【摘 要】
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近几年来,随着物理网(Internet of Things,IoT)技术的发展,诸多物联网应用场景在我们的日常生活中成为现实。在未来,物联网技术将和5G技术进一步结合发展,越来越多的智能设备将连入到物联网。现有智能设备大多功耗较高,且需要定期进行能源补充。在环境反向散射通信(Ambient Backscatter Communication,AmBC)系统中,反向散射设备从环境信号中吸收能量,利用
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近几年来,随着物理网(Internet of Things,IoT)技术的发展,诸多物联网应用场景在我们的日常生活中成为现实。在未来,物联网技术将和5G技术进一步结合发展,越来越多的智能设备将连入到物联网。现有智能设备大多功耗较高,且需要定期进行能源补充。在环境反向散射通信(Ambient Backscatter Communication,AmBC)系统中,反向散射设备从环境信号中吸收能量,利用环境中的射频信号作为载波来完成反向散射通信。反向散射设备不再需要装配射频发射单元也不再需要额外的频谱。因此Am BC具有低功耗、低成本和高频谱利用率的优良特性。然而在接收机对反向散射设备信号进行信号检测时,环境射频信号的强度过大,干扰了反向散射设备信号的恢复。协同环境反向散射通信(Cooperative Ambient Backscatter Communication,CABC)系统将原射频通信系统和反向散射系统合为一体。协同接收机在信号检测过程中采用协同接收的方式,不同于传统的接收机,协同接收机不再将射频信号视为干扰,而是同时恢复射频信号和反向散射设备信号。CABC实现了稳定高效的环境反向散射通信。本文对不同类型的CABC系统中不同的信号检测器进行研究,研究设计了单输入多输出(Single-Inductor Multiple-Output,SIMO)多反向散射设备CABC系统和多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)多反向散射设备CABC系统中的信号检测器。首先本文介绍了SIMO单个反向散射设备的CABC系统中的信号检测器。然后将此系统研究扩展为SIMO多个反向散射设备的CABC系统,该系统中,接收机需要同时恢复SIMO系统的信号和多个反向散射设备的信号。由于系统和信号模型发生变化,本文重新设计了两种最大似然(Maximum Likelihood,ML)检测器,线性检测器,和串行干扰消除(Successive Interference Cancellation,SIC)检测器。为解决随着接入设备增多,算法复杂度急剧增高的问题,设计了球形译码(Sphere Decoding,SD)检测器,该检测器在保证了最优误比特率性能的同时,降低了算法的复杂度。针对SIC检测器误比特率性能损失严重的问题,设计了排序串行干扰消除(Ordered Successive Interference Cancellation,OSIC)检测器,该检测器有效地解决了不同反向散射设备信号之间的错误遗传情况,具有较优良的误比特率性能。本文进一步将射频系统扩展为MIMO通信系统,此时接收机需要同时恢复MIMO系统的信号和多个反向散射设备的信号。针对新系统,本文再次优化设计了两种ML检测器,线性检测器,OSIC检测器。针对信号检测器的复杂度提高,我们进一步设计了低复杂度球形译码(Low Complexity Sphere Decoding,LCSD)检测器,和降Z阶低复杂度球形译码检测器。仿真实验证明,该低复杂度球形译码检测器在保持最优误比特率性能的同时,降低了检测器的复杂度。降Z阶低复杂度球形译码检测器具有次优的误比特率性能。
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