无线携能通信：赋能万物互联的无源未来

发表于2025-07-25|更新于2025-07-26|计算机科学

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引言：当能量遇上信息——无处不在的电力，无处不在的连接

在当今世界，无线通信技术已渗透到我们生活的方方面面，从智能手机到物联网设备，信息流以前所未有的速度在空中传播。然而，这些设备赖以生存的能量来源——电池——却始终是其发展的瓶颈。电池的有限寿命、充电不便、环境污染等问题，极大地限制了无线设备的部署范围、维护成本和应用场景。试想一下，如果我们的物联网传感器无需电池就能持续工作，如果医疗植入设备不再需要手术更换电池，如果偏远地区的监测站能自行获取能量，那将是怎样一幅激动人心的图景？

这并非遥不可及的梦想。近年来，一项革命性的技术——无线携能通信（Wireless Powered Communication, WPC），正迅速从实验室走向现实，为实现这一愿景提供了可能。无线携能通信，顾名思义，是指无线设备不仅能接收信息，还能同时或交替地接收通过无线信道传输的能量。它将能量传输与信息传输深度融合，旨在构建一个“无源”或“低功耗、长寿命”的物联网生态系统。

这项技术的出现，颠覆了我们对无线通信的传统认知。它不再仅仅关注如何高效、可靠地传输比特流，更将能量流纳入考量，使得远端设备能够从无线电波中“汲取”能量，从而摆脱对传统电池的依赖，实现真正意义上的“即插即用”和“永不关机”。

作为一名技术与数学博主，qmwneb946 深知这项技术所蕴含的巨大潜力。本文将带领大家深入探讨无线携能通信的奥秘，从其基本原理、核心技术、系统架构，到面临的挑战、前沿研究和广阔应用前景，全方位、多角度地揭示其庐山真面目。准备好了吗？让我们一同踏上这段探索未来无源世界的旅程！

一、无线携能通信：概念、起源与分类

无线携能通信的诞生背景

现代通信系统面临的能耗挑战日益严峻。数十亿的物联网（IoT）设备需要供电，而传统电池供电方式存在寿命短、维护成本高、不易更换、环境污染等问题。例如，在智慧农业中部署的数千个土壤湿度传感器，如果全部依赖电池，其更换和维护将是天文数字。

无线能量传输（Wireless Power Transfer, WPT）技术起源于尼古拉·特斯拉的梦想，他曾尝试通过线圈实现远距离无线供电。尽管特斯拉的宏伟愿景在当时未能完全实现，但其理念为后来的WPT研究奠定了基础。随着射频（RF）技术、微电子技术和低功耗通信芯片的飞速发展，将WPT与无线通信结合起来，在同一无线信道上实现能量和信息的同步或交替传输，成为了可能。这就是无线携能通信（WPC）的由来。

什么是无线携能通信？

无线携能通信（WPC）是一种新兴的通信范式，它允许无线设备从接收到的射频（RF）信号中同时提取能量和信息，或者在不同时隙内分别进行能量收集和信息传输。区别于传统的自供电设备（依赖电池或有线电源），WPC系统中的部分或全部设备能够通过收集无线电波中的能量来供电，从而减少甚至消除对电池的依赖。

WPC的核心思想在于将能量流和信息流在无线信道中进行协同管理和优化。这不仅仅是能量收集（Energy Harvesting, EH）在通信中的简单应用，更是将能量作为一种可调度的资源，与信息传输的性能（如吞吐量、时延、可靠性）进行联合优化。

WPC系统分类：多种实现路径

根据能量传输和信息传输的模式，WPC系统可以大致分为以下几类：

1. 单向无线携能通信 (One-Way WPC)

在单向WPC系统中，能量从一个专用的能量发送器传输到能量受限的设备，而信息则由这些设备（通常是传感器节点）发送到信息接收器。能量发送器和信息接收器可以是独立的实体，也可以集成在同一个基站中。这种模式下，能量受限设备只进行能量收集和信息发送，不接收信息。

2. 双向无线携能通信 (Two-Way WPC)

双向WPC系统允许设备之间进行双向的能量和信息交互。例如，一个节点在向另一个节点发送信息的同时，也能从对方或第三方接收能量。这种模式更为复杂，但提供了更高的灵活性和更强的自适应能力，尤其适用于点对点或网络内部的协作通信。

3. 同时无线信息与功率传输 (Simultaneous Wireless Information and Power Transfer, SWIPT)

SWIPT是WPC领域最受关注和研究最深入的模式之一。它旨在让接收器能够从同一路接收到的RF信号中同时提取信息和能量。这意味着接收器需要设计特殊的架构，以便在不牺牲过多性能的情况下，同时完成信号解调和能量转换。SWIPT是实现无源物联网的关键技术。

