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Optimal Probabilistic Robust Beamforming for MISO SWIPT Systems with Gaussian Channel Uncertainties
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资源说明：本文的主要研究对象是多输入单输出广播信道（MISO）下，同时进行无线信息和能量传输（SWIPT）时，考虑到高斯信道不确定性条件下的概率稳健波束成形问题。在无线通信领域中，能量稀缺问题日益突出，SWIPT技术作为一种能量收集（EH）技术，旨在通过无线方式同时传输信息和能量，有望解决这一问题。多天线技术的优势促使研究者对MIMO和MISO广播信道下的SWIPT方案进行了探讨。
本文介绍了SWIPT技术的概念及其在无线通信中的应用背景。SWIPT作为EH技术的一部分，其在无线通信系统中的应用尤其关注于同时解决能量稀缺问题和信息传输需求。SWIPT技术允许无线设备通过接收无线信号来获取能量，从而减少了对外部电源或电池的依赖。
接着，文章讨论了在实际应用中获取完全的信道状态信息（CSI）的困难。由于信道估计和量化误差，通常很难获得完美的CSI。因此，信道不确定性通常被建模为两种不同的模型：随机模型和确定性（或最坏情况）模型。随机模型假设信道不确定性虽然不完全清楚，但存在一定的概率分布，而确定性模型则假设信道不确定性被限制在可能的值范围内。
为了应对这些不确定性并确保系统的稳健性，作者提出了一个概率稳健波束成形方案，该方案以最小化信息接收器的中断概率为目标，并满足概率能量收集约束。这里的中断概率是指信息接收器在预定时间内无法达到所需的性能要求的概率，而能量收集约束是指必须满足接收器收集能量的概率要求。
本文采用了Marcum Q函数来表达优化问题，并得出了最优的封闭形式波束成形解。Marcum Q函数是一种在通信领域常用的概率函数，常用于描述在特定信噪比条件下，检测到信号的概率。通过该函数表达波束成形问题，可以更精确地分析波束成形对系统性能的影响。
本文通过模拟结果表明，所提出的概率稳健波束成形方案在性能上优于最坏情况下的稳健波束成形方案。通过仿真验证了所提方案的有效性，这表明在考虑信道不确定性的情况下，概率方法可以更好地提升系统性能。
文章列出了关键词，包括SWIPT、能量收集（EH）、多输入单输出（MISO）、波束成形和Marcum的Q函数，这些关键词概括了文章的主要研究内容和方法。
通过上述介绍和分析，我们可以看出，本文的工作在无线通信领域的SWIPT技术研究中具有重要意义，特别是在MISO广播信道下，同时考虑了信息传输和能量收集，给出了在信道不确定性下优化系统性能的方法。这对于未来无线通信系统的设计和优化，特别是对于需要低能耗和自持续能源解决方案的应用场景，提供了理论基础和技术支持。
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