In this paper, we study simultaneous wireless information and power transfer (SWIPT) systems employing practical non-linear energy harvester (EH) circuits. Since the voltage across the reactive elements of realistic EH circuits cannot drop or rise instantaneously, EHs have memory which we model with a Markov decision process (MDP). Moreover, since an analytical model that accurately models all non-linear effects and the unavoidable impedance mismatch of EHs is not tractable, we propose a learning based model for the EH circuit. We optimize the input signal distribution for maximization of the harvested power under a constraint on the minimum mutual information between transmitter (TX) and information receiver (IR). We distinguish the cases where the MDP state is known and not known at TX and IR. When the MDP state is known, the formulated optimization problem for the harvested power is convex. In contrast, if TX and IR do not know the MDP state, the resulting optimization problem is non-convex and solved via alternating optimization, which is shown to yield a stationary point of the problem. Our simulation results reveal that the rate-power region of the considered SWIPT system depends on the symbol duration, the EH input power level, the EH impedance mismatch, and the type of EH circuit. In particular, a shorter symbol duration enables higher bit rates at the expense of a significant decrease in the average harvested power. Furthermore, whereas half-wave rectifiers outperform full-wave rectifiers in the low and medium input power regimes, full-wave rectifiers are preferable if the input power at the EH is high.

中文翻译：

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基于马尔可夫决策过程的 SWIPT 系统设计：非线性 EH 电路、存储器和阻抗失配

在本文中，我们研究了采用实用非线性能量收集器 (EH) 电路的同步无线信息和功率传输 (SWIPT) 系统。由于现实 EH 电路的电抗元件两端的电压不能瞬间下降或上升，因此 EH 具有我们使用马尔可夫决策过程 (MDP) 建模的记忆。此外，由于无法准确模拟所有非线性效应和 EH 不可避免的阻抗失配的分析模型，因此我们为 EH 电路提出了一种基于学习的模型。我们优化输入信号分布，以在发射器 (TX) 和信息接收器 (IR) 之间的最小互信息的约束下最大化收集到的功率。我们区分了 MDP 状态在 TX 和 IR 处已知和未知的情况。当已知 MDP 状态时，收集功率的公式化优化问题是凸的。相反，如果 TX 和 IR 不知道 MDP 状态，则由此产生的优化问题是非凸的，并通过交替优化解决，这表明会产生问题的静止点。我们的仿真结果表明，所考虑的 SWIPT 系统的速率-功率区域取决于符号持续时间、EH 输入功率电平、EH 阻抗失配和 EH 电路的类型。特别是，较短的符号持续时间以显着降低平均收集功率为代价实现更高的比特率。此外，尽管半波整流器在中低输入功率范围内的性能优于全波整流器，但如果 EH 的输入功率较高，则全波整流器更可取。相反，如果 TX 和 IR 不知道 MDP 状态，则由此产生的优化问题是非凸的，并通过交替优化解决，这表明会产生问题的静止点。我们的仿真结果表明，所考虑的 SWIPT 系统的速率-功率区域取决于符号持续时间、EH 输入功率电平、EH 阻抗失配和 EH 电路的类型。特别是，较短的符号持续时间以显着降低平均收集功率为代价实现更高的比特率。此外，尽管半波整流器在中低输入功率范围内的性能优于全波整流器，但如果 EH 的输入功率较高，则全波整流器更可取。相反，如果 TX 和 IR 不知道 MDP 状态，则由此产生的优化问题是非凸的，并通过交替优化解决，这表明会产生问题的静止点。我们的仿真结果表明，所考虑的 SWIPT 系统的速率-功率区域取决于符号持续时间、EH 输入功率电平、EH 阻抗失配和 EH 电路的类型。特别是，较短的符号持续时间以显着降低平均收集功率为代价实现更高的比特率。此外，尽管半波整流器在中低输入功率范围内的性能优于全波整流器，但如果 EH 的输入功率较高，则全波整流器更可取。由此产生的优化问题是非凸的，并通过交替优化解决，这表明会产生问题的静止点。我们的仿真结果表明，所考虑的 SWIPT 系统的速率-功率区域取决于符号持续时间、EH 输入功率电平、EH 阻抗失配和 EH 电路的类型。特别是，较短的符号持续时间以显着降低平均收集功率为代价实现更高的比特率。此外，尽管半波整流器在中低输入功率范围内的性能优于全波整流器，但如果 EH 的输入功率较高，则全波整流器更可取。由此产生的优化问题是非凸的，并通过交替优化解决，这表明会产生问题的静止点。我们的仿真结果表明，所考虑的 SWIPT 系统的速率-功率区域取决于符号持续时间、EH 输入功率电平、EH 阻抗失配和 EH 电路的类型。特别是，较短的符号持续时间以显着降低平均收集功率为代价实现更高的比特率。此外，尽管半波整流器在中低输入功率范围内的性能优于全波整流器，但如果 EH 的输入功率较高，则全波整流器更可取。我们的仿真结果表明，所考虑的 SWIPT 系统的速率-功率区域取决于符号持续时间、EH 输入功率电平、EH 阻抗失配和 EH 电路的类型。特别是，较短的符号持续时间以显着降低平均收集功率为代价实现更高的比特率。此外，尽管半波整流器在中低输入功率范围内的性能优于全波整流器，但如果 EH 的输入功率较高，则全波整流器更可取。我们的仿真结果表明，所考虑的 SWIPT 系统的速率-功率区域取决于符号持续时间、EH 输入功率电平、EH 阻抗失配和 EH 电路的类型。特别是，较短的符号持续时间以显着降低平均收集功率为代价实现更高的比特率。此外，尽管半波整流器在中低输入功率范围内的性能优于全波整流器，但如果 EH 的输入功率较高，则全波整流器更可取。