CSI-FREE/Massive IoT Beam Rotation Scheme


CSI-Free Rotary Antenna Beamforming for Massive RF Wireless Energy Transfer. Onel L. A. López et.al. IEEE Internet of Things Journal, May15, 15 2022 (pdf) (Citations 1)

Quick Overview

M antennas BS (ULA), single antenna IoT device.

在EH中,噪声可以忽略。根据引用文章中,噪声为0。

  • 提出RAB (Rotary Antenna Beamforming) 的无CSI方案,全方面覆盖并提供的增益。
  • 说明至少使用等间距步进转子,可以提供准全向的方向图。
  • 在已知用户位置信息的情况下,进行功率分配。给出了LP(线性规划)的解决方案和另外一个封闭的闭式结果。
  • 考虑其他约束例如SAR(specific absorption rate),避免人体受害。
  • RAB对NLoS的鲁棒性以及不同天线拓扑结构的可行性。

System Model

用户在角度域上均匀分析,距离随机。

AA-SS-1:在ULA的视线/法线方向

AA-SS-2:在ULA的水平方向

Design of Precoder

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考虑的beamforming是在整个角度空间中能量最大化的beamforming。其实就是AA-SS-2。==说是在Rician信道上能也能实现最大化==

在实际上,因为天线都具有一定的方向性,所以在ULA水平方向上的波束其实是有很大衰减的。

以下说明了类似于CSCG的循环对称性,即precoder只改变LoS部分,并不会改变NLoS部分的统计特性。

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maxima只有一个且在90度位置,增益等于;==minima有个==

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Average EH gain

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算出来的天线的平均增益,即上面的范围内积分的平均

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然后再进一步近似为:

这点要是我不是90度的波束,可以近似吗?积分能求吗?

下图的结论说明在波束对准正面方向的时候反而平均增益是最低的,==这个有点不符合常理。==

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实际上,这个平均增益是无法被所有用户享受到的,因为存在非常不公平的WET:

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所以OneL等人想要用步进电机进行旋转,使得这个平均的增益被所有用户享受到。

他们文章中也说明了,如果选择旋转电机,很有可能导致旋转电机消耗的能量大于发射机的能量。这又是很大的开销。也是我们相控波束旋转的优势。

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==这个式子代表在一个周期内的平均收益。代表用户的角度,表示在还没有旋转的时候,该用户收到的收益。代表开始旋转的时候,第次旋转带来的收益。==

Optimization based on location information

因为他们的旋转,在角度上已经是均匀的了,所以只需要考虑在功率分配上->等价于时间分配上。

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就是按距离的分配,最大化最小接收能量:

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Close form不好求,但是可以通过近似来获取:

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这个思路很好理解,其实就是说最大化最小的接收能量。pathloss最大的,就是性能最差的,此时保证这个最差的收到的来自主波束的能量一定,就==保证了在不同旋转过程中,最低的能量收获下界一定。==

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所以其实就是和所有用户中,在每个beam中最差的那个(path-loss最大),进行功率分配。


需要知道用户的location,也就是距离。如果不知道距离,就不好进行。只能多个站进行交叉定位。

Robustness of NLoS

就画了个图

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增多,可以提供:

  • 更大能量的波束
  • 分辨率(更小的波束宽度)
  • 更多的旋转角度

使得可控因素增多,性能应该更好,但是复杂度应该会上升。这说明了其Closed form的重要性。

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全CSI的旋转方案?一次性只给有限个用户进行传能?

超大规模用户的时候,location信息无用。

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