Ambient backscatters-friendly 5G networks: creating hot spots for tags and good spots for readers
在本文中，我们提出了一种环境后向散射友好的5G网络，该网络为标签创建了大功率位置（热点），为读者创建了良好的接收位置（安静点或相干点）。5G网络的大规模多输入多输出（M-MIMO）天线和波束成形能力如下使用。在第一步中，使用训练设备（与标签和读取器分离）来发送导频并训练5G网络以在标记的位置上执行聚焦和/或调零。在第二步骤中，将标签和读取器定位到标记的位置上。利用了M-MIMO波束成形对环境中的轻微变化的鲁棒性。我们的初步仿真结果，在多径传播信道环境中，显示，创建一个热点的标签上提高了标签阅读器的范围，但检测的概率较低。在标签上创建热点，同时在阅读器上创建良好的接收点，以99%的检测概率提高了标签阅读器的范围。该研究还表明，波束成形不会降低传统5G通信的性能。
2020-02-03 cs.IT eess.SP math.IT
Outage Analysis of Ambient Backscatter Communication Systems
本文讨论了一个环境的反向散射通信系统与一对被动标签和阅读器的中断特性的问题。特别地，推导出有效信道分布的精确表达式。然后，在阅读器的中断概率进行了严格的分析。由于该表达式包含一个无限和，一个严格的截断误差界已被推导出来，以方便精确的数值计算。此外，渐近表达式提供了高信噪比（SNR）制度。
2017-11-25 cs.IT math.IT
Design of Non-orthogonal Multiple Access Enhanced Backscatter Communication
反向散射通信（BackCom）允许反向散射节点（BN）通过调制和反射来自读取器的入射连续波来与读取器通信，被认为是为未来物联网供电的有前途的解决方案。在本文中，我们考虑一个单一的BackCom系统，其中多个BN由一个读者提供服务。我们建议使用功率域非正交多址（NOMA），即，复用不同区域中的BN或具有不同反向散射功率电平的BN，以增强BackCom系统的频谱效率。为了更好地利用功率域NOMA，我们建议将复用BN的反射系数设置为不同的。在此基础上，我们提出了反射系数的选择准则。为了说明增强的系统与建议的标准，我们分析BackCom系统的性能，可以成功解码的位的平均数量的读者为两个节点配对的情况下，成功的BN的平均数量的一般复用的情况下。我们的研究结果表明，NOMA实现更好的性能增益BackCom系统相比，其在传统系统中的性能增益，这突出了应用NOMA BackCom系统的重要性。
2017-11-30 cs.IT math.IT
Multi-Tag Backscattering to MIMO Reader: Channel Estimation and Throughput Fairness
对专用无线资源要求最低的绿色低功耗组网是当今时代的需要，这导致了后向散射通信（BSC）技术的兴起。然而，BSC的这种固有潜力受到底层标签的硬件约束的挑战。我们解决这个问题及时调查多输入多输出（MIMO）技术在克服BSC的基本局限性的实际效果。具体来说，我们首先介绍了一种新的基于最小二乘的信道估计（CE）协议的多标签BSC设置，照顾到意外的环境反射和无法进行估计的标签本身。然后使用它，一个非平凡的低复杂度的算法，提出了获得最佳的收发器设计的多天线阅读器，以最大限度地提高最低值的下界之间的单天线半无源标签的后向散射吞吐量。通过探索渐近最优收发器设计，提供了对读取器处的单独和联合最优预编码向量和检测器矩阵的额外分析见解。最后，详细的数值研究进行了验证的理论结果和量化的实际可实现的吞吐量公平性。具体而言，超过七倍的增加，在标签之间的共同后向散射的吞吐量所实现的建议的设计超过相关的基准证实了它们的实际意义。
2019-08-23 cs.IT math.IT math.OC
Optimal Time Scheduling for Wireless-Powered Backscatter Communication Networks
