本發(fā)明涉及通信技術(shù)領(lǐng)域，更具體地，涉及環(huán)境反向反射系統(tǒng)及其信號傳輸方法。

背景技術(shù)：

物聯(lián)網(wǎng)是新一代信息技術(shù)的重要組成部分,然而，物聯(lián)網(wǎng)至今并沒有被廣泛的應(yīng)用，其中限制物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的關(guān)鍵瓶頸是這些附帶電池的設(shè)備會被能量問題所約束，因此會產(chǎn)生有限的使用壽命，巨額的維護(hù)開銷等問題。

一種不依賴設(shè)備中所嵌入的能量源的解決方法是從環(huán)境中收集能量，比如光能，機(jī)械能，以及無處不在的電磁能。環(huán)境射頻信號例如廣播電視，手機(jī)和WIFI信號至今已經(jīng)被廣泛用于能量收集，回收的電磁波能量用來維持低功耗設(shè)備的運行。與此同時，環(huán)境射頻信號也被用于無線信息能量同傳系統(tǒng)(SWIPT)，在此系統(tǒng)中接收裝置不僅收集能量并且還從相同的信號中解碼出信息。

事實上，這些利用電磁波能量的設(shè)備甚至不需要安裝收發(fā)器，其可以利用自身的天線將信息加載到反向散射的信號中。最初眾所周知的電磁能量的應(yīng)用是射頻識別技術(shù)(RFID)，此系統(tǒng)由一個閱讀器(收發(fā)機(jī))以及一個無源標(biāo)簽(反向散射標(biāo)簽)組成。閱讀器會產(chǎn)生射頻信號，此信號的一部分會被收集成為標(biāo)簽的能量源，剩下的信號會被反射回閱讀器，并且其中會攜帶標(biāo)簽的信息。

最近，一種叫做環(huán)境反向散射的通信機(jī)制正逐漸興起，此種通信機(jī)制在反向散射通信的過程中利用了環(huán)境中的射頻信號。與傳統(tǒng)的RFID系統(tǒng)不同的是，環(huán)境反向散射系統(tǒng)有以下兩點突破：(1)此系統(tǒng)利用了幾乎無處不在的環(huán)境射頻信號，但并不需要額外的專用的設(shè)備(例如RFID閱讀器)來發(fā)送必要的信號。(2)此系統(tǒng)使得無源設(shè)備間 可以進(jìn)行通信，而不是局限于閱讀器與標(biāo)簽間的通信。

目前，大部分的研究工作主要集中于環(huán)境反向散射系統(tǒng)硬件電路的設(shè)計以及硬件原型的展示與評測，并沒有對此系統(tǒng)進(jìn)行基礎(chǔ)的分析。同時，因為此系統(tǒng)不同于傳統(tǒng)的通信系統(tǒng)，它采用了反向散射的通信方式，并且所利用的射頻源并非傳統(tǒng)的恒定信號而是來自于環(huán)境中的不確定的射頻信號，因此，在對此系統(tǒng)進(jìn)行信號檢測時，傳統(tǒng)的信號檢測方法可能不再使用，所以建立能夠準(zhǔn)確傳輸信號的環(huán)境反向散射系統(tǒng)顯得尤為重要。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

本發(fā)明提供一種克服上述問題或者至少部分地解決上述問題的環(huán)境反向散射系統(tǒng)及其信號傳輸方法。

根據(jù)本發(fā)明的一個方面，提供一種環(huán)境反向散射系統(tǒng)的信號傳輸方法，所述系統(tǒng)包括發(fā)射源射頻信號的射頻源、接收所述源射頻信號并反射射頻信號的標(biāo)簽以及接收所述源射頻信號和射頻信號的閱讀器，所述方法包括以下步驟：

步驟1，所述標(biāo)簽以相同的概率連續(xù)發(fā)射對應(yīng)于源射頻信號的二進(jìn)制符號，所述二進(jìn)制符號對應(yīng)所述標(biāo)簽是否反射射頻信號；以及

