This paper analyzes the age of information (AoI) for a pinching antenna (PA)-assisted wireless powered commu- nication network (WPCN) with probabilistic line-of-sight (LoS) blockage. AoI is a key metric for evaluating the freshness of status updates in IoT networks, and its optimization is crucial for ensuring the performance of time-critical applications. To facilitate analysis and gain useful insights, we consider a representative scenario, where an IoT device harvests energy from a base station (BS) equipped with a PA and transmits data packets to it. The IoT device harvests energy via the PA until its capacitor is fully charged, then transmits status updates using all stored energy. We derive closed-form expressions for the average AoI by analyzing the capacitor charging time, transmission success probability, and inter-arrival time of successful updates. To minimize the average AoI, we formulate an optimization problem of PA position, and propose a one-dimensional search to solve it. The simulation results show that the optimal PA position is the one closest to the IoT device, and this conclusion can be extended to the multi-IoT devices frequency division multiple access (FDMA) scenario. The PA-based systems significantly outperform the conventional fixed-antenna systems.


翻译:本文分析了具有概率性视距(LoS)阻塞的夹持天线(PA)辅助无线供能通信网络(WPCN)中的信息年龄(AoI)。AoI是评估物联网网络中状态更新新鲜度的关键指标,其优化对于确保时间敏感型应用的性能至关重要。为便于分析并获得有价值的见解,我们考虑了一个典型场景:物联网设备从配备PA的基站(BS)收集能量,并向其传输数据包。物联网设备通过PA收集能量直至其电容器完全充电,随后利用所有储存的能量传输状态更新。通过分析电容器充电时间、传输成功概率以及成功更新的到达间隔时间,我们推导出了平均AoI的闭式表达式。为最小化平均AoI,我们构建了关于PA位置的优化问题,并提出一种一维搜索算法进行求解。仿真结果表明,最优PA位置为最靠近物联网设备的位置,且该结论可推广至多物联网设备频分多址(FDMA)场景。基于PA的系统性能显著优于传统的固定天线系统。

0
下载
关闭预览

相关内容

CVPR 2022 | 点云分割的对比边界学习
专知会员服务
16+阅读 · 2022年4月30日
MonoGRNet:单目3D目标检测的通用框架(TPAMI2021)
专知会员服务
18+阅读 · 2021年5月3日
图机器学习 2.2-2.4 Properties of Networks, Random Graph
图与推荐
10+阅读 · 2020年3月28日
论文浅尝 | Interaction Embeddings for Prediction and Explanation
开放知识图谱
11+阅读 · 2019年2月1日
误差反向传播——CNN
统计学习与视觉计算组
30+阅读 · 2018年7月12日
论文浅尝 | Know-Evolve: Deep Temporal Reasoning for Dynamic KG
开放知识图谱
36+阅读 · 2018年3月30日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
46+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
相关资讯
图机器学习 2.2-2.4 Properties of Networks, Random Graph
图与推荐
10+阅读 · 2020年3月28日
论文浅尝 | Interaction Embeddings for Prediction and Explanation
开放知识图谱
11+阅读 · 2019年2月1日
误差反向传播——CNN
统计学习与视觉计算组
30+阅读 · 2018年7月12日
论文浅尝 | Know-Evolve: Deep Temporal Reasoning for Dynamic KG
开放知识图谱
36+阅读 · 2018年3月30日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
46+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员