这封信介绍了一种新型的无线供电的反向散射通信系统，该系统允许传感器利用从专用RF能量源传输的RF信号来传输数据。在所提出的系统中，当RF能量源发射RF信号时，传感器能够反向散射RF信号以将数据发射到网关和/或从RF信号中收获能量用于其操作。通过集成后向散射和能量收集技术，我们可以优化系统的网络吞吐量。特别是，我们首先制定的时间调度问题的系统，然后提出了一个最佳的解决方案，使用凸优化，以最大限度地提高整体网络吞吐量。数值结果表明，我们提出的设计实现了显着的吞吐量增益超过其他两个基线计划。
2018-01-08 cs.IT cs.NI math.IT
Performance Analysis of Fluid Antenna-aided Backscatter Communications Systems
本文研究流体天线辅助反向散射通信系统的性能，推导等效信道CDF及OP、DOR闭式表达式，并证明在阅读器采用流体天线可显著优于单天线方案。
2024-01-22 cs.IT eess.SP math.IT
Full-Duplex Backscatter Interference Networks Based on Time-Hopping Spread Spectrum
未来的物联网（IoT）预计将无线连接数十亿个低复杂度设备。对于物联网中的无线信息传输（WIT），物联网设备的高密度及其自组织通信导致了强烈的干扰，这成为WIT的瓶颈。此外，大量物联网设备的电池更换即使不是不可行的，也是困难的，这使得无线能量传输（WET）变得可取。这促使：（i）全双工WIT的设计，以减少延迟并实现有效的频谱利用，以及（ii）使用反向散射天线实现无源物联网设备，该天线使WET能够从一个设备（读取器）到另一个设备（标签）。然而，同时链路的密度的结果增加加剧了干扰问题。在本文中，提出了全双工反向散射通信（BackCom）网络的设计，其中一种新的多址接入方案的基础上跳时扩频（TH-SS）的设计，使单向WET和双向WIT在共存的反向散射阅读器标签的链接。本文提出了BackCom网络的综合性能分析，包括前向/后向比特出错率和WET效率和中断概率，其中占能量收集在标签，非相干和相干检测在标签和阅读器，分别和异步传输的影响。
2017-04-19 cs.IT math.IT
Multiuser Wirelessly Powered Backscatter Communications: Nonlinearity, Waveform Design and SINR-Energy Tradeoff
无线功率传输和反向散射通信已经成为用于激励功率受限设备和与功率受限设备通信的有前景的解决方案。尽管在无线供电的反向散射通信方面取得了一些进展，但焦点一直集中在反向散射和能量采集器上。近年来，在点到点后向散射系统中，自适应于发射端信道状态信息（CSIT）的发射多正弦波形设计取得了重大进展。在本文中，我们利用工作和研究的设计，在多用户后向散射系统，由一个发射机，一个阅读器和多个标签同时激活。我们推导出一种有效的算法来优化发射波形，以便确定在标签处收获的能量的量和通信的可靠性之间的权衡，在读取器处的信号与干扰加噪声比（SINR）方面测量。研究了基于线性和非线性能量采集器模型的优化波形的性能。数值结果表明，占能量采集器的非线性，多用户分集，频率分集和多正弦波形自适应CSIT扩大SINR的能量区域的好处。
2018-11-04 cs.IT math.IT
Backscatter Communications for Wireless Powered Sensor Networks with Collision Resolution
无线供电反向散射通信是下一代低功耗传感器网络（如物联网）的一项有吸引力的技术。然而，由于多个同时传输和二元反向散射信道，反向散射遭受冲突，这极大地衰减了读取器处的接收信号。这封信涉及从大规模的角度来看，传感器网络中的后向散射通信，并考虑各种冲突解决技术：定向天线，超窄带传输和连续干扰消除。我们推导出解码概率的解析表达式，我们的结果显示了显着的收益，这可以实现从上述技术。
2017-07-10 cs.IT math.IT
AoI-aware Sensing Scheduling and Trajectory Optimization for Multi-UAV-assisted Wireless Backscatter Networks
本文针对多无人机辅助无线反向散射网络，提出AoI-STO算法，联合优化地面用户接入控制、无人机波束成形与轨迹规划，将长期AoI最小化问题转化为逐时隙控制问题，仿真显示总体AoI降低50%以上并显著提升调度公平性。
