Estimation and control in energy harvesting wireless communication networks
Authors:   , Calvo Fullana Miguel 
Published: October 2023

Long thought to be an unattainable ambition, self-sustainable and green-powered wireless networks are rapidly becoming a reality. This is driven by recent hardware improvements in what is known as Energy Harvesting (EH). This technology makes it possible for devices to scavenge energy from the environment, be it from solar, thermal, kinetic or other sources. One area where this idea has shown considerable promise is in Wireless Sensor Networks (WSNs). These networks consist of inexpensive, small and low-power sensors, making them a prime candidate for the deployment of energy harvesting technologies. However, when devices are equipped with these new technologies, the intermittent and random nature of the energy supply makes it necessary to take a new approach to the design of communication policies.
It is the main objective of this dissertation to study, evaluate and solve problems that arise in wireless sensor networks with energy harvesting capabilities. The nature of the problems studied can be grouped into two categories. On one hand, we address problems of estimation, which arise when EH sensors collect measurements of some physical phenomenon. On the other hand, we study problems of control, which emerge when EH sensors are part of a dynamical system.
First, we address the estimation problem in EH-powered wireless sensor networks. We approach the problem in a coded manner, where sensors transit their measurements to a Fusion Center (FC) digitally. We consider a point-to-point sensor-to-FC communication scenario, where the measured sources are time-correlated. We derive the transmission policies minimizing the average reconstruction distortion for both delay-constrained and delay-tolerant scenarios. Next, we study the case in which multiple sensors collaborate in the estimation of a source. In this problem, only a limited number of sensors can transmit simultaneously, due to the reduced number of sensor-to-FC channels. The goal is to jointly design the power allocation and sensor selection policies that minimize the average reconstruction distortion. However, this problem is not convex. To overcome this, we propose two policies, an iterative joint policy that finds a stationary solution of the original problem; and a heuristic separate policy in which the optimal power allocation is given by a convex optimization problem. Both policies are related to each other in the fact that the latter can be used as an initialization point of the former iterative policy. Further, as an alternative approach to the problem, we have also proposed the use of sparsity-promoting techniques.
Then, we turn our attention to problems of a control nature in energy harvesting communication networks. First, we study the problem of jointly routing and scheduling traffic in a communication network with EH-powered nodes. The routing-scheduling policies proposed act as a generalization the stochastic backpressure policies to energy harvesting communication networks. Specifically, we provide two policies, an easy to compute policy and a randomized policy with improved stability guarantees. Furthermore, we ensure that given sustainable data and energy arrivals, the proposed policies stabilize the data queues over all the network. Finally, we study a more general control problem in which energy harvesting sensors share a wireless medium over which they transmit measurements to their respective controllers. Since the medium is shared, simultaneous transmissions might lead to packet collisions. To overcome this issue, we propose the use of a random access scheduling policy. Furthermore, we show that given sustainable energy and stability requirements, the policies stabilize all the control systems while satisfying the energy harvesting constraints.
Les xarxes sense fils auto-sostenibles i d'energia renovable s'estan converting ràpidament en una realitat. Aquest fet ve impulsat per les recents millores de hardware en el que es coneix com recol·lecció d'energia (energy harvesting). Aquesta tecnologia permet als dispositius recollir l'energia del medi ambient, ja sigui de fonts solars, tèrmiques, cinètiques o altres. No obstant, quan els dispositius estan equipats amb aquestes noves tecnologies, la naturalesa intermitent i aleatòria del subministrament d'energia fa necessari adoptar un nou enfocament per al disseny de les polítiques de comunicació. És l'objectiu principal d'aquesta tesi doctoral estudiar, avaluar i resoldre problemes que sorgeixen en xarxes de sensors sense fils amb capacitats de recol·lecció d'energia. D'una banda, abordem problemes d'estimació, que sorgeixen quan els sensors amb capacitats de recol·lecció d'energia recullen mesuraments d'algun fenomen físic. D'altra banda, estudiem els problemes de control, que sorgeixen quan els sensors amb capacitats de recol·lecció d'energia formen part d'un sistema dinàmic. En primer lloc, abordem el problema d'estimació en xarxes de sensors sense fils alimentats amb recol·lecció d'energia. Enfoquem el problema d'una manera codificada, on els sensors transmeten els seus mesuraments digitalment a un centre de fusió. Considerem un escenari de comunicació punt a punt de sensor a centre de fusió, on les fonts mesurades estan correlacionades temporalment. Derivem les polítiques de transmissió que minimitzen la distorsió mitjana de reconstrucció tant per als escenaris amb limitació de retard com amb tolerància al retard. A continuació, estudiem el cas en què múltiples sensors col·laboren en l'estimació d'una font. En aquest problema, només un nombre limitat de sensors pot transmetre simultàniament, a causa del nombre reduït de canals de sensor a centre de fusió. L'objectiu és dissenyar de manera conjunta les polítiques d'assignació de potència i selecció de sensors que minimitzin la distorsió mitjana de reconstrucció. No obstant, aquest problema no és convex. Per superar això, proposem dues polítiques, una política conjunta iterativa que troba una solució estacionària del problema original; i una política separada heurística en què l'assignació de potència òptima ve donada per un problema d'optimització convexa. A més, com un enfocament alternatiu al problema, també hem proposat l'ús de tècniques de promoció de la dispersió. Més tard, centrem la nostra atenció en els problemes de control en les xarxes de comunicacions amb recol·lecció d'energia. En primer lloc, estudiem el problema d'encaminament i planificació conjunta del trànsit en una xarxa de comunicacions amb nodes alimentats per recol·lecció d'energia. Les polítiques d'encaminament i planificació que proposem actuen com una generalització de les polítiques de backpressure estocàstiques per a les xarxes de comunicacions amb recol·lecció d'energia. Específicament, oferim dues polítiques, una política fàcil de calcular i una política aleatòria amb millors garanties d'estabilitat. A més, assegurem que donades arribades de dades i energia factibles, les polítiques propostes estabilitzen les cues de dades en tota la xarxa. Finalment, estudiem un problema de control més general en el qual els sensors amb recol·lecció d'energia comparteixen un mitjà sense fils sobre el qual transmeten mesuraments als seus respectius controladors. Atès que el mitjà és compartit, les transmissions simultànies poden dur a col·lisions de paquets. Per superar aquest problema, proposem l'ús d'una política de planificació d'accés aleatori. A més, demostrem que, donades necessitats d'energia i estabilitat factibles, les polítiques estabilitzen tots els sistemes de control i satisfan les restriccions imposades per la recol·lecció d'energia.