能量时效性约束下的无线网络传输与存储协同机制研究

With the wide application of wireless technologies, the energy supplies for wireless systems become diversified, including various renewable energy sources, smart grid, and etc. Under these new energy sources, the energy arrival or the energy cost are random processes, which, together with the limited battery capacity, leads to the timeliness constraint on the energy usage. This timeliness constraint prohibits appropriate matching between the energy supply and the traffic needs over time. Existing researches only focus on specific scenarios with single energy supply mode, and are hardly able to provide a unified analysis framework for the timeliness constraint of energy, nor effective transmission mechanism design for quality of service guarantee. Therefore, this project targets at providing unified designs to collaborate wireless transmission with the energy and information storage, so that to match the energy usage with traffic needs. The project will also propose a framework to analyze and get insights to the equivalent transfer between energy and information over time. The research contents include: Quantitatively analyze the impact from the size of the battery and data storage on the link quality of service, under the energy timeliness constraint; Design delay-aware, inter-delivery-time-aware and content-aware transmission schemes that collaborate with energy and information storages; Provide a unified analysis framework that reveals how storage affects the equivalent transfer between energy and information over time. The project will also construct a demo system of intelligent content delivery based on renewable energy harvesting, in order to evaluate the proposed collaborative design between transmission and storage.

随着无线技术的广泛应用，无线通信系统的供能模式日趋多样化，包括各类可再生能源、智能电网等。新供能模式下，能量的到达或能量的使用代价随机变化，且电池的存储容量受限，因此使用能量受到时效性约束。该约束使能量供给和业务需求在时域失配，严重影响服务质量。现有研究多数针对特定场景或单一供能模式，缺乏对能量时效性及其影响的通用分析和保证服务质量的传输机制设计。为此，本项目对无线传输与能量和信息的存储进行协同优化，适配可用能量和业务需求，力图给出能量和信息在时域互易关系的理论分析框架。拟开展以下内容的研究：分析能量时效性约束下无线链路服务质量与电池容量和数据缓存规模的定量关系；分别设计面向延时优化、面向信息传送间隔优化、和基于内容流行度及其预测的传输与存储协同机制；归纳分析存储对能量和信息在时域等效转换的作用机理。项目还将搭建基于可再生能源的智能内容服务演示平台，验证和评估所提的传输与存储协同机制。

随着无线技术的广泛应用，无线通信系统的供能模式日趋多样化。新供能模式下，能量到达或能量使用代价随机变化，且电池的存储容量受限，导致使用能量具有时效性约束。该约束使能量供给和业务需求在时间维失配，严重影响服务质量。本项目旨在解决可用能量和业务需求在时间维度的失配，达到业务实时性需求，保证服务质量。主要研究内容包括：.1）能量到达与信道衰落具有不同时间尺度的链路性能分析。针对可再生能源供电的无线链路，提出了一个在不同时间尺度下分析能量到达与信道衰落的研究框架，揭示了能量到达和信道衰落的随机性对无线链路传输性能的影响。.2）可再生能源供给下针对传输完成时间的在线功率分配。针对可再生能源供电的无线链路，提出了一种适应于任意能量到达随机特性的在线功率控制算法，可保证在最坏情况下，完成传输任务的延时不大于已知未来能量到达的离线算法的2倍。.3）可再生能源供给下状态信息更新系统设计及性能分析。针对基于信息年龄（Age of Information）的状态更新时效性指标，在能量供给存在时效性约束下，分析了典型排队模型下的信息年龄性能，并可由此推断出信息年龄最优的采样率（包到达率）等系统参数。.4）异构蜂窝网中动态能量供给的微基站推送策略优化。针对可再生能源供电的微基站中能量时效性约束与信息时效性需求不匹配的问题，提出了一种基于内容需求预测的提前推送策略，可有效降低微基站由于能量不足而导致的服务中断概率。.5）能量时效性约束下的计算与通信的协同。针对可再生能源供电的云化蜂窝接入网C-RAN分布式单元（RRU），在能量时效性和前传网速率的双重约束下，联合优化动态基带功能分割和传输功率，可有效提升系统的下行吞吐量。进一步针对移动终端能量受限的问题，提出了一种基于强化学习的移动条件下能量感知的计算任务卸载算法，可有效降低计算任务的平均卸载延时。.本项目共发表SCI期刊论文29篇，中文期刊论文6篇，EI国际会议论文34篇。项目负责人于2017年获得IEEE亚太区杰出青年学者奖，2019年获得中国通信学会科学技术（自然科学）一等奖（第二完成人）。