4. 基于反向散射的无线携能通信 (Backscatter-based WPC)

反向散射通信（Backscatter Communication）是另一种重要的WPC实现方式。在反向散射系统中，低功耗设备（标签）不主动产生射频信号，而是通过改变自身阻抗来反射和调制来自外部的载波信号。这些标签通过收集载波信号的能量来供电，并利用极低的功耗来调制反射信号传输信息。典型的应用包括RFID（Radio Frequency Identification）。它以极低的功耗实现了通信，是无源物联网的重要组成部分。

二、无线能量传输 (WPT) 技术基础

无线携能通信的核心在于无线能量传输（WPT）。理解WPT的原理是理解WPC的基石。WPT主要依赖于电磁波来传输能量，其效率和距离是关键考量因素。

1. 射频（RF）能量传输原理

射频能量传输，也称为无线电波能量传输，是最常见的远距离WPT方式，也是WPC中应用最广泛的技术。

1.1 电磁波特性与能量密度

能量以电磁波的形式在空间中传播。电磁波的能量密度（单位体积内的能量）与其电场强度（或磁场强度）的平方成正比。当电磁波传播时，其能量会随着距离的增加而衰减，这遵循自由空间路径损耗模型。

自由空间路径损耗（Free Space Path Loss, FSPL）公式为：
$FSPL = (\frac{4\pi d f}{c})^2 = (\frac{4\pi d}{\lambda})^2$
其中， $d$ 是收发距离， $f$ 是载波频率， $c$ 是光速， $λ$ 是波长。
接收功率 $P_r$ 与发射功率 $P_t$ 之间的关系可以用 Friis 传输方程表示：
$P_r = P_t G_t G_r (\frac{\lambda}{4\pi d})^2$
其中， $G_t$ 和 $G_r$ 分别是发射天线和接收天线的增益。

从公式可以看出，接收功率与距离的平方成反比。这意味着即使发射功率很高，在较远的距离上，接收到的能量也会非常微弱。这正是RF能量传输面临的最大挑战：能量密度低和距离衰减大。

1.2 射频整流器与能量转换效率

射频能量收集（RF Energy Harvesting）的关键设备是射频整流器（RF Rectifier），它负责将收集到的RF信号转换为可用的直流（DC）电能。一个典型的RF整流器由天线、阻抗匹配网络、肖特基二极管（或MOSFET）整流电路和储能电容组成。

工作原理：

天线： 接收空中的RF能量。
阻抗匹配网络： 将天线与整流器电路的阻抗匹配，以最大化能量传输效率，减少反射损耗。
整流电路： 通常由肖特基二极管（因其低正向压降和快速开关特性）构成，将RF交流信号转换为脉动直流信号。多级整流器（如Villards级联电压倍增器）可以提高输出电压，以适应低输入功率的需求。
储能电容： 平滑脉动直流信号，并储存能量供后续电路使用。

能量转换效率：
整流器的效率是衡量其性能的关键指标。它定义为输出DC功率与输入RF功率之比：
$\eta = \frac{P_{DC_{out}}}{P_{RF_{in}}}$
RF能量收集的效率通常较低，尤其是在低输入功率下。这是因为二极管存在阈值电压（ $V_{th}$ ），当输入RF信号的峰值电压低于该阈值时，二极管无法有效导通，导致效率急剧下降。这被称为非线性整流特性。因此，设计在微瓦甚至纳瓦级别输入功率下仍能保持较高效率的整流器是当前研究的热点。

2. 其他无线能量传输技术简介

除了RF能量传输，还有其他形式的WPT技术，它们在特定场景下有其优势：

2.1 感应耦合与谐振耦合

感应耦合（Inductive Coupling）： 基于电磁感应原理，通过两个紧密耦合的线圈（原线圈和副线圈）进行能量传输。传输距离通常很短（厘米级），效率很高。常用于无线充电垫、电动牙刷等。
谐振耦合（Resonant Coupling）： 结合了电磁感应和谐振原理。通过使收发线圈工作在相同或相近的谐振频率，可以显著延长传输距离（米级）并保持较高效率。常用于电动汽车无线充电、空间无线供电等。

这些技术虽然效率高，但受限于传输距离和方向性，不适用于广播式的远距离无线携能通信。

2.2 激光能量传输

激光能量传输（Laser Power Transfer, LPT）通过激光束将能量定向传输到接收端的光伏电池（太阳能电池）。其优点是能量密度高，传输距离远（可达公里级），方向性好。缺点是需要视距传输，对准精度要求高，且存在一定的安全风险（如对人眼有害）。目前主要用于无人机续航、空间供电等特定场景。

