無線數能同傳（simultaneous wireless information and power transfer, swipt）技術是指利用無線射頻訊號可同時攜載資訊與能量的特點，從乙個射頻訊號中同時接收資訊與能量的技術。
swipt有很多種解釋，攜能通訊、數能同傳、信能同傳等，但實際上還是需要區分其中的內容的——wit（wireless information transfer）和wpt（wireless power transfer）兩個元件，這兩個元件形成的swipt系統有兩類，一類是兩種元件區分，作為兩個不同功能的接收機；一類是兩種元件合併，作為乙個統一的接收機。後者較之前者接收機架構更加的複雜，文獻大多數研究的是統一接收機架構。
理論模型研究一般都是線性系統，若考慮硬體電路影響產生的非線性效應，則需要考慮具體的實現複雜度問題。
如今較多的針對接收機架構提出的方案有時間切換ts（time switching）、功率分配ps（power splitting）以及兩者聯合分配。往細一點分，功率分配還可以分為靜態功率分配sps（static power splitting）、動態功率分配dps（dynamic power splitting）、開關功率分配ops（on-off power splitting）等。
時分ts方案：通過時分復用分別傳輸用於資訊解碼id（information decoder）和能量收集eh（energy harvest）的訊號；
功分ps(疊加，superposition)方案：將訊號通過一定的功率比例疊加，一部分用於id，一部分用於eh。
α為時分比例，0≤α≤1；
ρ為功分比例，0≤ρ≤1。
絕大多數針對swipt系統資源分配的優化目標都是能效，能效反映的是系統e-r（energy-rate）效能，資源分配的目的在於對系統進行干擾抑制和能效提公升。
在計算最大能效的過程中，也可以得到功分因子、時分因子、發射功率等的最優值，實際上，最大能效的過程就是對於表示能效的相關引數的聯合優化，資源分配的含義就是對於系統內的資源引數——發射功率、功分因子等進行合理分配，實現最優化。
當然，優化目標還包括了吞吐量、可達速率等，個人覺得對於運用了swipt技術的系統分析而言，最有說服力的還是能效和吞吐量（能效體現系統效能，吞吐量體現傳輸糾錯能力）。
研究的主題：基於noma（ofdm）的多使用者（siso、miso、mimo）swipt系統（針對下行或上行或上下行鏈路）資源分配演算法或能效（或其他標準）優化方法。
siso：點對點，只能作為實驗**，實際應用基本是不考慮的；
miso：基站多天線，使用者單天線，相比mimo而言更加簡單，但也會失去一些可以討論的點，因為其通道矩陣的秩為1，和單天線系統差別不大；
mimo：多天線多使用者——mimo——傳輸預編碼——波束成形——迫零預編碼
正交分頻多重進接ofdma具有有效抑制多徑衰落、相比以前使用的多址方案更高的頻譜效率的優點，然而，忽略通道條件，在基於ofdma的系統中，每個子載波僅被單個終端占用，這限制了可實現的頻譜效率。
由於允許每個子載波同時服務於多個接收端，因此非正交多址訪問noma可以進一步改善頻譜效率。使用者之間共享相同頻譜會導致解碼資訊時相互干擾很大，但是通過在接收器處採用連續干擾消除sic，可以正確解碼資訊，從而提高系統的吞吐量。
如果採用ofdm，由於使用者間能量干擾較低，在設定干擾功率時，只需要考慮系統雜訊功率。如果採用noma，則需要考慮使用者間干擾帶來的額外功率，也就是說，在計算傳輸速率的過程中，不僅有awgn，還需要考慮傳輸功率更低的使用者的傳輸干擾；而在計算能量採集的過程中，因為已經沒有ps了，只需要將其他使用者的干擾再利用。
對於下行鏈路，研究基站向使用者同時進行資訊與能量傳輸；
對於上行鏈路，研究使用者利用從基站接收的能量向基站回傳資訊。
如果是上下行鏈路，則需要綜合考慮。