2024-04-30 cs.IT math.IT
Fluid Antenna-Enabled Backscatter Communication under Imperfect Channel Observations
Aalto University（阿尔托大学）；University of Granada（格拉纳达大学）；University College London（伦敦大学学院）
本文提出一种基于流体天线系统的AmBC方案，通过动态选择天线位置和优化调制系数，提升连接性能并满足能量收集约束。
2026-08-10 cs.IT eess.SP math.IT
Improved Energy-Based Signal Detection for Ambient Backscatter Communications
针对AmBC中信道与RF源参数未知导致TED性能下降的问题，提出JCED与IED，并在McLeish广义噪声下证明其检测概率和BER显著优于传统方法。
2024-06-12 cs.IT eess.SP math.IT
Unitary Query for the $M \times L \times N$ MIMO Backscatter RFID Channel
MIMO反向散射RFID系统由三个操作端组成：查询端（具有$M$读取器发射天线）、标签端（具有$L$标签天线）和接收端（具有$N$读取器接收天线）。RFID中的这种$M \times L \times N$设置可以带来空间分集，并且已经针对标签端的STC进行了研究。目前对查询端的理解是，它只是标签的能量提供者，查询信号设计不能提高性能。然而，我们提出了一种新的\textit{unitary query}计划，它创建时间分集\emph{within channel coherent time}，并可以产生\emph{significant}性能的改善。为了克服在查询端采用酉查询而在标签端采用STC时难以评估性能的困难，我们基于某些精心构造的矩阵的秩导出了一种新的度量。该度量意味着酉查询具有优越的性能。仿真结果表明，在中等信噪比条件下，酉查询可以带来$5-10$ dB的增益.此外，酉查询还可以显著提高单天线标签的性能，允许采用低复杂度和小尺寸的单天线标签以获得高性能。这种改进是无法实现的单天线标签时，采用传统的统一查询。
2014-04-14 cs.IT math.IT
Physical Layer Mutual Authentication in RIS-Aided Monostatic Backscatter Communications: A Dual-Edged Analysis
本文针对单站反向散射通信中互认证困难、PLA性能低和安全覆盖有限的问题，提出RIS辅助的物理层认证方案，并分析RIS可信与被攻陷两种情形下的认证性能与安全容量。
2024-09-17 cs.IT math.IT
Stackelberg Game for Distributed Time Scheduling in RF-Powered Backscatter Cognitive Radio Networks
在本文中，我们研究了在射频供电的认知无线电网络中的传输策略自适应问题，在该网络中，混合次级用户能够在捕获然后发送模式和环境反向散射模式之间切换，以与次级网关进行通信。在该网络中，引入了一种货币激励机制，用于管理由具有不完美信道感测的二次传输引起的干扰。二级网关和发送者的感知-定价-发送过程被建模为一个单领导者-多跟随者的Stackelberg博弈。此外，从发射机之间的追随者子博弈建模为一个广义的纳什均衡问题的共享约束。基于我们的理论发现，在追随者的子游戏和Stackelberg游戏的均衡的属性，我们提出了一个分布式的，迭代的策略搜索计划，保证收敛到Stackelberg均衡。数值仿真结果表明，所提出的混合传输方案总是优于固定传输模式的方案。此外，仿真结果表明，所采用的混合方案是能够实现更高的吞吐量比从固定的传输模式的方案获得的吞吐量之和。
2018-04-08 cs.GT cs.IT cs.NI
Wirelessly Powered Backscatter Communications: Waveform Design and SNR-Energy Tradeoff
