Praca ma na celu poprawę stabilności bezprzewodowego przesyłu energii (WET, ang. Wireless Energy Transfer) w Internecie Rzeczy (IoT), a przez to wydłużenie czasu pracy urządzeń bezprzewodowych. W oparciu o środowisko symulacyjne cyfrowych bliźniaków (DTs, ang. Digital Twins), pokazujemy, jak zoptymalizować efektywność energetyczną systemów MIMO (ang. Multiple-Input Multiple-Output) na dużą skalę, działających w technologii WET. Duża, rozproszona macierz antenowa została zastosowana w sieci czujników bezprzewodowych. Technologia MIMO umożliwia tworzenie wąskich wiązek sygnału, co pozwala systemowi na ograniczenie zakłóceń.

Poprawa efektywności energetycznej w naszym systemie MIMO opiera się na wyborze anteny lub anten do przesyłu, dokładniejszym planowaniu zadań oraz optymalnym doborze parametrów. Wyniki symulacji pokazują, że system osiąga najlepszą wydajność przy maksymalnej mocy nadawczej wynoszącej 19 dBm. Całkowite zużycie energii w proponowanym algorytmie przydziału zasobów jest tylko o około 9% wyższe niż w przypadku algorytmu minimalizacji mocy. Dopuszczając różne wartości mocy przesyłanej przez kanał, liczba iteracji potrzebnych do zbieżności proponowanego algorytmu nie przekracza czterech. Zmiany liczby urządzeń w systemach MIMO nie wpływa na zdolność algorytmu do osiągnięcia zbieżności.

Po wprowadzeniu mechanizmu wyboru anteny, średnia moc energii odbieranej przez użytkownika znacząco się zwiększa w porównaniu do przypadku wykorzystania wyłącznie dużej, rozproszonej macierzy antenowej. Wyniki badań mogą stanowić punkt odniesienia dla problemów optymalizacji efektywności energetycznej w systemach MIMO na dużą skalę, pracujących w warunkach WET w środowisku IoT opartym na cyfrowych bliźniakach.