步驟2，所述閱讀器對接收信號基于最大似然估計法或聯(lián)合概率密度估計法判斷所述標(biāo)簽發(fā)射的二進(jìn)制符號。

根據(jù)本發(fā)明的另一個方面，提供一種環(huán)境反向散射系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括發(fā)射源射頻信號的射頻源、接收所述源射頻信號并反射射頻信號的標(biāo)簽以及接收所述源射頻信號和射頻信號的閱讀器，所述標(biāo)簽以相同的概率連續(xù)發(fā)射對應(yīng)于源射頻信號的二進(jìn)制符號，所述二進(jìn)制符號對應(yīng)所述標(biāo)簽是否反射射頻信號；所述閱讀器對接收信號基于最大似然估計法或聯(lián)合概率密度估計法判斷所述標(biāo)簽發(fā)射的二進(jìn)制符號。

本申請?zhí)岢鲆环N環(huán)境反向散射系統(tǒng)及其信號傳輸方法，系統(tǒng)中的閱讀器利用最大似然估計法或聯(lián)合概率密度估計法判斷標(biāo)簽發(fā)射的二 進(jìn)制符號，在不需要有關(guān)信道情況以及射頻源信號信息的條件下，僅僅依靠信號矢量來進(jìn)行信號檢測，方案實施簡單，性能較好，具有很強的實用性。

附圖說明

圖1為本發(fā)明的系統(tǒng)組成示意圖；

圖2為包含二維碼符號的數(shù)據(jù)包的結(jié)構(gòu)示意圖；

圖3為對于差分編碼采用聯(lián)合概率密度估計法的決策區(qū)域。

具體實施方式

下面結(jié)合附圖和實施例，對本發(fā)明的具體實施方式作進(jìn)一步詳細(xì)描述。以下實施例用于說明本發(fā)明，但不用來限制本發(fā)明的范圍。

在一個具體的實施例中，結(jié)合附圖對本發(fā)明進(jìn)行進(jìn)一步的說明。

圖1給出了一種環(huán)境反向散射系統(tǒng)的組成示意圖，所述環(huán)境反向散射系統(tǒng)包括：

射頻源，圖中以RFsource示出，向環(huán)境發(fā)射源射頻信號；

標(biāo)簽，圖中以Tag示出，接收所述源射頻信號并向環(huán)境反射射頻信號；以及

閱讀器，圖中以Reader示出，接收所述源射頻信號、所述射頻信號以及環(huán)境中的噪聲信號；

其中，所述標(biāo)簽以相同的概率連續(xù)向環(huán)境發(fā)射二進(jìn)制符號0或1，當(dāng)發(fā)射0時，所述標(biāo)簽不反射射頻信號，反之，則反射射頻信號；

其中，所述標(biāo)簽發(fā)射一個二進(jìn)制符號對應(yīng)于所述射頻源發(fā)射的N個源射頻信號為一個信號矢量，所述閱讀器對信號矢量基于最大似然估計法或聯(lián)合概率密度估計法判斷所述標(biāo)簽發(fā)射的二進(jìn)制符號。

圖1中h_st、h_sr、h_tr分別表示射頻源到標(biāo)簽，射頻源到閱讀器以及標(biāo)簽到閱讀器信道的信道參數(shù)，且信道為平坦塊衰落模型，在本模型中所有的信道在信道相干時間內(nèi)都是恒定的，但其在不同的相干時間 段的變化是獨立的。x[n]表示標(biāo)簽接收的信號，其表達(dá)式為：

x[n]＝h_sts[n]；

其中，s[n]表示射頻源發(fā)射的不確定的源射頻信號，且其服從循環(huán)對稱高斯分布其中P_s的值對于閱讀器來說是未知的，同時s[n]的不同抽樣值是獨立同分布，標(biāo)簽發(fā)送的第k個二進(jìn)制符號為d_k∈{0，1}，并且d_k為0和1的概率是相同的。

本發(fā)明中的信道未知但是在一段時間內(nèi)恒定不變，因此原始符號會在標(biāo)簽端被差分編碼為其中b_k表示為第k個二進(jìn)制符號，參考b₀＝1。