在无线携能通信中，RF能量传输因其广播性、穿透性和对准要求较低的特点，成为主流的能量源。

三、无线携能通信系统架构

WPC系统的设计需要精心考量能量发送、信息发送和信息接收之间的协同。以下是一些典型的WPC系统架构。

1. 基本模型与双功能设备

一个WPC系统通常包含以下核心组件：

能量发送器 (Power Beacon, PB / Energy Transmitter, ET)： 专门用于发射RF能量的设备。它不传输信息，只提供电源。
信息接收器 (Information Receiver, IR)： 专门用于接收信息的设备，通常是基站或接入点。
双功能设备 (Dual-Function Device, DFD)： 这是WPC系统的核心，它既能接收RF信号进行能量收集，又能接收/发送信息。例如，能量受限的用户设备（UE）或传感器节点。

2. 典型的SWIPT系统架构

SWIPT是WPC中最具代表性也最受关注的范式，它让接收器能够从同一路接收到的RF信号中同时提取信息和能量。然而，实现“同时”存在技术挑战，因为用于信息解调的电路通常无法高效地收集能量，反之亦然。为了解决这一问题，研究者提出了几种接收机架构：

2.1 时域分割 (Time Switching, TS) 接收机

TS接收机在时间上将接收到的RF信号分成两个互斥的时隙：一个时隙用于能量收集，另一个时隙用于信息解调。

工作原理：
接收器在一段时间 $T_{EH}$ 内将所有接收到的RF信号用于能量收集，将收集到的能量存储在电容器中。在接下来的时间 $T_{ID}$ 内，它将接收到的RF信号用于信息解调。总时间 $T = T_{EH} + T_{ID}$ 。

优点： 结构简单，易于实现。
缺点： 无法真正实现“同时”传输，信息传输与能量收集在时间上是互斥的，可能导致吞吐量或能量收集效率的损失。能量收集的持续时间越长，用于信息解调的时间就越短，反之亦然。

2.2 功域分割 (Power Splitting, PS) 接收机

PS接收机在功率上将接收到的RF信号分成两部分：一部分用于能量收集，另一部分用于信息解调。

工作原理：
接收器通过一个功率分配器（Power Splitter）将接收到的RF信号按一定的功率分割比 $ρ$ ( $0 \le ρ \le 1$ ) 分成两路。其中， $ρ$ 部分的功率用于信息解调（ID），而 $(1-ρ)$ 部分的功率用于能量收集（EH）。

优点： 可以在同一时间段内同时进行能量收集和信息解调，理论上能够更有效地利用接收到的信号。
缺点： 信号功率被分割，信息解调部分接收到的信号功率减小，可能影响信息解调的性能（如信噪比）。功率分割比 $ρ$ 的优化是关键。

2.3 天线分割 (Antenna Switching, AS) 接收机

AS接收机使用多根天线，将部分天线专门用于能量收集，其余天线用于信息解调。

工作原理：
如果接收器有 $N$ 根天线，其中 $N_{EH}$ 根天线连接到能量收集模块，而 $N_{ID}$ 根天线连接到信息解调模块，且 $N_{EH} + N_{ID} = N$ 。

优点： 相对简单，可以实现物理上的并行处理。
缺点： 需要多天线配置，增加了硬件复杂度和成本。天线数量的分配也会影响性能。

2.4 混合接收机架构

为了结合不同架构的优势，研究者也提出了混合接收机架构，例如结合TS和PS的模式，或者将反向散射与主动传输相结合。这些混合架构旨在更灵活地适应信道条件和应用需求，从而实现更优的性能。

3. 基于能量收集的通信系统

除了SWIPT，还有一类重要的WPC系统是完全依赖能量收集的通信（Energy Harvesting-based Communication, EHC）。在这种系统中，设备首先通过能量收集模块积累足够的能量，然后利用这些能量进行信息传输。

工作原理：

能量收集阶段： 设备长时间监听或接收来自PB的能量信号，并将能量存储在电池或超级电容器中。
数据传输阶段： 当收集到足够的能量时，设备使用这些能量唤醒其通信模块，并将传感器数据或控制信息发送给接收器。

