基于神经网络的SWIPT接收机资源分配策略

作者：张清宾; 李世宝

来源：微电子学与计算机, 2020, 37(03): 76-82.

DOI：10.19304/j.cnki.issn1000-7180.2020.03.015

• 无线携能通信
• 资源分配策略
• 中断概率
• 神经网络
• 吞吐量

无线携能通信(Simultaneously Wireless Information and Power Transfer,SWIPT)作为一种新兴的用于能量受限网络的技术近来受到广泛关注,但现有SWIPT接收机资源分配策略只考虑实现当前时刻内网络最佳性能,没有考虑未来时刻内的网络性能优劣,无法满足服务质量要求高的网络.针对此问题提出了一种基于神经网络的接收机资源分配策略,首先从能量和时间的角度分别考虑延迟受限(Delay-Limited,DL)传输模式下的网络中断概率及其相应的中断区域,推导出理论上实现最大吞吐量的资源分配策略,然后利用神经网络预测未来时隙信道状态信息动态调整此策略.实验结果表明在不同信道状态下,所提策略能够实现更为稳定的网络性能.

• 单位
  中国石油大学（华东）