由于受到能量限制，并且根據(jù)物聯(lián)網(wǎng)的特性，標(biāo)簽的傳輸速率會遠(yuǎn)低于環(huán)境射頻信號的奈奎斯特速率，假設(shè)在N個連續(xù)的s[n]內(nèi)保持不變，則被標(biāo)簽反向散射的信號可以表示為：

x_b[n]＝αc[n]x[n]；

其中，c[n]＝b_k，n＝(k-1)N+1，…，kN，，α是與標(biāo)簽的天線增益和反射效率相關(guān)的比例常數(shù)。

閱讀器收到的第k個二進(jìn)制符號b_k的信號為：

y[n]＝h_srs[n]+h_trx_b[n]+w[n]＝(h_sr+ah_sth_trb_k)s[n]+w[n]，n＝(k-1)N+1，…，kN，；

其中，是高斯加性白噪聲；h_srs[n]是閱讀器接收到的射頻源信號。

環(huán)境反向散射系統(tǒng)中的閱讀器利用最大似然估計法或聯(lián)合概率密度估計法判斷標(biāo)簽發(fā)射的二進(jìn)制符號，在不需要有關(guān)信道情況以及射頻源信號信息的條件下，僅僅依靠信號矢量來進(jìn)行信號檢測，方案實施簡單，性能較好，具有很強實用性。

在本發(fā)明一個具體實施例中，所述標(biāo)簽發(fā)射的二進(jìn)制符號分為對所述二進(jìn)制符號進(jìn)行差分編碼處理的差分編碼符號和對所述二進(jìn)制符號進(jìn)行非差分編碼處理的非差分編碼符號。

在本發(fā)明一個具體實施例中，所述最大似然估計法包括以下步驟：

步驟21、基于第k-1個和第k個信號矢量y_k-1和y_k分別獲得信號能量Z_k-1和Z_K，計算信號能量的算法為Z_k＝||y_k||²；

步驟22、基于所述步驟一獲得的信號能量Z_k-1和Z_K，分別獲得所述標(biāo)簽在發(fā)射二進(jìn)制符號0和1的假設(shè)下，第k-1個和第k個信號矢量的條件概率密度函數(shù)f₁和f₂；以及

步驟23、比較所述步驟22獲得的條件概率密度函數(shù)f₁和f₂，若f₁＞f₂，則判斷第k個信號矢量對應(yīng)的二進(jìn)制符號為0，反之，則為1。

如圖2給出了包含二進(jìn)制符號的數(shù)據(jù)包結(jié)構(gòu)圖，結(jié)合圖2，所述步驟二包括以下步驟：

定義閱讀器接收到的第k個二進(jìn)制符號b_k的信號矢量y_k為：y_k＝[y[(k-1)N+1]，…，y[kN]]^T；則有：

本實施例中信道的相干時間最少為2個b_k的持續(xù)時間，定義r＝[y_k-1，y_k]^T，則：r＝Hs+w，，其中，s＝[s[(k-2)N+1]，…，s[kN]]^T，w＝[w[(k-2)N+1]，…，w[kN]]^T， t_k＝h_sr+αh_sth_trb_k.，

由于s和w相鄰的抽樣值是不相關(guān)的，因此r的概率密度函數(shù)為： 其中， ξ_k＝|t_k|²P_s+N_w.，

由步驟21可知Z_k＝||y_k||²，所以r的概率密度函數(shù)為：

其中ξ_k是所述標(biāo)簽分別發(fā)送0和1對應(yīng)的統(tǒng)計方差，具有兩個不同的值：即當(dāng)b_k＝0時，當(dāng)b_k＝1時，其中

并且h₀＝h_sr，h₁＝h₀+αh_sth_tr；。

當(dāng)d_k＝0時，ξ_k-1＝ξ_k。當(dāng)d_k＝1時，ξ_k-1≠ξ_k。定義和分別為d_k＝0和d_k＝1的假設(shè)，則接受信號r在不同假設(shè)下的條件概率密度函數(shù)分別為：

由此可知，判斷二維碼符號的表達(dá)式為：

在本發(fā)明一個具體實施例中，對于所述差分編碼符號，所述聯(lián)合概率密度估計法包括以下步驟：

步驟21、基于第k-1個和第k個信號矢量y_k-1和y_k分別獲得信號能量Z_k-1和Z_K，Z_k可以表示為 也即在標(biāo)簽分別處于非反射(b_k＝0)和反射(b_k＝1)時Z_k具有不同的值，這種特性可以用來進(jìn)行信息的檢測。

