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Combinando RIS e SWIPT para Soluções de IoT

A integração de RIS e SWIPT aumenta a eficiência energética em dispositivos IoT.

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O avanço da tecnologia trouxe o conceito de Internet das Coisas (IoT). IoT se refere à conexão de objetos do dia a dia à internet, permitindo que eles enviem e recebam dados. Essa conectividade tem o potencial de melhorar vários setores como saúde, transporte e casas inteligentes. Mas um desafio importante na expansão das redes IoT é a alimentação dos dispositivos, já que muitos deles têm vida útil de bateria limitada.

Uma solução promissora para esse problema é o uso de Transferência Simultânea de Informação e Energia Sem Fio (SWIPT). Essa abordagem permite que os dispositivos recebam dados e energia ao mesmo tempo, reduzindo a necessidade de fontes de energia separadas. Para melhorar ainda mais esse processo, os pesquisadores estão explorando superfícies inteligentes reconfiguráveis (RIS). Essas são superfícies inteligentes que podem controlar sinais sem fio para melhorar a comunicação e a transferência de energia.

O que são RIS e SWIPT?

Superfícies inteligentes reconfiguráveis (RIS) são compostas por muitos pequenos elementos refletivos que podem modificar a fase e a direção dos sinais que chegam. Ajustando esses elementos, as RIS podem aumentar a força do sinal e reduzir a interferência, tornando a comunicação mais eficiente.

Por outro lado, a transferência simultânea de informação e energia sem fio (SWIPT) permite que os dispositivos capturem energia enquanto recebem informações. Isso é especialmente útil para dispositivos IoT, que costumam não ter fontes de energia diretas e têm baterias limitadas.

Combinando RIS e SWIPT, é possível criar um sistema mais eficaz para alimentar dispositivos IoT enquanto transmite informações. Isso é crucial conforme a demanda por conectividade IoT continua a crescer.

A necessidade de soluções energéticas eficientes

À medida que as redes IoT se expandem, a demanda de energia desses dispositivos está aumentando. Baterias tradicionais muitas vezes não são suficientes, levando à necessidade de soluções energéticas mais sustentáveis. A transferência de energia sem fio, especialmente por meio de sinais de rádio frequência (RF), surgiu como uma opção viável. Esse método permite que os dispositivos captem energia do ambiente sem precisar de conexões físicas.

A tecnologia MIMO (múltiplas entradas e múltiplas saídas) também está sendo explorada para melhorar a transferência de energia. Com muitas antenas, o MIMO pode atender a vários usuários ao mesmo tempo, aumentando a eficiência. No entanto, desafios ambientais, como obstáculos, podem enfraquecer os sinais, dificultando para os dispositivos receberem energia suficiente.

O papel das RIS na melhoria da transferência de energia

A introdução de RIS nos sistemas de comunicação sem fio pode melhorar significativamente o desempenho. Essas superfícies podem refletir e direcionar sinais, aumentando as chances de transferência de energia bem-sucedida, especialmente em áreas onde os caminhos diretos estão obstruídos.

Usando RIS, a energia enviada de uma estação base (BS) pode ser focada de forma mais eficaz nos dispositivos que precisam de energia. Isso pode resultar em uma melhor captação de energia para dispositivos IoT, estendendo sua vida útil operacional.

Pesquisa sobre sistemas RIS e SWIPT

A pesquisa atual se concentra em otimizar sistemas SWIPT assistidos por RIS para redes IoT. Uma área chave de investigação é como ajustar as RIS para otimizar tanto a transmissão de dados quanto a captação de energia. É necessário entender a relação entre a estação base, as RIS e os dispositivos IoT para melhorar a eficiência geral do sistema.

Uma área de foco é a informação do estado do canal (CSI), que fornece insights sobre como os sinais podem viajar entre os dispositivos. Usando uma abordagem de duas escalas de tempo, o sistema pode se adaptar a mudanças imediatas e de longo prazo no ambiente. Isso permite uma comunicação e transferência de energia mais eficientes.

Desafios nos métodos atuais

Apesar dos benefícios potenciais das RIS e SWIPT, existem vários desafios a serem superados. Um dos principais problemas são os erros de estimativa de canal, que ocorrem quando o sistema tenta prever como os sinais vão viajar. Esses erros podem impactar negativamente o desempenho, pois podem levar a decisões erradas sobre a direção do sinal e os níveis de energia.