對於多址接入技術方式而言，個人更加偏向於noma，**研究的角度大多數都是偏向於理想化的，同時自身也可以提出一些利於研究的約束，因此就不需要關心noma技術帶來的接收機複雜度的限制。
noma更加方便資源分配，從目前為止的文獻學習和自己列公式分析得出的經驗而言，基於miso的noma-swipt系統（下行鏈路）時分方案能效表示是理解較為縝密的乙個系統。
約束條件是實現目標優化的關鍵限制條件，考慮的點越多，系統模型越縝密，約束條件越多，但隨之而來的則是多個引數之間耦合性帶來的計算困難度（如系統和速率函式的高度非線性和非凸性以及功率和功率**因子的耦合性）。
約束條件一般包含最小能量收集約束和最小速率約束（qos）、資訊接收者的snr、最大發射功率約束和有效時間切換約束、能量疊加係數約束等。
加式問題：應用半定鬆弛sdr和秩鬆弛方法將原始難以求解的非凸問題轉換為較易於求解的半定規劃問題，並應用拉格朗日方法求解的最優解表示式，都可以用優化軟體實現。
分式問題：比較常見的是dinkelbach方法，同時也需要提前對分式進行進一步運算，縮短優化步長。
swipt還可以作為通訊技術，運用在蜂窩異構網路、全雙工中繼、網路安全等方面，凸顯的則是自能量**的能力。
ofdm-swipt：
1、用於最大化基於ofdma的swipt系統能效的最佳資源分配；
2、iot的mimo廣播通道中使用swipt進行的能效優化，其中提出了考慮整個發射接收鏈的實用線性功率模型。
3、基於時間切換ts和基於功率分配ps的swipt mimo廣播系統的總速率最大化問題並開發了最佳功率傳輸方法；
4、加權均方誤差最小化問題；
5、考慮最大發射功率約束以及最小收穫功率約束的swipt miso廣播通道的加權總和最大化問題；
6、通過聯合優化中繼矩陣和預編碼器方案，研究了放大**mimo中繼系統的吞吐量最大化問題，將求和率最大化問題轉化為均方誤差最小化問題；
7、基於swipt的siso ofdm系統的可行速率能量區域；
8、基於swipt的多使用者方案，包括基於ts的分時多重進接tdma系統以及基於ps的ofdma系統，在使用者捕獲功率和最大發射功率的約束下，研究了最優功率分配和ts/ps比，以獲得兩個系統的最大加權求和率；
9、通過共同優化發射波束成形和ps因子，考慮了基於swipt的多使用者miso系統的基於服務質量qos的功率最小化問題；
10、對於ofdm系統和多使用者miso系統研究了具有id約束的收穫能量最大化問題；
11、支援swipt的異構小蜂窩網路資源分配。
noma-swipt：
1、swipt技術下雙極性ad hoc（點對點）網路中的sic研究，證明sic可以顯著增加無線電力傳輸而不會影響資訊解碼；
2、啟用swipt的noma系統的使用者優化總和速率和資料速率，其中提出了兩種id方案，即「固定解碼順序」和「分時」，證明通過整合swipt和noma可以顯著提高系統效能；
3、干擾情況下無線電力網路的下行鏈路和上行鏈路分析：下行鏈路使用兩種不同的協議，即noma和tdma，而上行鏈路則使用具有時間共享的noma。通過利用相應的優先順序權重，公平地最大化了下行鏈路/上行鏈路使用者速率，並表明可以實現相對較高的下行鏈路速率；
4、採用swipt技術的noma系統的保密求和速率優化問題；
5、swipt在使用者在空間上隨機分布的noma網路中的應用，提出一種新的合作swipt noma協議，其中提出了三種基於距基站的使用者距離的使用者選擇方案。結果表明，與隨機選擇方案相比，機會性地使用節點位置進行使用者選擇可以實現較低的中斷概率並提供出色的吞吐量；
6、在兩個使用者的miso-noma系統中小區邊緣使用者的效能，其中小區中心使用者充當中繼來協助小區邊緣使用者，並且其中繼操作由混合ts提供動力/ ps swipt協議。結果表明，與oma系統相比，所提出的方案在斷電效能方面可實現的效能改進。