Khám phá tiềm năng của trí thông minh bầy đàn để đạt hiệu quả năng lượng tối ưu trong hệ thống liên kết xuống IoT=Exploring the potential of swarm intelligence for optimal energy efficiency in iot downlink system

0 Người đánh giá. Xếp hạng trung bình 0

Tác giả: Nguyen Le Hung, Nguyen Duy Nhat Vien

Ngôn ngữ: vie

Ký hiệu phân loại:

Thông tin xuất bản: Tạp chí Khoa học và Công nghệ - Đại học Đà Nẵng, 2024

Mô tả vật lý: tr.41-45

Bộ sưu tập: Metadata

ID: 477825

Thêm vào giỏ

Nghiên cứu này đi sâu vào vấn đề tối ưu hóa năng lượng trong các mạng Internet vạn vật (IoT). Chúng tôi xem xét đường xuống từ Cổng nhiều ăng-ten (GW) và các thiết bị IoT một ăng-ten. Đối với vấn đề không lồi đầy thách thức này, ban đầu chúng tôi đã giới thiệu phương pháp định hình chùm tia cưỡng bức bằng không (ZFBF) nổi tiếng để loại bỏ nhiễu giữa những người dùng, do đó chuyển đổi vấn đề tối đa hóa hiệu quả năng lượng thành vấn đề phân số lõm-lồi. Sau đó, thay vì áp dụng kết hợp ZFBF với phân bổ công suất, chúng tôi đề xuất thuật toán Tối ưu hóa bầy hạt (PSO) để phân bổ công suất nhằm tìm ra ma trận định hình chùm tia được tối ưu hóa. Thông qua phân tích số mở rộng, chúng tôi chứng minh tính hiệu quả của lược đồ đề xuất của mình về mặt hiệu quả năng lượng và công suất đạt được tại GW. Các kết quả nhấn mạnh những lợi ích đáng kể của phương pháp tiếp cận của chúng tôi so với các phương pháp thông thường, mở đường cho việc tối ưu hóa năng lượng thực tế và hiệu quả trong các mạng IoT.This study delves into the energy optimization problem in Internet of Things (IoT) networks. We consider the downlink from multiple antenna Gateway (GW) and single antenna IoT devices. For this challenging nonconvex problem, we initially introduced the well-known zero-forcing beamforming (ZFBF) to eliminate inter-user interference, thereby transforming the energy efficiency maximization problem into a concave-convex fractional problem. Then, instead of applying a combination of ZFBF with power allocation, we propose the Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm to allocate power to find the optimized beamforming matrix. Through extensive numerical analysis, we demonstrate the effectiveness of our proposed scheme in terms of energy efficiency and power achieved at the GW. The results underscore the significant benefits of our approach over conventional methods, paving the way for practical and efficient energy optimization in IoT networks.

1. Đọc trực tuyến

1. Đọc trực tuyến

Tạo bộ sưu tập với mã QR