面向低空经济的动态可调无线供能通信系统优化研究：多维度能耗建模与MATLAB仿真验证

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本文针对低空经济中无人机（UAV）与物联网（IoT）设备的能源瓶颈，提出了一种高效无线供能通信系统（WPCS）。研究通过MATLAB仿真比较了传统电池、简单无线供能、优化无线供能及所提出的动态调整WPCS在不同场景（传输距离、通信频率、天气、飞行速度、任务复杂度）下的能耗特性。结果表明，所提出的高效WPCS通过动态能量传输调整机制，显著降低了能耗增长率，在所有测试场景中均表现出最低能耗水平，为低空经济WPCS设计提供了重要理论依据和实践参考。

　　

无线供能通信系统（WPCS）在低空经济中的关键作用

随着低空经济的快速发展，高效能源供应和通信系统已成为低空飞行器和物联网（IoT）设备的关键需求。本研究聚焦于低空经济中的无线供能通信系统，旨在解决其面临的能源可持续性挑战。

低空经济面临的能源挑战

全球低空经济预计到2035年市场价值将超过1万亿美元，商用无人驾驶航空器（UAV）数量预计超过3000万架。然而，这种快速扩张暴露了一个关键瓶颈：能源可持续性。当前UAV机队运行数据显示，62%的任务失败源于电力耗尽，而47%的运营成本归因于电池更换和充电停机时间。

研究空白与创新点

现有研究主要关注静态IoT网络或开放场景下的地对UAV功率传输，存在四个关键空白：缺乏动态环境适应模型、缺少计算复杂度分析、无纯软件验证框架以及不现实的线性能耗假设。本研究通过三个核心贡献解决这些空白：多维度能耗模型（MDECM）、低复杂度动态调整算法（LCDAA）以及开源仿真工具包。

WPCS基础理论与能耗模型

无线供能通信系统的核心在于从发射器到接收器的无线能量传输，同时支持数据通信。系统能量传输效率η = P_out/P_in× 100%，其中P_in为发射器输入功率，P_out为接收器输出功率。通信效率通过信噪比（SNR）评估：SNR = P_signal/P_noise。

研究比较了四种供能方案：传统电池供电、简单无线供电、优化无线供电和提出的高效WPCS（带动态调整）。每种方案都有其特定的能耗特性：

传统电池方案能耗模型为η_battery= η₀- k·d，其中d为传输距离，k为距离影响系数

简单无线供电方案效率模型为η_simple= η₀- k·f，f为通信频率

优化无线供电方案考虑天气因素：η_optimized= η₀+ w·k₁，w为天气条件参数

高效WPCS动态调整方案效率模型为η_Dynamic= (1 - v/10) × 100%，v为飞行速度

系统性能评估与优化策略

研究建立了综合性能评估模型：Performance = α × η + β × SNR + γ × SS，其中α、β、γ分别为能量传输效率、通信效率和系统稳定性的权重系数。

针对不同影响因素，研究提出了相应的优化策略：

传输距离影响：E^{Transmission Distance}_consumption= E^{Transmission Distance}_base× (1 + α_TD× d)

通信频率影响：E^{Communication Frequency}_consumption= E^{Communication Frequency}_base× (1 + α_CF× f)

天气条件影响：E^{weather condition}_consumption= E^{weather condition}_base× (1 + α_WC× (1 - W₁))

飞行速度影响：E^{flight speed}_consumption= E^{flight speed}_base× (1 + β_{light speed}× v)

任务复杂度影响：E^{Task Complexity}_consumption= E^{Task Complexity}_base× (1 + δ × C)

实验仿真与结果分析

通过MATLAB 2021a进行的高保真仿真实验验证了所提方案的有效性。参数设置覆盖了低空经济典型操作条件：传输距离0-100米，通信频率1-10 Hz，天气条件0-1，飞行速度1-10 m/s，任务复杂度1-10。

结果显示，提出的高效WPCS在所有测试场景中均表现出最优性能：

在传输距离方面，高效WPCS在100米处的能耗为105.1 Wh，较传统电池方案（359.33 Wh）降低70.8%

在通信频率方面，高效WPCS在10 Hz处的能耗为0.189 Wh，较传统电池方案（2.52 Wh）降低92.5%

在天气条件方面，高效WPCS在恶劣天气下（w=0）的能耗为0.18 Wh，较传统电池方案（0.3 Wh）降低40%

在飞行速度方面，高效WPCS在10 m/s处的能耗为2.45 Wh，较传统电池方案（6.2 Wh）降低60.5%

在任务复杂度方面，高效WPCS在复杂度10处的能耗为0.18 Wh，较传统电池方案（0.62 Wh）降低71%

讨论与未来展望

研究结果验证了所提方案在解决低空经济能源挑战方面的有效性。动态调整机制通过实时优化系统参数，显著提高了能源利用效率和系统稳定性。

未来工作将重点放在实验验证和算法优化上：开发基于软件定义无线电（SDR）的WPCS测试平台；与UAV公司合作进行室内外实地测试；引入机器学习和人工智能技术开发智能动态调整机制。这些工作将有助于推动低空经济WPCS从理论研究向实际应用转化。