Transmission and feedback strategies for energy harvesting wireless communication systems

Au cours de la dernière décennie, nous avons observé à une croissance rapide du nombre d’appareils de communication, et cette tendance devrait se poursuivre tant que les technologies essentielles telles que des objets connectes façonnent l’avenir de technologies d’information et de communication. Cette croissance a entraîné une augmentation considérable de la demande d’énergie, donc l’empreinte carbone de l’écosystème des ICT ne peut plus être ignorée. De plus, dans les systèmes de communication traditionnelle alimentés par batterie, où l’infrastructure énergétique n’est pas disponible après le déploiement, énergie limitée dans la batterie devient le goulot d’étranglement car elle détermine le lifetime de réseau. Alimenter appareil de communication avec des sources d’énergie ambiante, grâce à technologie de récupération l’énergie, non seulement réduit l’empreinte carbone du secteur de ICT mais aussi augmente l’autonomie des réseaux de communication que dépend de la batterie. Un appareil de récupération d’énergie peut piéger l’énergie de l’entourant environnement (sources typiques sont l’énergie solaire, le vent, les vibrations, thermique, etc.). Cependant, variabilité dans temps de l’énergie ambiant modifie la conception de stratégies de communication très différente des systèmes traditionnels. En dehors de la récupération d’énergie, un débit plus élevé peut être obtenu dans un système sans fil en concevant des systèmes de transmission basé sur des informations de canal de propagation. Comme les techniques d’adaptation de canal exigent d’avoir une certaine connaissance de l’état du canal sans fil envoyé au émetteur, l’augmentation du débit vient a un coût de l’estimation de l’information de canal qui consomment des ressources dans un système de communication, particulièrement, l’énergie. En outre, lorsque l’objectif dans un système de communication est à envoyer des informations sur la source à une destination avec au minimum distorsion erreur, des stratégies de transmission et de compression a être conçu sur la base à la fois sur la variable temps des conditions de canal et la statistiques de la source. Cette thèse porte sur la conception de stratégies de transmission prenant en compte le coût de l’obtention des informations d’état de canal (CSI) à l’émetteur, et les statistiques de sources variables dans le temps lorsque la communication dispositifs reposent sur l’énergie récoltée (donc variant dans le temps) des fournitures.Over the last decade, we have witnessed a rapid growth in the number of communication devices, and this trend is expected to continue as the key technologies such as Internet of Things (IoT), wearable devices, are shaping the future of information and communication technology (ICT) industry. This growth has resulted in a tremendous increase in the energy demand, and hence the carbon footprint of the ICT ecosystem can no longer be ignored. Additionally, in traditional battery powered communication systems where energy infrastructure is not available after deployment, the limited available energy in the battery becomes the bottleneck as it determines the network lifetime. Powering up nodes with ambient energy sources, thanks to the energy harvesting technology, not only reduces the carbon footprint of ICT sector but also increases the autonomy of battery powered communication networks. An energy harvesting node can scavenge energy from the surrounding environment (typical sources are solar, wind, vibration, thermal, etc.). However, time varying nature of the ambient energy makes the design of communication strategies quite different from the traditional communication systems. Besides energy harvesting, higher throughput can be obtained in a wireless communication system by designing transmission schemes on the basis of propagation channel information. As channel adaptation techniques require to have some knowledge of the wireless channel conditions feedbackto the transmitter, the gain in throughput comes at the cost of pilot-based training and feedback which consume resources in a communication system, especially, energy. In addition when the goal in a communication system is to send information about the source to a destination such that mean squared error distortion is minimized, transmission and compression strategies hasto be designed based on both the time varying channel conditions and the source statistics. This dissertation focuses on the design of transmission strategies taking into account the cost of obtaining the channel state information (CSI) at the transmitter, and time varying source statistics when the communication nodes rely on harvested energy (hence time-varying energy) supplies