优点： 适用于低数据率、对时延不敏感但要求超长寿命的设备。
缺点： 存在能量收集的时延，可能导致通信的间歇性或不可预测性。

4. 反向散射通信系统

反向散射通信是实现超低功耗无源通信的关键技术。

工作原理：
反向散射标签（如RFID标签）不主动发射RF信号。当一个阅读器（Reader）发射连续波（Continuous Wave, CW）载波信号时，标签通过内部电路（通常是开关）改变其天线的阻抗。这种阻抗的变化会调制反射回阅读器的载波信号，从而携带信息。标签本身的功耗主要来自于维持内部电路和调制开关的运行，而这部分能量可以通过收集载波信号的能量来获得。

优点： 极低功耗，可实现真正的无源操作，标签成本低。
缺点： 传输距离短，数据率低，抗干扰能力弱。

这几种系统架构各有特点，适用于不同的应用场景和性能要求。在实际应用中，往往需要根据具体情况选择最合适的架构，并通过精细的资源管理和优化来实现最佳性能。

四、关键技术与挑战

无线携能通信并非坦途，其发展面临诸多技术挑战。理解这些挑战并寻找解决方案是推动WPC走向实际应用的关键。

1. 能量管理与调度

能量管理是WPC系统的核心。如何有效收集、存储和利用能量，以及如何将能量分配给不同的任务（信息传输、传感、计算等），直接影响系统的性能和寿命。

1.1 能量收集效率优化

如前所述，RF能量密度低，整流器效率在低输入功率下更低。这导致可用能量非常有限。
挑战： 设计在宽动态范围输入功率下均能保持高效率的射频整流器，降低其工作阈值电压。
解决方案：

新型整流器结构： 采用多级电压倍增器、级联式整流器、差分整流器等。
先进半导体工艺： 利用SOI（Silicon-On-Insulator）等工艺，降低器件寄生效应和阈值电压。
阻抗匹配优化： 自适应阻抗匹配网络，确保在不同输入功率和频率下最大化功率传输。
波束赋形： 通过在能量发送端利用多天线技术进行能量波束赋形，将能量集中发送到目标设备，显著提高接收功率。

1.2 能量分配策略

在能量收集和信息传输之间进行权衡和调度，是WPC系统性能优化的关键。
挑战：

时间分配： 在TS模式下，如何确定用于能量收集和信息传输的最佳时隙比？
功率分配： 在PS模式下，如何确定用于能量提取和信息解调的最佳功率分割比？
多用户能量调度： 在多用户场景下，如何公平有效地将有限的能量资源分配给不同用户？
解决方案：
优化算法： 基于信道状态信息（CSI）、电池状态、业务需求等，利用凸优化、动态规划、机器学习等算法，实现动态、自适应的资源分配。
能量感知协议： 设计能够感知和响应能量状态的MAC和网络层协议。例如，当能量充足时增加传输功率或数据率，当能量不足时进入低功耗模式。

1.3 电池充电与寿命管理

虽然WPC旨在减少对电池的依赖，但短期内电池仍是重要的储能介质。
挑战： 电池的充放电循环寿命有限，过度充电或过度放电都会缩短其寿命。
解决方案：

智能充电管理： 实现涓流充电、脉冲充电等，避免电池过充，延长电池寿命。
混合储能： 结合电池和超级电容器。超级电容器充放电速度快、循环寿命长，适合短期能量波动；电池能量密度高，适合长期储能。

2. 波束赋形与MIMO技术

多天线技术（MIMO）在传统无线通信中用于提高频谱效率和可靠性。在WPC中，MIMO和波束赋形同样扮演着至关重要的角色，但其目标从信息传输扩展到了能量传输。

2.1 能量波束赋形

目标： 将RF能量集中在目标接收器方向，以最大化接收到的能量。
原理： 通过调整不同天线单元发射信号的相位和幅度，使它们在目标方向上实现相干叠加，而在其他方向上相消，形成一个高增益的能量波束。
挑战：

CSI获取： 准确获取能量发送器到接收器之间的信道状态信息（CSI）是实现有效波束赋形的前提。在WPC中，能量受限的接收器可能无法反馈CSI。
互易性校准： 如果利用信道互易性从接收器获取上行信道CSI来指导下行能量波束赋形，需要精确的收发端校准。
解决方案：
上行导频辅助： 能量受限设备发送低功耗导频信号，能量发送器接收并估计CSI。
盲波束赋形： 利用无CSI的波束赋形技术，例如基于预编码或随机波束赋形。
基于物理层安全的反向波束赋形： 在一些场景下，为了防止能量窃听，甚至需要非协同的波束赋形。

2.2 MIMO携能通信增益

MIMO不仅能为信息传输提供空间复用和分集增益，也能为能量传输提供额外的维度。
挑战： 如何在MIMO系统中联合优化信息传输和能量传输？
解决方案：

联合预编码设计： 设计同时考虑信息速率和能量收集量的预编码矩阵。例如，部分天线用于信息传输，部分用于能量传输。
非线性接收机模型： 考虑到射频整流器的非线性特性，建立更准确的MIMO-SWIPT系统模型，以优化系统性能。