Outro desafio é a contaminação de piloto, que acontece quando vários dispositivos usam os mesmos sinais de identificação. Isso pode criar confusão no sistema e reduzir a eficiência.

Soluções propostas

Para lidar com os desafios apresentados pelos erros de estimativa de canal e contaminação de piloto, os pesquisadores estão propondo estratégias de otimização. Usando algoritmos avançados, o sistema pode gerenciar melhor os níveis de energia e as direções dos sinais para melhorar a captação de energia.

Uma abordagem sendo analisada envolve incorporar diferentes designs para transmissão de sinais. Por exemplo, usar o zero-forcing parcial (PZF) pode ajudar a reduzir a interferência entre os dispositivos. Esse design pode garantir que os dispositivos recebam a máxima energia possível, minimizando a interrupção da comunicação de dados.

Resultados da simulação

Os pesquisadores realizaram simulações extensivas para analisar a eficiência dos sistemas SWIPT assistidos por RIS. Essas simulações ajudam a verificar os resultados analíticos obtidos através de modelagem matemática. Ajustando diferentes parâmetros, como o número de antenas ou a configuração das RIS, os pesquisadores podem observar como essas mudanças afetam a captação de energia e as taxas de transferência de dados.

Os resultados mostraram que sistemas que utilizam RIS podem aumentar significativamente a média de energia captada pelos dispositivos IoT. Além disso, ter mais elementos RIS no sistema leva a uma eficiência energética melhorada.

O futuro das redes IoT assistidas por RIS

À medida que a tecnologia avança, a integração de RIS e SWIPT nas redes IoT promete muito. A capacidade de alimentar dispositivos de forma eficiente enquanto transmite dados será crucial para o crescente número de dispositivos conectados no nosso mundo.

As direções futuras de pesquisa podem incluir explorar novas configurações para RIS para otimizar o desempenho em vários ambientes. Também há potencial para incorporar técnicas de aprendizado de máquina para melhorar a alocação e gestão de recursos nesses sistemas.

Conclusão

A combinação de RIS e SWIPT apresenta uma solução nova e eficaz para alimentar dispositivos IoT. À medida que a demanda por dispositivos conectados continua a crescer, encontrar soluções energéticas eficientes será fundamental. Através de pesquisas e experimentações contínuas, o desempenho desses sistemas pode continuar a ser aprimorado, abrindo caminho para uma paisagem IoT mais sustentável e eficiente.

Resumindo, embora desafios permaneçam, os benefícios potenciais dos sistemas RIS e SWIPT os tornam uma avenida promissora para atender às demandas energéticas dos dispositivos IoT. Otimizando a forma como os sinais são transmitidos e a energia é captada, essas tecnologias podem desempenhar um papel vital no futuro da conectividade.

Fonte original

Título: Phase-Shift and Transmit Power Optimization for RIS-Aided Massive MIMO SWIPT IoT Networks

Resumo: We investigate reconfigurable intelligent surface (RIS)-assisted simultaneous wireless information and power transfer (SWIPT) Internet of Things (IoT) networks, where energy-limited IoT devices are overlaid with cellular information users (IUs). IoT devices are wirelessly powered by a RIS-assisted massive multiple-input multiple-output (MIMO) base station (BS), which is simultaneously serving a group of IUs. By leveraging a two-timescale transmission scheme, precoding at the BS is developed based on the instantaneous channel state information (CSI), while the passive beamforming at the RIS is adapted to the slowly-changing statistical CSI. We derive closed-form expressions for the achievable spectral efficiency of the IUs and average harvested energy at the IoT devices, taking the channel estimation errors and pilot contamination into account. Then, a non-convex max-min fairness optimization problem is formulated subject to the power budget at the BS and individual quality of service requirements of IUs, where the transmit power levels at the BS and passive RIS reflection coefficients are jointly optimized. Our simulation results show that the average harvested energy at the IoT devices can be improved by $132\%$ with the proposed resource allocation algorithm. Interestingly, IoT devices benefit from the pilot contamination, leading to a potential doubling of the harvested energy in certain network configurations.

Autores: Mohammadali Mohammadi, Hien Quoc Ngo, Michail Matthaiou

Última atualização: 2024-07-17 00:00:00

Idioma: English

Fonte URL: https://arxiv.org/abs/2407.12478

Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2407.12478

Licença: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Alterações: Este resumo foi elaborado com a assistência da AI e pode conter imprecisões. Para obter informações exactas, consulte os documentos originais ligados aqui.

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