物联网(Internet of Things,IoT)是5G及未来无线通信系统的重要应用领域之一。然而,现有物联网通信技术都采用主动射频单元,传输功耗和电路功耗高,无法实现低功耗高效能的信息传输。环境反向散射通信(Ambient Backscatter Communication,AmBC)技术直接利用环境中射频信号充当通信载波,反向散射设备根据信息比特来切换天线阻抗进而改变反射信号的幅度和/或相位,进而实现被动式的信息传输。反向散射设备不需要高功耗高成本的主动射频单元,也无需专用的射频信号源及额外的频谱资源,因此AmBC是一种具有极高能量效率和高频谱效率的物联网通信技术。然而,AmBC技术面临着环境射频信号源不稳定、设备调度困难等问题;协同环境反向散射通信(Cooperative Ambient Backscatter Communication,CABC)通过与传统无线通信系统融合,采用接收协同或全双工发送协同的方式,实现稳定可靠、高速率、高能效的信息传输。本文对多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)多用户CABC系统进行了一系列研究,提出了不同类型CABC系统的多维度资源联合优化算法,显著提升了反向散射传输性能。首先,本文研究了一种基于空分复用的MIMO多用户协同接收型环境反向散射通信(Cooperatively-Receiving Ambient Backscatter Communication,CRABC)系统,即协同接收机同时检测来自射频信号源和多个反向散射设备的信号。本文建立了以最大化多个反向散射设备和速率为目标的优化模型,在满足直接链路的最小速率需求和反向散射设备最小收集能量需求的约束条件下,优化发送端波束赋形(即预编码)矩阵。由于该优化问题的非凸性,本文设计了一种基于序列参数化凸逼近(Sequential Parametric Convex Approximation,SPCA)的高效迭代求解算法。仿真结果表明最优波束赋形设计能够显著提升反向散射设备的和速率。进一步,本文研究了一种基于时分复用的MIMO多用户CRABC系统,即在每个时隙中,协同接收机同时检测来自射频信号源和单个反向散射设备的信号。本文在满足直接链路的最小速率需求和反向散射设备最小收集能量需求的约束条件下,通过联合优化发送端波束赋形矩阵、设备反射传输时间分配、以及设备功率反射系数,实现反向散射和速率最大化。该问题是多变量耦合的非凸优化问题,本文设计了一种基于块坐标下降(Block Coordinated Decent,BCD)的迭代求解算法。本文还对相同条件下的空分复用和时分复用协同接收型环境反向散射通信系统进行了性能对比。仿真结果表明,在收发天线和反向散射设备数量较少时,CRABC系统在时分复用传输模式下有更优的速率性能,而在收发天线规模较大时,CRABC系统在空分复用模式下能取得更优的速率。最后,本文研究了一种MIMO多用户全双工协同环境反向散射通信(Fullduplex Cooperative Ambient Backscatter Communication,FCABC)系统,即全双工接入点在向传统用户和反向散射设备发送射频信号的同时,接收来自多个反向散射设备的反射信号。本文建立了以最大化反向散射和速率为目标的优化模型,在保证残余自干扰强度限制、传统用户速率需求和反向散射设备收集能量需求的约束条件下,联合优化全双工接入点的发送预编码矩阵以及反向散射设备的反射系数矩阵。同时,本文也设计了高效的迭代算法来求解该非凸问题。仿真结果表明联合优化方案能够显著提升反向散射传输性能,并评估了残留自干扰对速率性能的影响。