3. 射频整流器设计

高效的射频整流器是WPC硬件层面的核心。

挑战：

低输入功率下的高效率： 这是最关键的挑战。在距离较远时，接收到的RF功率可能只有微瓦甚至纳瓦级，传统整流器效率极低。
宽带性： 希望整流器能在较宽的频率范围内高效工作，以适应不同的频谱资源。
集成度与成本： 在物联网设备中，要求整流器尺寸小、成本低。
解决方案：
多级整流器： 利用Villards电压倍增器等结构，将多个二极管级联，以在低输入电压下产生更高输出电压。
定制化肖特基二极管： 针对低功耗RF能量收集优化设计的二极管，具有更低的阈值电压和寄生电容。
CMOS兼容工艺： 在标准CMOS工艺下实现整流器，以便与数字电路集成，降低成本。
高Q值匹配网络： 精心设计的阻抗匹配网络，减少能量损耗。

4. 信号处理与调制解调

在SWIPT系统中，信息解调和能量提取对信号有不同的要求，这造成了固有的冲突。

挑战：

信息-能量冲突： 信息解调通常需要复杂的信号处理和较高的信噪比，而能量提取则希望信号功率尽可能高。
非线性失真： 射频整流器是非线性器件，其对信号的非线性处理可能会引入谐波和失真，影响信息解调的质量。
低功耗调制解调： 能量受限设备必须采用极低功耗的调制解调方案。
解决方案：
特殊调制方案： 例如，使用能够承载能量的OFDM（Orthogonal Frequency Division Multiplexing）符号，或者利用反向散射通信中的无源调制。
联合信息-能量处理： 设计能够同时从非线性失真信号中提取信息和能量的接收算法。
低功耗硬件设计： 采用节能的通信协议和硬件实现，如唤醒接收机、间歇性工作模式。

5. 网络协议与资源分配

WPC系统对传统网络协议提出了新的要求，需要能量感知的MAC层和路由层设计。

挑战：

能量瓶颈： 能量受限设备的间歇性工作模式、能量积累时间、以及能量耗尽可能导致网络连接不稳定或数据丢失。
调度优化： 如何在多用户场景下，协同调度能量发送器和信息传输，以最大化系统吞吐量或网络寿命？
QoS保障： 如何在能量约束下，提供一定的服务质量（QoS）保障？
解决方案：
能量感知MAC协议： 考虑设备的能量状态来调度传输，例如，设备只有在收集到足够能量时才尝试传输。
能量高效路由： 选择能量充足或能量收集效率高的路径进行数据转发。
联合资源分配： 考虑信道增益、能量收集效率、电池状态、业务优先级等因素，对时间、频率、功率、波束赋形向量等资源进行联合优化分配。这通常涉及复杂的优化问题，可以通过数学规划（如线性规划、凸优化）或启发式算法解决。

以下是一个简单的能量收集与传输时间分配的伪代码示例：

# 伪代码：基于能量收集的传输时间分配
# 假设我们有一个设备，需要在收集到足够能量后发送数据

def optimize_transmission_time(
    energy_harvesting_rate,  # 每秒收集的能量 (J/s)
    energy_per_bit,          # 发送每比特数据所需的能量 (J/bit)
    data_to_send,            # 需要发送的数据量 (bits)
    max_storage_capacity,    # 电池最大存储能量 (J)
    current_stored_energy    # 当前存储的能量 (J)
):
    """
    计算设备在当前能量状态下，为了发送指定数据量所需的能量收集时间，
    并考虑存储上限。
    """

    required_energy_for_tx = energy_per_bit * data_to_send

    # 如果当前能量足以发送数据，则无需额外收集
    if current_stored_energy >= required_energy_for_tx:
        return 0, required_energy_for_tx # (收集时间, 消耗能量)

