Radio frequency (RF) energy transfer and harvesting techniques have recently become alternative methods to power the next-generation wireless networks. As this emerging technology enables proactive energy replenishment of wireless devices, it is advantageous in supporting applications with quality-of-service requirements. In this paper, we present a comprehensive literature review on the research progresses in wireless networks with RF energy harvesting capability, which is referred to as RF energy harvesting networks (RF-EHNs). First, we present an overview of the RF-EHNs including system architecture, RF energy harvesting techniques, and existing applications. Then, we present the background in circuit design as well as the state-of-the-art circuitry implementations and review the communication protocols specially designed for RF-EHNs. We also explore various key design issues in the development of RF-EHNs according to the network types, i.e., single-hop networks, multiantenna networks, relay networks, and cognitive radio networks. Finally, we envision some open research directions.

This paper presents a comprehensive literature review on applications of deep reinforcement learning (DRL) in communications and networking. Modern networks, e.g., Internet of Things (IoT) and unmanned aerial vehicle (UAV) networks, become more decentralized and autonomous. In such networks, network entities need to make decisions locally to maximize the network performance under uncertainty of network environment. Reinforcement learning has been efficiently used to enable the network entities to obtain the optimal policy including, e.g., decisions or actions, given their states when the state and action spaces are small. However, in complex and large-scale networks, the state and action spaces are usually large, and the reinforcement learning may not be able to find the optimal policy in reasonable time. Therefore, DRL, a combination of reinforcement learning with deep learning, has been developed to overcome the shortcomings. In this survey, we first give a tutorial of DRL from fundamental concepts to advanced models. Then, we review DRL approaches proposed to address emerging issues in communications and networking. The issues include dynamic network access, data rate control, wireless caching, data offloading, network security, and connectivity preservation which are all important to next generation networks, such as 5G and beyond. Furthermore, we present applications of DRL for traffic routing, resource sharing, and data collection. Finally, we highlight important challenges, open issues, and future research directions of applying DRL.

The past decade has witnessed the rapid evolution in blockchain technologies, which has attracted tremendous interests from both the research communities and industries. The blockchain network was originated from the Internet financial sector as a decentralized, immutable ledger system for transactional data ordering. Nowadays, it is envisioned as a powerful backbone/framework for decentralized data processing and data-driven self-organization in flat, open-access networks. In particular, the plausible characteristics of decentralization, immutability and self-organization are primarily owing to the unique decentralized consensus mechanisms introduced by blockchain networks. This survey is motivated by the lack of a comprehensive literature review on the development of decentralized consensus mechanisms in blockchain networks. In this survey, we provide a systematic vision of the organization of blockchain networks. By emphasizing the unique characteristics of incentivized consensus in blockchain networks, our in-depth review of the state-of-the-art consensus protocols is focused on both the perspective of distributed consensus system design and the perspective of incentive mechanism design. From a game-theoretic point of view, we also provide a thorough review on the strategy adoption for self-organization by the individual nodes in the blockchain backbone networks. Consequently, we provide a comprehensive survey on the emerging applications of the blockchain networks in a wide range of areas. We highlight our special interest in how the consensus mechanisms impact these applications. Finally, we discuss several open issues in the protocol design for blockchain consensus and the related potential research directions.

This paper presents a literature review on recent applications and design aspects of the intelligent reflecting surface (IRS) in the future wireless networks.Conventionally, the network optimization has been limited to transmission control at two endpoints, i.e., end users and network controller.The fading wireless channel is uncontrollable and becomes one of the main limiting factors for performance improvement.The IRS is composed of a large array of scattering elements, which can be individually configured to generate additional phase shifts to the signal reflections.Hence, it can actively control the signal propagation properties in favor of signal reception, and thus realize the notion of a smart radio environment.As such, the IRS's phase control, combined with the conventional transmission control, can potentially bring performance gain compared to wireless networks without IRS.In this survey, we first introduce basic concepts of the IRS and the realizations of its reconfigurability.Then, we focus on applications of the IRS in wireless communications.We overview different performance metrics and analytical approaches to characterize the performance improvement of IRS-assisted wireless networks.To exploit the performance gain, we discuss the joint optimization of the IRS's phase control and the transceivers' transmission control in different network design problems, e.g., rate maximization and power minimization problems.Furthermore, we extend the discussion of IRS-assisted wireless networks to some emerging use cases.Finally, we highlight important practical challenges and future research directions for realizing IRS-assisted wireless networks in beyond 5G communications.

Recently, ambient backscatter communications has been introduced as a cutting-edge technology which enables smart devices to communicate by utilizing ambient radio frequency (RF) signals without requiring active RF transmission.This technology is especially effective in addressing communication and energy efficiency problems for low-power communications systems such as sensor networks.It is expected to realize numerous Internet-of-Things (IoT) applications.Therefore, this paper aims to provide a contemporary and comprehensive literature review on fundamentals, applications, challenges, and research efforts/progress of ambient backscatter communications.In particular, we first present fundamentals of backscatter communications and briefly review bistatic backscatter communications systems.Then, the general architecture, advantages, and solutions to address existing issues and limitations of ambient backscatter communications systems are discussed.Additionally, emerging applications of ambient backscatter communications are highlighted.Finally, we outline some open issues and future research directions.

