DOI: 10.17586/2226-1494-2017-17-4-670-676


УДК004.725

АЛГОРИТМ УПРАВЛЕНИЯ АНТЕННОЙ СИСТЕМОЙ БАЗОВОЙ СТАНЦИИ ДЛЯ СЕНСОРНОЙ СЕТИ С ПОПОЛНЯЕМЫМИ ИСТОЧНИКАМИ ЭНЕРГИИ

Бакин Е. А., Апанасенко Н. В., Иванов И. С., Шелест М. Н.


Язык статьи - русский

Ссылка для цитирования: Бакин Е.А., Апанасенко Н.В., Иванов И.С., Шелест М.Н. Алгоритм управления антенной системой базовой станции для сенсорной сети с пополняемыми источниками энергии // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2017. Т. 17. № 4. С. 670–676. doi: 10.17586/2226-1494-2017-17-4-670-676

Аннотация

Предмет исследования.Рассмотрены вопросы электронного управления движением луча в антенной системе на базовой станции сенсорной сети. Специфика рассматриваемой задачи заключается в наличии на узлах сети модулей сбора внешней электромагнитной энергии (харвестеров) для пополнения автономных источников питания. Алгоритм управления лучом, осуществляющим подзаряд сенсоров, напрямую определяет стабильность функционирования системы в целом. Метод. Предложенный метод оптимизации диаграммы направленности учитывает как характеристики существующих прототипов харвестеров, так и возможности адаптивного управления амплитудно-фазовым распределением антенны. Метод основан на преобразовании исходной оптимизационной задачи к задаче квадратичного программирования с последующим применением алгоритма аппроксимации полиэдрами. Эффективность предлагаемого решения проанализирована методом имитационного моделирования. Основные результаты. В серии вычислительных экспериментов показано, что применение рассматриваемого метода позволяет значительно снизить мощность излучаемой базовой станцией электромагнитной энергии. В малых сетях (три оконечных устройства) требуемая мощность излучения может быть снижена на 4,7 дБ по сравнению с изотропным излучением. В крупных сетях (тридцать шесть оконечных устройств) получено снижение мощности излучения на 1,8 дБ. Практическая значимость. Алгоритм может найти применение при проектировании и поддержании работы сенсорных сетей, для которых характерно статичное расположение оконечных устройств и в которых поддержание постоянного электропитания является критическим процессом.


Ключевые слова: сенсорная сеть, пополняемые источники энергии, многоантенная передача, синтез диаграммы направленности

Благодарности. Работа выполнена при финансовой поддержке Фонда содействия развитию малых форм предприятий в научно-технической сфере в рамках программы УМНИК (договор № 7009ГУ2015 от 03.08.2015).

Список литературы

1. Visser H.J., Vullers R.J.M. RF energy harvesting and transport for wireless sensor network applications: principles and requirements // Proceedings of the IEEE. 2013. V. 101. N 6. P. 1410–1423. doi: 10.1109/JPROC.2013.2250891
2. Богатырев А.В., Богатырев В.А. Надежность функционирования кластерных систем реального времени с фрагментацией и резервированным обслуживанием запросов // Информационные технологии. 2016. Т. 22. № 6. С. 409–416.
3. Nishimoto H., Kawahara Y., Asami T. Prototype implementation of ambient RF energy harvesting wireless sensor networks // Proceedings of IEEE Sensors. 2010. P. 1282–1287. doi: 10.1109/ICSENS.2010.5690588
4. Dolgov A., Zane R., Popovic Z. Power management system for online low power RF energy harvesting optimization // IEEE Transactions on Circuits and Systems I. 2010. V. 57. N 7. P. 1802–1811. doi: 10.1109/TCSI.2009.2034891
5. Liu L., Zhang R., Chua K.C. Wireless information transfer with opportunistic energy harvesting // IEEE Transactions on Wireless Communications. 2013. V. 12. N 1. P. 288–300. doi: 10.1109/TWC.2012.113012.120500
6. Varshney L.R. Transporting information and energy simultaneously // Proc. IEEE Int. Symp. on Information Theory, ISIT. Toronto, Canada, 2008. P. 1612–1616. doi: 10.1109/ISIT.2008.4595260
7. Ding Z., Perlaza S.M., Esnaola I., Poor H.V. Power allocation strategies in energy harvesting wireless cooperative networks // IEEE Transactions on Wireless Communications. 2014. V. 13. N 2. P. 846–860. doi: 10.1109/TWC.2013.010213.130484
8. Zhang R., Ho C.K. MIMO broadcasting for simultaneous wireless information and power transfer // IEEE Transactions on Wireless Communications. 2013. V. 12. N 5. P. 1989–2001. doi: 10.1109/TWC.2013.031813.120224
9. Xing C., Wang N., Ni J., Fei Z., Kuang J. MIMO beamforming designs with partial CSI under energy harvesting constraints // IEEE Signal Processing Letters. 2013. V. 20. N 4. P. 363–366. doi: 10.1109/LSP.2013.2247999
10. Ju H., Zhang R. A novel mode switching scheme utilizing random beamforming for opportunistic energy harvesting // IEEE Transactions on Wireless Communications. 2014. V. 13. N 4. P. 2150–2162. doi: 10.1109/TWC.2014.030314.131101
11. Boyd S., Vandenberghe L. Convex Optimization. Cambridge: Cambridge University Press, 2004. 730 p.
12. Yuan Y. Recent advances in trust region algorithms // Mathematical Programming. 2015. V. 151. N 1. P. 249–281. doi: 10.1007/s10107-015-0893-2
13. Zheng X.J., Sun X.L., Li D. Convex relaxations for nonconvex quadratically constrained quadratic programming: matrix cone decomposition and polyhedral approximation // Mathematical Programming. 2011. V. 129. N 2. P. 301–329. doi: 10.1007/s10107-011-0466-y
14. Bakin E.A., Ivanov I.S., Shelest M.N., Turlikov A.M. Analysis of energy harvesting efficiency for power supply of WBAN nodes in heterogeneous scenarios // Proc. 8th Int. Congress on Ultra Modern Telecommunications and Control Systems and Workshops, ICUMT. Lisbon, Portugal, 2016. P. 111–118. doi: 10.1109/ICUMT.2016.7765342
15. Cisco Aironet 1600 Series Access Point. Data Sheet. URL: http://www.cisco.com/c/en/us/products/collateral/wireless/aironet-1600-series/data_sheet_c78-715702.pdf (accessed: 10.06.2017)
16. Ротхаммель К., Кришке А. Антенны. Т. 1. Минск: Наш город, 2001. 416 с.
17. Propagation data and prediction methods for the planning of indoor radio communication systems and the radio local area networks in the frequency range 900 MHz to 100 GHz. ITU-R Recommendations P.1238-5. Geneva, 2001.
18. Bogatyrev V.A. An interval signal method of dynamic interrupt handling with load balancing // Automatic Control and Computer Sciences. 2000. V. 34. N 6. P. 51–57.
 

Информация 2001-2017 ©
Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики.
Все права защищены.

Яндекс.Метрика