本文表明，无线供电的反向散射通信是在标签和反向散射通信的可靠性，在读取器的SNR测量的收获的能量之间的基本权衡。假设RF发射信号是自适应于信道状态信息的多正弦波形，我们推导出一种系统的方法来优化发射波形权重（幅度和相位），以尽可能地扩大SNR能量区域。性能评估证实了在自适应发射多正弦波形中使用多个频率分量以利用整流器的非线性和频率分集增益的显著益处。
2017-03-08 cs.IT cs.NI math.IT
UGV-assisted Wireless Powered Backscatter Communications for Large-Scale IoT Networks
无线供电的反向散射通信（WPBC）能够实现超低功耗通信，因此在物联网（IoT）网络中很有前途。然而，在实践中，由于其通信距离短，因此在大规模物联网网络中应用WPBC具有挑战性。为了应对这一挑战，本文利用无人驾驶地面车辆（UGV）来协助WPBC在大规模物联网网络中的应用。特别是，我们研究了接入点（AP）、标签阅读器和UGV的网络规划和动态资源分配的联合设计，以最大限度地减少总能耗。此外，AP可以在半双工（HD）或全双工（FD）复用模式下操作。在HD模式下，推导了最优小区半径，并以封闭形式给出了最优功率分配和发射/接收波束赋形。在FD模式下，给出了资源分配的最优解和两个低计算复杂性的次优解。仿真结果表明，在标签读取器而不是在AP处的动态功率分配主导了网络能量效率，而在FD模式下工作的AP在能量效率方面优于HD模式下的AP。
2021-10-06 cs.IT eess.SP math.IT
Power Beacon Placement for Maximizing Guaranteed Coverage in Bistatic Backscatter Networks
双基地反向散射架构具有扩展的范围，为反向散射设备提供了灵活的部署机会。在本文中，我们研究了双基地反向散射网络中功率信标（PB）的位置，以最大限度地提高保证覆盖距离（GCD），定义为从读者的距离内反向散射设备能够满足给定的服务质量约束。这项工作从传统的能源布局问题出发，通过考虑能量传输链路顶部的附加后向散射链路的性能。我们采用并优化了对称PB布局方案，以最大化GCD。在此方案下的最优PB布局得到使用解析易处理的表达式或一个有效的算法。数值结果提供了有用的见解PB布局和由此产生的GCD，加上所采用的对称布局方案的优势，比其他基准计划的各种系统参数的影响。
2021-08-29 cs.IT eess.SP math.IT
Refined-Deep Reinforcement Learning for MIMO Bistatic Backscatter Resource Allocation
针对MIMO双站反向散射通信中CE/读取器波束成形与标签反射系数的联合设计问题，提出基于DDPG和SAC的RDMB与RSMB算法，在吞吐量最大化上取得了优于现有DRL方法和AO基准的性能。
2024-07-26 cs.IT eess.SP math.IT
Many a little Makes a Mickle: Probing Backscattering Energy Recycling for Backscatter Communications
本文研究多反向散射设备全双工通信中的反向散射能量回收，通过联合时间调度、波束成形和反射系数调整，利用Dinkelbach方法和交替迭代算法最大化系统总能量效率，仿真验证其优于基准算法。
2022-09-09 cs.IT eess.SP math.IT
Multi-Antenna Wireless Energy Transfer for Backscatter Communication Systems