步驟22、基于所述標(biāo)簽分別發(fā)送0和1對應(yīng)的統(tǒng)計方差和獲得能量檢測的閾值T_h，本實施例中閾值的表達(dá)式為

證明如下：|y[n]|²是自由度為2的中心卡方隨機(jī)變量，令b_k＝i，則|y[n]|²的均值和方差分別為：

根據(jù)中心極限定理，當(dāng)N足夠大時，Z_k的分布會接近于高斯分布，設(shè)Z_k|i為假設(shè)b_k＝i的接收信號能量，則在當(dāng)考慮高斯近似時，可得：

令即可得到上述表達(dá)式，其中是Z_k|i的概率密度函數(shù)。同時當(dāng)采樣值N的值很大時，漸進(jìn)閾值可以表示為

步驟23、比較所述步驟23獲得的閾值T_h和所述步驟S1獲得的信號能量Z_k-1和Z_K，若Z_k-1≤T_h并且Z_k≤T_h，或者Z_k-1＞T_h并且Z_k＞T_h， 則判斷第k個信號矢量對應(yīng)的二進(jìn)制符號為0，反之，則為1。

圖3示出了聯(lián)合概率密度估計法的決策區(qū)域，可描述為：

(1)R1區(qū)域包括Z_k-1≤T_h且Z_k≤T_h的范圍，認(rèn)為節(jié)點發(fā)送的第k個二進(jìn)制符號為

(2)R2區(qū)域包括Z_k-1＞T_h且Z_k＞T_h的范圍，認(rèn)為節(jié)點發(fā)送的第k個二進(jìn)制符號為

(3)R3區(qū)域包括Z_k-1≤T_h且Z_k＞T_h的范圍，認(rèn)為節(jié)點發(fā)送的第k個二進(jìn)制符號為

(4)R4區(qū)域包括Z_k-1＞T_h且Z_k≤T_h的范圍，認(rèn)為節(jié)點發(fā)送的第k個二進(jìn)制符號為

上述差分編碼非相干檢測的信號源均為復(fù)高斯信號源，本發(fā)明又進(jìn)一步對s[n]是PSK信號源進(jìn)行了相應(yīng)的分析，結(jié)果表明PSK信號源下的檢查結(jié)果不會出現(xiàn)錯誤平層。

由于統(tǒng)計方差與的通常是通過發(fā)送訓(xùn)練系列獲得，但因為發(fā)送訓(xùn)練系列運算復(fù)雜且會消耗一定能量，這對于環(huán)境反向散射系統(tǒng)這類能量緊缺的系統(tǒng)并不是十分合適，在本發(fā)明一個具體實施例中，所述統(tǒng)計方差與采用盲估計法獲得，所述盲估計法包括以下步驟：

S221、對第一個信號矢量至第k個信號矢量中每一個信號矢量進(jìn)行歸一化處理，獲得每一個信號矢量的歸一化能量，所述歸一化處理的計算方法為：

S222、對所有歸一化能量基于信號矢量的遞增順序進(jìn)行排序，獲得歸一化能量的序列以及

S223、對所述序列的前半段和后半段分別取平均值得：

B_min和B_max為統(tǒng)計方差和的估計值，由前文所述的檢測方法可知，并不需要知道B_min和B_max為和的對應(yīng)關(guān)系，因此這種方法可以去除發(fā)送訓(xùn)練序列所帶來的額外消耗。

根據(jù)發(fā)明人的檢測，最大似然估計法的性能比聯(lián)合概率密度估計 法來說更好，這是因為最大似然估計法相比聯(lián)合概率密度法具有更大的計算復(fù)雜度。而且已知和的性能比估計所得的性能稍好，但通過發(fā)送訓(xùn)練序列來得到和會比盲估計更復(fù)雜且更耗費能量。并且隨著抽樣數(shù)N的增大，本發(fā)明的兩種方法性能都會得到改善。