Radio waves carry both energy and information simultaneously. Nevertheless, radio-frequency (RF) transmissions of these quantities have traditionally been treated separately. Currently, the community is experiencing a paradigm shift in wireless network design, namely, unifying wireless transmission of information and power so as to make the best use of the RF spectrum and radiation as well as the network infrastructure for the dual purpose of communicating and energizing. In this paper, we review and discuss recent progress in laying the foundations of the envisioned dual purpose networks by establishing a signal theory and design for wireless information and power transmission (WIPT) and identifying the fundamental tradeoff between conveying information and power wirelessly. We start with an overview of WIPT challenges and technologies, namely, simultaneous WIPT (SWIPT), wirelessly powered communication networks (WPCNs), and wirelessly powered backscatter communication (WPBC). We then characterize energy harvesters and show how WIPT signal and system designs crucially revolve around the underlying energy harvester model. To that end, we highlight three different energy harvester models, namely, one linear model and two nonlinear models, and show how WIPT designs differ for each of them in single-user and multi-user deployments. Topics discussed include rate-energy region characterization, transmitter and receiver architectures, waveform design, modulation, beamforming and input distribution optimizations, resource allocation, and RF spectrum use. We discuss and check the validity of the different energy harvester models and the resulting signal theory and design based on circuit simulations, prototyping, and experimentation. We also point out numerous directions that are promising for future research.

In the Internet of Vehicles (IoV), data sharing among vehicles is critical for improving driving safety and enhancing vehicular services. To ensure security and traceability of data sharing, existing studies utilize efficient delegated proof-of-stake consensus scheme as hard security solutions to establish blockchain-enabled IoV (BIoV). However, as the miners are selected from miner candidates by stake-based voting, defending against voting collusion between the candidates and compromised high-stake vehicles becomes challenging. To address the challenge, in this paper, we propose a two-stage soft security enhancement solution: 1) miner selection and 2) block verification. In the first stage, we design a reputation-based voting scheme to ensure secure miner selection. This scheme evaluates candidates' reputation using both past interactions and recommended opinions from other vehicles. The candidates with high reputation are selected to be active miners and standby miners. In the second stage, to prevent internal collusion among active miners, a newly generated block is further verified and audited by standby miners. To incentivize the participation of the standby miners in block verification, we adopt the contract theory to model the interactions between active miners and standby miners, where block verification security and delay are taken into consideration. Numerical results based on a real-world dataset confirm the security and efficiency of our schemes for data sharing in BIoV.

Wireless charging is a technology of transmitting power through an air gap to electrical devices for the purpose of energy replenishment. The recent progress in wireless charging techniques and development of commercial products have provided a promising alternative way to address the energy bottleneck of conventionally portable battery-powered devices. However, the incorporation of wireless charging into the existing wireless communication systems also brings along a series of challenging issues with regard to implementation, scheduling, and power management. In this article, we present a comprehensive overview of wireless charging techniques, the developments in technical standards, and their recent advances in network applications. In particular, with regard to network applications, we review the mobile charger dispatch strategies, static charger scheduling strategies and wireless charger deployment strategies. Additionally, we discuss open issues and challenges in implementing wireless charging technologies. Finally, we envision some practical future network applications of wireless charging.

We investigate the application of non-orthogonal multiple access (NOMA) with successive interference cancellation (SIC) in downlink multiuser multiple-input multiple-output (MIMO) cellular systems, where the total number of receive antennas at user equipment (UE) ends in a cell is more than the number of transmit antennas at the base station (BS). We first dynamically group the UE receive antennas into a number of clusters equal to or more than the number of BS transmit antennas. A single beamforming vector is then shared by all the receive antennas in a cluster. We propose a linear beamforming technique in which all the receive antennas can significantly cancel the inter-cluster interference. On the other hand, the receive antennas in each cluster are scheduled on the power domain NOMA basis with SIC at the receiver ends. For inter-cluster and intra-cluster power allocation, we provide dynamic power allocation solutions with an objective to maximizing the overall cell capacity. An extensive performance evaluation is carried out for the proposed MIMO-NOMA system and the results are compared with those for conventional orthogonal multiple access (OMA)-based MIMO systems and other existing MIMO-NOMA solutions. The numerical results quantify the capacity gain of the proposed MIMO-NOMA model over MIMO-OMA and other existing MIMO-NOMA solutions.

This paper provides a state-of-the-art literature review on economic analysis and pricing models for data collection and wireless communication in Internet of Things (IoT). Wireless sensor networks (WSNs) are the main components of IoT which collect data from the environment and transmit the data to the sink nodes. For long service time and low maintenance cost, WSNs require adaptive and robust designs to address many issues, e.g., data collection, topology formation, packet forwarding, resource and power optimization, coverage optimization, efficient task allocation, and security. For these issues, sensors have to make optimal decisions from current capabilities and available strategies to achieve desirable goals. This paper reviews numerous applications of the economic and pricing models, known as intelligent rational decision-making methods, to develop adaptive algorithms and protocols for WSNs. Besides, we survey a variety of pricing strategies in providing incentives for phone users in crowdsensing applications to contribute their sensing data. Furthermore, we consider the use of some pricing models in machine-to-machine (M2M) communication. Finally, we highlight some important open research issues as well as future research directions of applying economic and pricing models to IoT.