    # 还需要收集的能量
    energy_needed_from_harvest = required_energy_for_tx - current_stored_energy

    # 计算所需收集时间
    time_to_harvest = energy_needed_from_harvest / energy_harvesting_rate

    # 考虑存储上限
    # 假设设备边收集边消耗，但如果收集过程中存储超限，需要处理
    # 简化：如果目标能量超过存储上限，则最多收集到上限
    max_collectible_energy = max_storage_capacity - current_stored_energy
    if energy_needed_from_harvest > max_collectible_energy:
        print("警告：所需能量超过电池存储上限，可能无法一次性发送所有数据。")
        # 实际操作中，可能需要分批发送或调整数据量
        energy_needed_from_harvest = max_collectible_energy
        time_to_harvest = max_collectible_energy / energy_harvesting_rate

    return time_to_harvest, required_energy_for_tx # 返回收集时间，以及实际需要消耗的能量

# 示例参数
harvest_rate = 0.001  # 1 mW = 0.001 J/s
energy_bit = 10e-9    # 10 nJ/bit
data_bits = 10000     # 10 kbits
max_storage = 0.5     # 0.5 J (例如一个小电容或电池)
current_energy = 0.01 # 0.01 J

harvest_time, total_consumed_energy = optimize_transmission_time(
    harvest_rate, energy_bit, data_bits, max_storage, current_energy
)

print(f"为了发送 {data_bits} 比特数据，设备需要额外收集 {total_consumed_energy - current_energy:.4f} J能量。")
if harvest_time > 0:
    print(f"预计需要收集 {harvest_time:.2f} 秒。")
else:
    print("当前能量充足，无需额外收集。")

# 考虑一个SWIPT系统中的PS（功域分割）优化问题简化示例
# 目标：最大化信息速率的同时，保证最低能量收集量
# 假设接收功率为 Pr，功域分割比为 rho (0 < rho < 1)
# 收集能量为 E_H = eta * (1-rho) * Pr (eta为收集效率)
# 信息接收功率为 P_ID = rho * Pr
# 信息速率 R = B * log2(1 + P_ID / (N0 * B))  (N0为噪声功率谱密度，B为带宽)

def optimize_power_splitting_ratio(Pr, eta, B, N0, min_energy_harvested):
    """
    在SWIPT PS模式下，优化功率分割比rho，以最大化信息速率，同时满足最低能量收集要求。
    """
    best_rho = 0
    max_rate = 0
    
    # 假设rho从0.01到0.99，步长0.01进行搜索
    for rho in [i / 100.0 for i in range(1, 100)]:
        eh_power = eta * (1 - rho) * Pr
        if eh_power >= min_energy_harvested:
            id_power = rho * Pr
            # 假设信噪比 (SNR) 简化为 id_power / (N0 * B)
            current_rate = B * (math.log2(1 + id_power / (N0 * B)))
            if current_rate > max_rate:
                max_rate = current_rate
                best_rho = rho
    return best_rho, max_rate

import math

# 示例参数
Pr_example = 0.0001 # 0.1 mW 接收功率
eta_example = 0.5   # 收集效率 50%
B_example = 10e6    # 10 MHz 带宽
N0_example = 1e-19  # 噪声功率谱密度 -160 dBm/Hz
min_eh_example = 1e-6 # 最低收集能量 1 uW

optimal_rho, max_info_rate = optimize_power_splitting_ratio(
    Pr_example, eta_example, B_example, N0_example, min_eh_example
)

print(f"\nSWIPT PS 优化：")
print(f"最佳功率分割比 rho: {optimal_rho:.2f}")
print(f"最大信息速率: {max_info_rate / 1e6:.2f} Mbps")

6. 安全性与隐私

WPC系统中的能量传输和信息传输都面临安全挑战。

挑战：

能量窃听： 恶意节点可能窃取无线传输的能量，尤其是在广播式能量传输场景。
信息窃听： 传统的物理层安全问题依然存在，甚至可能因为能量传输的特性而变得复杂。
恶意干扰： 攻击者可能通过发送强干扰信号来耗尽目标设备的能量或阻塞其通信。
解决方案：
物理层安全： 利用波束赋形、人工噪声、多天线分集等技术，使合法接收者获得更高信噪比，同时降低窃听者的信噪比。
能量束加密： 通过在空间上调整能量波束，只向合法用户传输能量，同时避免能量被非法窃取。
认证与加密： 传统的网络安全协议依然是重要的补充。

7. 健康与环境影响

大规模部署WPC系统需要关注其对人体健康和环境的潜在影响。

挑战：

RF暴露： 长期暴露于高功率RF辐射是否对人体有害？如何符合国际辐射安全标准（如ICNIRP）？
能量效率与可持续性： WPT的效率较低，是否会导致整体能源浪费？
解决方案：
符合安全标准： 严格遵守各地关于RF辐射功率密度和暴露时间的国家和国际标准。
智能功率控制： 动态调整发射功率，仅在需要时提供足够能量。
高效硬件： 持续提升整流器和能量发送器的效率，减少能量损耗。
绿色设计： 在设备和系统层面采用环保材料和可持续设计。