我们研究了通过能量波束成形实现的RF无线能量传输（WET），从多天线能量发射器（ET）到反向散射通信系统（如RFID）中的多个能量接收器（ER），其中每个ER（或RFID标签）将入射信号的一部分反射回ET（或RFID读取器）。对于这样的系统，前向信道的获取（即，ET处的ET到ER（ET到ER）状态信息（F-CSI）是具有挑战性的，因为ER通常太受能量和硬件约束而不能估计或反馈F-CSI。ET利用其观察到的反向散射信号来估计反向散射信道（即，ET到ER到ET）状态信息（BS-CSI）。我们首先分析通过使用估计的BS-CSI获得的收获能量。此外，我们优化的信道训练能量和能量分配权重为不同的能量波束，加权和能量（WSE）最大化和比例公平能量（PFE）最大化。对于WET到单个ER，我们以半封闭形式获得了最佳信道训练能量。对于WET到多个ER，WSE最大化的最佳WET方案示出为仅使用一个能量束。对于PFE最大化，我们证明了它是一个双凸问题，并提出了一个基于块坐标下降的算法来找到接近最优解。数值结果表明，与使用完美的F-CSI相比，优化的解决方案，收获的能量遭受不到10%的轻微减少。因此，由于复杂性和能量需求从ER转移到ET，因此使用估计的BS-CSI的能量波束成形是有希望的。
2015-03-16 cs.IT math.IT
Energy-Efficient UAV Backscatter Communication with Joint Trajectory Design and Resource Optimization
反向散射通信使无线供电的反向散射设备（BD）能够通过反射入射信号来传输信息，是用于物联网的能量和成本有效的通信技术。研究了一种由地面多个BD和载波辐射源以及一架无人机组成的无人机辅助后向散射通信网络。首先设计了一种边飞边通信的方案，在该方案中，由其相关联的CE照明的BD以时分多址方式向飞行中的UAV发送信息。考虑到无人机的有限的机载能量和CE的传输能量的关键问题，我们最大化的能量效率（EE）的UBCN联合优化的无人机的轨迹，BD的调度，和CE的传输功率，受到BD的吞吐量约束和收获的能量约束，以及其他实际约束。此外，我们提出了一个迭代算法的基础上的块协调下降的方法来解决制定的混合整数非凸问题，在每一次迭代中的变量交替优化利用切割平面技术，Dinkelbach的方法和逐次凸逼近技术。同时，对算法的收敛性和复杂度进行了分析.最后，仿真结果表明，所提出的通信，而飞行计划取得了显着的EE增益相比，基准悬停和飞行计划。对最优轨道设计和资源分配也得到了有益的见解。
2019-11-13 cs.IT math.IT
Intelligent Reflecting Surface-Assisted Bistatic Backscatter Networks: Joint Beamforming and Reflection Design
双基地反向散射通信（BackCom）允许无源标签在扩展的范围内发射，但代价是使载波发射器以高功率发射或部署在非常靠近标签的位置。在本文中，我们研究了如何存在的智能反射表面（IRS）可能有利于双基地BackCom系统。我们研究的发射功率最小化问题的载波发射机，其发射波束成形矢量与IRS相移联合优化，同时保证所需的BackCom性能。在这个系统设置的一个独特的功能是多个IRS反射经历的信号从载波发射器的阅读器，这使得优化问题高度非凸。因此，我们提出了基于最小化最大化和交替优化技术的算法，以获得近似解的联合设计。我们还提出了低复杂度的算法的基础上连续优化的个别相移。我们的研究结果揭示了相当大的传输功率节省在单标签和多标签系统，即使与温和的IRS的大小，这可能会被转化为显着的范围内的改进，使用原始的发射功率或减少的依赖位于近距离的载波发射器上的标签。
2021-11-07 cs.IT eess.SP math.IT
Deep Reinforcement Learning for Backscatter-Aided Data Offloading in Mobile Edge Computing
无线网络优化已经变得非常具有挑战性的问题的规模和复杂性大大增加，由于异构的服务和资源需求的网络实体之间的紧密耦合。深度强化学习（Deep Reinforcement Learning，DRL）通过不断与环境交互，为不同的网络实体提供了一种构建知识、自主决策的机制，从而提高网络性能。在本文中，我们首先回顾典型的DRL方法和最近的增强。然后，我们讨论了DRL在移动边缘计算（MEC）中的应用，该应用可用于低功耗物联网设备，例如，医疗保健监测中的无线传感器，将计算工作负载卸载到附近的MEC服务器。为了平衡卸载和计算中的功耗，我们提出了一种新的混合卸载模型，该模型利用RF通信和低功率反向散射通信的互补操作。DRL框架，然后定制优化传输调度和工作负载分配在两种通信技术，这是提高卸载性能显着相比，现有的计划。
2020-01-28 cs.IT eess.SP math.IT
