通信：近期进展综述

    能量收集无线通信的最新研究成果，包括无线网络的信息论性能极限、传输调度策略、资源分配、介质访问和网络问题等方面，并考虑了能源合作、同时能源和信息传输等方面的自维持能量收集无线网络的新领域。

    Jan, 2015

  • 通过概率机器学习降低无线通信的环境影响

    机器学习方法在通信问题中被越来越广泛地采用，尤其是在下一代无线设置中。通过使用贝叶斯参数调整和时空高斯过程代理建模，我们能够降低现有硬件的能耗并改善网络性能，同时减少下一代混合波束赋形系统的开销，从而大大提高网络的能效和针对高移动用户的目标能力。贝叶斯范式本身对于能源使用也是有帮助的，因为训练一个贝叶斯优化模型所需的计算要比训练深度神经网络要少得多。

    Sep, 2023

  • 学习增强的在线时间信息和传输成本最小化

    考虑到离散时间系统中的资源受限源，通过时变无线信道将其时间敏感的数据传输到目的地。我们开发了一种鲁棒的在线算法，以最小化传输和信息老化成本之和，确保最坏情况下的性能保证。

    Mar, 2024

  • 基于强化学习的物联网系统中多接入控制和能量收集电池预测

    本文研究小型 IoT 系统中的能量收集、访问控制和电池预测问题，提出了基于强化学习和深度 Q 网络的三种算法，实验结果表明这些算法在性能上比现有基准方法更优秀。

    May, 2018