尽管面临诸多挑战，但随着技术的不断进步，这些障碍正在被逐步克服。

五、前沿研究与发展趋势

无线携能通信是当前通信领域的热点研究方向，众多前沿技术正在被探索，以期克服现有挑战并拓展应用边界。

1. 智能反射面（RIS）辅助的WPC

智能反射面（Reconfigurable Intelligent Surface, RIS），又称智能超表面（Metasurface），是近年来的研究热点。RIS由大量可独立控制的无源反射单元组成，能够通过调整反射单元的相位和幅度，智能地改变入射电磁波的传播方向，从而重构无线信道。

RIS在WPC中的作用：

提高能量传输效率： RIS可以智能地将能量发送器发出的RF能量反射并聚焦到能量受限设备上，即使在非视距（NLoS）或有阻挡的情况下也能有效传输能量。这相当于在无线信道中引入了一个“智能镜子”，可以克服路径损耗和阴影效应。
扩展能量传输距离： 通过对信号的相位相干叠加，RIS可以增强接收信号功率，从而延长WPC系统的有效覆盖范围。
降低能耗： RIS本身是无源的，不需要额外电源，其控制器的功耗也很低。这使得RIS成为节能的辅助技术。
解决能量盲区： 在传统WPC中，某些区域可能因强衰减而无法获得足够能量，RIS可以充当能量中继，将能量引导至这些盲区。

挑战：

RIS的CSI获取与配置： 需要精确知道RIS到发送器和接收器的信道信息，才能优化反射系数。对于大规模RIS，CSI获取和实时配置是巨大挑战。
RIS硬件实现： 大规模低成本、低功耗、可快速重构的RIS阵列的商用化仍需时日。

2. 携能通信与边缘计算/AI结合

将WPC与移动边缘计算（MEC）和人工智能（AI）结合，是构建未来智能物联网的关键。

结合点：

能量驱动的边缘计算： 能量受限的IoT设备可以利用收集到的能量，在边缘服务器上卸载计算任务，或者执行本地AI推理任务。
AI赋能的WPC：
- 机器学习优化资源分配： 利用强化学习、深度学习等算法，根据动态变化的信道、能量状态和业务需求，智能地优化能量发送、信息传输、计算卸载等资源。例如，预测能量收集量，自适应调整数据传输速率。
- AI辅助波束赋形： 在复杂环境中，AI可以帮助能量发送器学习最佳波束赋形策略，而无需精确CSI。
联邦学习中的携能通信： 在联邦学习场景下，大量边缘设备需要在本地训练模型并将更新上传。WPC可以为这些设备提供持续的能量支持，克服电池限制，实现大规模、长时间的联邦学习部署。

3. 携能物联网（WPC-IoT）

WPC-IoT是WPC技术最直接和最广阔的应用场景，旨在为大规模物联网设备提供可持续的供电。

特点：

无电池/长寿命： 大量物联网传感器可以摆脱电池限制，实现真正意义上的“安装即用，终身免维护”。
部署灵活性： 设备可以部署在难以布线或电池更换不便的区域。
可持续发展： 减少电池废弃物，降低环境污染。

应用场景： 智慧农业、智慧城市（环境监测、交通监测）、工业自动化、智能家居、可穿戴设备、医疗植入等。

4. 携能移动通信（WPC-Mobile Communication）

将WPC应用于未来的5G/6G移动通信系统，可以为智能手机、平板电脑等移动设备提供无线充电功能，同时保证高质量的数据传输。

挑战： 移动设备的充电需求远大于小型传感器，需要更高的RF发射功率和更高效的整流器。
趋势：

蜂窝网络与WPC融合： 基站不仅提供数据服务，还同时提供无线充电服务。
用户设备辅助能量传输： 移动设备之间可以互相分享能量，形成分布式能量网络。
集成式射频前端： 手机等终端集成更高效的SWIPT接收机。

5. 标准化与商业化进展

WPC技术的商用化离不开统一的标准。目前，一些组织（如Wireless Power Consortium, AirFuel Alliance）正在推动无线充电标准的制定，虽然主要针对近场无线充电，但远场WPT和WPC的标准化也在逐步推进。

一些公司已经推出了RF能量传输产品，例如：

Powercast： 提供远距离RF能量收集和供电设备，用于为标签、传感器等低功耗设备供电。
Energous： 开发WattUp技术，能够通过RF信号为设备在一定距离内进行充电。
Ossia： 其Cota技术也致力于远距离无线供电。

这些公司的进展表明，WPC技术正逐步从概念走向产品。尽管目前主要面向低功耗设备，但未来有望向更高功率、更广范围的应用扩展。

六、应用场景深入剖析

无线携能通信的独特优势使其在多个领域展现出巨大的应用潜力。

1. 工业物联网 (IIoT)

