全双工环境反向散射通信网络的绿色物联网

李皎皎，冯 锋

（宁夏大学 信息工程学院，宁夏 银川 750021）

0 引 言

物联网作为一种新兴的网路技术，在20世纪90年代便被提出[1]，但是和同一时代提出的几乎6年就更换一代的移动通信系统相比，物联网还是处于发展初期。从现在的形式来看，随着经济及移动设备的迅速发展，移动通信仍凭其应用之广和接入之便，不再局限于人与人的沟通，人与物的沟通，而更注重物与物的通信，信息通信将成为维持整个社会生态系统正常运转的信息大动脉，所以物联网会是第五代移动通信技术（5G）及未来移动通信系统的关键应用场景[2]。并且随着网络的快速发展，物联网将会遍布生活、工作、学习的每个角落[3-5]。

物联网发展之所以缓慢是其存在一些瓶颈：首先，传感器的能源，多数传感器需要存储式电源，不便捷、需人工维护及不够可靠；其次，传感器的成本，部署传感器确实有利于生活、生产，但其电路及维护成本太高，没有足够的利益驱动传感器和物联网的发展；再次，物联网缺乏有效的架构和机制，物联网最终目标是万物互通互联，而大多单位、部门、公司构建各自独立的物联网，并没有真正的实现互联。学术界针对传感器的能源问题，兴起了对反向散射技术的研究热潮，并将其作为未来物联网的关键通信技术。反向散射技术有效地保证了低功耗甚至是零功耗的同时提供低速率通信。反向散射通信技术包含应用于射频识别（RFID）系统的传统反向散射技术及双站反向散射、环境反向散射及转型反向散射技术等新型反射通信技术。

1 RFID系统模型

1.1 RFID系统工作过程

一般情况，典型的RFID 系统包括阅读器、电子标签以及数据管理系统三部分[6]，如图1所示。系统的工作原理主要有两种方式：电感耦合方式、电磁反向散射耦合方式。两种信息传递过程包括建立应答机制、信号的放射与接收，4 个工作步骤如下[7]：

1）阅读器由内置发射天线发出一定频率的射频（RF）信号，当电子标签进入天线的工作区域产生感应电流，标签便获得能量被激活；

2）电子标签凭借上一步产生的感应电流将自身编码等信息通过卡里内置的发送天线发送出去；

3）系统接收发送来的载波信号，经天线调节器传送到阅读器，阅读器对接收到的信号进行解调和解码后送到后台数据管理系统进行相关的处理；

4）后台数据管理系统（PC 端或手机端）进行进一步处理，如根据逻辑运算判断此卡的合法性，针对不同的设定做出相应的处理和控制，发出指令信号控制执行机构动作。

图1 RFID 系统的模型Fig.1 Model of RFID system

标签与阅读器之间是通过天线架起的空间电磁波传输通道，其按照通信距离可分为近场和远场。相应地，它们之间的数据交换方式分别有负载调制和反向散射调制，本文着重介绍反向散射调制。反向散射调制技术是指无源RFID 射频标签将数据发送回阅读器所采用的通信方式，射频标签返回数据方式是通过控制天线的阻抗，而控制射频标签天线阻抗的方式有多种，但都是基于一种称为“阻抗开关”的方式。采用的几种阻抗开关有变容二极管、逻辑门、高速开关等，其原理如图2所示。

图2 标签阻抗控制方式Fig.2 Mode of label impedance control

其中具有两种电平的数据信号被发送之后，通过一个简单的混频器（逻辑门）与中频信号完成调制，调制结果连接到一个阻抗开关，由阻抗开关改变天线的反射系数，从而对载波信号完成调制。在整个数据链路中，通过用一个发射机，完成双向的数据通信，这种方式一般适用于高频、微波工作的远距离射频识别系统，典型的工作频率有 433 MHz，915 MHz，2.45 GHz 和 5.8 GHz，识别作用距离大于1 m，典型作用距离[8]为3～10 m。

1.2 传统反向散射的能量传递

1.2.1 阅读器到电子标签的能量传输

在距离为R的射频标签处的功率密度为：

式中：PRy为阅读器的发射功率；GTy为发射天线的增益；R为标签到阅读器的距离。

与入射波的功率密度成正比的电子标签所吸收的最大功率，可表示为：

式中，EIRP（等效各向同性辐射功率）为天线有效辐射功率，是指阅读器发射功率和天线增益的乘积。

1.2.2 电子标签到阅读器的能量传输

电子标签返回能力为：

返回阅读器的功率密度为：

从中可以看出无源RFID 系统标签通过电磁场供电，标签功耗越大，读写距离越短，性能越差。其标签能否工作主要由标签的工作电压来决定，这便大大限制了无源射频识别系统的识别距离。

可见传统反向散射技术缺点明显，不仅无线信号路径损耗大，受限于距离，还得需要一个专门的射频信号，而未来物联网设备比当下对能源、成本和复杂性有更加严格的限制，作为物联网的关键技术——射频识别技术，无法在无源设备之间进行通信，同时RFID 中存在通信距离短、路径损耗严重以及设备依赖电源等缺点[9]。为克服以上缺点，环境反向散射技术通过反向散射设备（BD）在环境中的射频载波（例如WiFi，TV 或蜂窝信号）上调制其信息符号，而不使用复杂和耗电的射频发射器[10]。环境反向散射通信已成为节能、经济高效的物联网通信中一种有前途的技术。