在本發(fā)明一個具體實施例中，對于所述非差分編碼信號，所述聯(lián)合概率密度估計法包括以下步驟：

步驟21、基于第k個信號矢量y_k獲得信號能量Z_K；

步驟22、基于所述標(biāo)簽分別發(fā)送0和1對應(yīng)的統(tǒng)計方差和獲得能量檢測的閾值T_h；

步驟23、如果參數(shù)則執(zhí)行步驟d；若則執(zhí)行步驟e；

步驟24、若所述步驟21中信號能量Z_K高于所述步驟b中的閾值T_h，判斷第k個信號矢量對應(yīng)的二進(jìn)制符號為0，反之，則為1；以及

步驟25、若所述步驟21中信號能量Z_K低于所述步驟b中的閾值T_h，判斷第k個信號矢量對應(yīng)的二進(jìn)制符號為0，反之，則為1。

在本發(fā)明一個具體實施例中，所述射頻源包括復(fù)高斯信號源和BPSK信號源。

在本發(fā)明一個具體實施例中，對于復(fù)高斯信號源，所述閾值T_h通過第一檢測函數(shù)獲得，所述第一檢測函數(shù)的表達(dá)式為 對采用第一檢測函數(shù)求得的閾值稱之為最優(yōu)檢測的閾值；

其中，所述為通過第一檢測函數(shù)求得的閾值。

在本發(fā)明一個具體實施例中，對于復(fù)高斯信號源，所述閾值T_h通過第二檢測函數(shù)獲得，所述第二檢測函數(shù)的表達(dá)式為： 對采用第二檢測函數(shù)求得的閾值稱之為能量檢測的閾值；

其中，所述為通過第二檢測函數(shù)求得的閾值。

在本發(fā)明一個具體實施例中，對于BPSK信號源，所述閾值T_h通過第三檢測函數(shù)獲得，所述第三檢測函數(shù)的表達(dá)式為

其中，所述為通過第三檢測函數(shù)求得的閾值；h₀為二進(jìn)制符號為0的概率，h₁為二進(jìn)制符號為1的概率，Nr為。對采用第三檢測函數(shù)求得的閾值稱之為次優(yōu)檢測的閾值；

本發(fā)明對提出的三種不同的檢測場景做了相應(yīng)的性能分析:

(1)復(fù)高斯信號源下最優(yōu)檢測的閾值的BER表達(dá)式如下：

參數(shù)和及N對檢測性能有很重要的影響。

(2)復(fù)高斯信號源下次優(yōu)檢測的閾值的BER表達(dá)式如下：

當(dāng)大SNR很大時，次優(yōu)檢測的閾值近似為代入BER表達(dá)式得到了次優(yōu)檢測下的漸進(jìn)BER表達(dá)式為：

其中∑＝|h₀|²+|h₁|².。由此可得出增大SNR、N和Δ，減小∑都會減小BER，因而是對檢測性能的提高有利的。但是當(dāng)SNR趨于無窮大時，BER等于某一確定值說明此種檢測方法存在錯誤平層。在大SNR下BER已經(jīng)不受SNR的控制了，而是由相對信道差Δ/∑來決定的。

(3)BPSK信號源下次優(yōu)檢測的閾值的BER表達(dá)式如下：

當(dāng)N很大時，代入上式，得到了大SNR，大N下的漸 進(jìn)BER表達(dá)式為：

可以看出BPSK信號源下的次優(yōu)檢測不存在錯誤平層。

本發(fā)明中差分編碼檢測需要對二進(jìn)制符號進(jìn)行編碼，對于有編碼要求的系統(tǒng)較為實用；非差分編碼的相干檢測是在預(yù)先知道信號源分布的情況下進(jìn)行的，它需要發(fā)送一定的訓(xùn)練序列來估計參數(shù)，但是它不需要對信號源編碼，對于支持發(fā)送訓(xùn)練序列的系統(tǒng)更為實用。

最后，本申請的方法僅為較佳的實施方案，并非用于限定本發(fā)明的保護(hù)范圍。凡在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)，所作的任何修改、等同替換、改進(jìn)等，均應(yīng)包含在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。