在严苛的工业环境中，布线和电池更换往往困难重重且成本高昂。WPC可以为工业传感器、执行器、监测设备提供持续电力。

设备状态监测： 无线供电的传感器可以实时监测工厂机械的温度、振动、湿度等参数，无需停机更换电池，提高了生产效率和安全性。
危险环境监测： 在有毒、高温、高压等危险环境中，电池更换风险极高，WPC设备可以安全地长期运行。
智能仓储物流： 智能货架标签、资产追踪器等可以从环境中获取能量，实现实时库存管理和货物追踪。

2. 智慧城市与智能家居

WPC技术是构建真正智能、可持续的城市和家居环境的关键使能技术。

智能路灯与交通监测： 部署在城市各处的传感器，如空气质量监测器、交通流量传感器，可以通过接收来自路灯杆或其他基站的能量而无需外部电源。
智能家居设备： 门窗传感器、烟雾报警器、智能开关、遥控器等，可以实现无电池操作，减少用户的维护负担和电池污染。例如，将RF能量发射器集成到路由器或智能灯泡中，为全屋的低功耗设备供电。
环境监测： 部署在偏远地区或难以到达区域（如森林、山区）的环境传感器，可通过WPC持续工作，监测气候、水质、生物多样性等。

3. 可穿戴设备与医疗健康

WPC可以极大地提升可穿戴设备的用户体验，并为医疗领域带来革命。

智能手表与健身追踪器： 摆脱频繁充电的烦恼，全天候提供健康监测。
医疗植入设备： 心脏起搏器、神经刺激器、血糖监测器等体内植入设备，如果能通过体外RF能量传输进行供电或充电，将避免多次手术更换电池的痛苦和风险，显著提高患者的生活质量。
智能胶囊： 用于消化道诊断的智能胶囊，可从体外接收能量，长时间工作并传输数据。

4. 军事与空间探索

在这些极端环境下，传统供电方式的限制更加突出。

战场传感器网络： 部署在敌方区域或复杂地形的传感器节点，可以自供电并长期工作，提供情报支持。
无人机/机器人续航： 部署能量发送器，为无人机或机器人提供空中或地面充电，延长其任务时间。
空间探测器/卫星供电： 在空间环境中，太阳能板受光照限制，核电池成本高昂。WPC可以为空间设备提供稳定的补充能量，甚至实现星间能量传输。

5. 物流与供应链管理

智能标签与追踪： 无线携能的智能标签可以附着在货物上，实时监测位置、温度、湿度等，提高物流效率和透明度。
冷链管理： 对于易腐品，无线携能的温度传感器可以提供不间断的温度数据，确保食品安全。

这些仅仅是冰山一角，随着WPC技术的成熟和成本的降低，其应用范围将进一步拓宽，渗透到我们生活的方方面面。

七、展望与结论

无线携能通信，作为一场将信息流与能量流深度融合的革命，正在改变我们对无线连接的理解。它不仅解决了困扰物联网多年的“最后一公里供电”难题，更开启了一个无源、智能、可持续的万物互联新时代。

我们看到了RF能量传输作为WPC核心的潜力，也认识到其在能量密度低、传输距离短、整流效率低等方面的挑战。然而，随着SWIPT、反向散射通信、智能反射面（RIS）、MIMO波束赋形等前沿技术的不断突破，以及人工智能在资源优化调度中的深度应用，这些挑战正逐步被克服。

从工业物联网到智慧城市，从医疗健康到空间探索，WPC的潜在应用场景广阔无垠。它将赋能那些因电池限制而无法部署或维护困难的设备，让它们真正实现“永不关机”、“永不充电”，从而大大降低运营成本，提升系统效率和可靠性。

当然，WPC的全面普及仍需时日。除了技术层面的持续创新，还需要在频谱管理、安全隐私、健康标准以及商业模式方面进行更多的探索和完善。特别是，如何设计出高效、低成本、小型化的WPC芯片和系统，使其能够大规模商业化应用，是产业界面临的重要任务。

作为技术爱好者，我们有幸见证并参与这场技术变革。无线携能通信的未来充满无限可能，它承诺将我们带入一个真正自由、无缝连接且可持续发展的数字世界。让我们共同期待，这个充满能量和信息的新纪元早日到来！

博主：qmwneb946
日期：2023年10月27日

文章作者: qmwneb946

文章链接: https://qmwneb946.dpdns.org/2025/07/25/2025-07-25-114555/

2025 计算机科学无线携能通信技术