2 全双工环境反向通信网络（ABCN）系统模型

环境反向散射技术作为正在兴起的技术，文献[11]预计，利用环境反向散射技术将带来新一代的RFID 革命，加速物联网的发展。在文献[12]中，反向散射设备波形和反向散射接收机检测器共同设计用于抵消来自环境正交频分复用（OFDM）信号的直接链路干扰。在文献[13]中提出一种全双工环境反向散射通信系统，其中WiFi 接入点解码接收到的反向散射信号的同时，将WiFi包传输到其传统客户端。

2.1 全双工环境反向通信网络系统工作过程

本文构建由全双工接入点、用户，以及在正交频分复用载波环境中反向散射设备构建的全双工环境反向散射通信网络组成的全双工环境反向通信网络系统模型，如图3所示。

图3 全双工环境反向通信网络系统模型Fig.3 Model of network system of full-duplex environment reverse communication

该系统模型包含有两个共存的通信系统：一个由全双工接入点（FAP）和N个反向散射设备组成的环境反向散射通信系统；另一个是由两条天线（可用于同时进行信息传输和接收）、FAP 及其用户组成的传统通信系统。本文着重研究环境反向散射通信系统，其中FAP 将正交频分复用信号发送给用户，BD 通过其接收的环境中的正交频分复用载波并将其调制成信号发送回FAP；BD 通过故意切换负载阻抗来调制其接收到的环境中的正交频分复用载波，改变其反向散射信号的幅度和相位。将FAP 接收的反向散射信号最终解码，并使用能量收集器收集来自环境中正交频分复用信号的能量来补充BD 所有模块供电电池。其中每个BD 内部结构如图4所示，包含反向散射天线、开关负载阻抗、微控制器、信号处理器、能量采集器及其他模块，如电池、存储器、感测。

图4 反向散射设备内部结构图Fig.4 Internal structure of backscatter equipment

不同于有线信号、无线信号的传播受时间、频率等影响比较大，对于帧的传输，由N个时隙组成且每个持续时间T（s）的帧中，FAP 在向用户发送下行链路正交频分复用信号的同时，并以时分多址（TDMA）方式接收从所有BD 反向散射的上行链路信号。帧结构如图5所示。

图5 ABCN的帧结构Fig.5 Frame structure of ABCN

时间段τnT（其中时间部分τn的取值为（0≤τn≤1））的第n个时隙被分配给第n个BD，而表示反向散射时间部分矢量在第n个时隙中，BDn反射其部分事件信号，以便将信息传输到FAP，并从剩余的事件信号中获取能量，而所有其他BD只从收到的正交频分复用信号中收集能量。

2.2 全双工环境反向散射的能量传递

假设图3为块衰落信道模型。hl是从FAP到用户的Lh路径直接链路信道响应；fn，l为从FAP到第n个BD的Lf路径前向信道响应；gn，l是从第n个BD到FAP的Lg路径反向信道响应；vn，l是从第n个BD到用户的Lv路径干扰信道响应，其中n=1，2，…，N。M是发送的OFDM信号的子载波数量，则对于每个信道，第k个子载波的频率响应定义为

式中：时间索引t=0,1,2,…,M-1；Pn,k是在第n个时隙中的第k个子载波上分配功率。子载波功率值受到平均功率约束的限制，即其中是所有时隙中的总发射功率。表示子载波功率分配的矩阵其中pn是第n个时隙中的子载波功率分配矢量。

在第n个时隙中，第n个BD的入射信号为其中⊗表示卷积运算，设为第n个BD 的功率反射系数，并表示向量α=从上述系统模型及文献[14]得，第n个BD 在所有插槽中的总采集能量为：

在FAP 进行CP 去除和离散傅里叶变换操作后，接收到的频域信号为：

并且所得到的解码信噪比（SNR）是：

因此，标准化为T的第n个BD 的吞吐量为：

类似于式（4），用户接收到的频域信号可写为：

式中，∀k，n频域噪声

与式（7）类似，将反向散射链路信号视为干扰，用户的总吞吐量为：

3 结 论

针对由能源问题致使物联网发展缓慢这个现状，研究了两种反向散射技术：一种是传统反向散射技术；另一种是环境反向散射技术。通过总结的能量传递公式看出，传统的反向散射技术在RFID 系统中存在路径损耗严重、设备依赖电源以及通信距离短等局限性，为此设计环境OFDM 载波上的全双工AmBC 网络。通过分析全双工环境反向散射的能量传递可以看出，该网络中是通过环境中的射频（RF）载波传输信息，而无需使用RF 发射器；能量收集器收集来自环境中正交频分复用信号的能量来补充BD 所有模块供电电池，而不需要额外的储蓄电池，更加环保和节能，满足未来物联网对能源、成本和复杂性的严格限制。