CN112165366A - 应用于环境反向散射系统信号检测的最优门限值的确定方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种应用于环境反向散射系统信号检测的最优门限值的确定方法，包括以下步骤：1)设射频源与读写器Reader之间的信道为h，射频源与读写器Reader之间的信道为g，读写器Reader与标签Tag之间的信道为ζ；2)标签Tag发送K个反向散射信号B(k)，读写器Reader处共收到KN个信号y(n)，n＝1,2,LKN；3)计算每个反向散射信号B(k)的N个y(n)样本的平均功率Γ_k，再根据差分编码器模型，计算相邻两个B(k)符号时间间隔平均功率之差Φ_k；4)利用相邻两个B(k)符号时间间隔平均功率之差Φ_k设计检测器的判决准则：5)根据检测器的判决准则制定信号检测的最优门限，该方法能够较为准确的确定环境反向散射系统的信号检测门限。

Description

应用于环境反向散射系统信号检测的最优门限值的确定方法

技术领域

本发明属于无线通信领域，涉及一种应用于环境反向散射系统信号检测的最优门限值的确定方法。

背景技术

射频识别(RFID)系统已经引起了学术界和工业界的越来越多的关注。典型的无源RFID系统主要由阅读器(接收机)和标签(发送机)组成。阅读器首先产生电磁波，标签接收具有调制信息位的电磁波并反向散射到阅读器。

无源RFID系统中一项必不可少的物理层技术是无线电反向散射，这是一种通过反射而非辐射进行的无线通信。从二战之后，人们一直在研究反向散射，主要在识别和供应链的应用中开发了相应的RFID产品。电子收费系统(ETC)是RFID系统的一项著名且成功的应用。90年代后，集成电路的飞速发展导致标签成本的下降，这使RFID产品得到了广泛的应用，并且引起了人们对进一步研究反向散射技术的浓厚兴趣。近年来，由于反向散射技术可以有效降低能耗和成本，它已被广泛应用于物联网(IoT)。

传统的反向散射要求阅读器生成一个载波，该载波将被标签接收并重新调制。因此，反向散射波将遭受往返路径损耗，这将对通信距离施加限制。为了进一步增加现场覆盖范围和通信范围，出现了另外两种类型的散射：双基散射和环境反向散射。环境反向散射利用环境射频(RF)信号(例如电视广播)来使无电池标签与阅读器通信。标签是由某些环境无线信号而非固定频率的正弦或余弦波驱动的。

环境反向散射作为一种新的通信技术，可以实现设备之间无处不在的通信，将传感器节点从不便携的电池中解放出来，甚至可能带来新一代的RFID产品。尽管如此，环境反向散射通信系统的信号处理和性能分析与传统通信系统的理论存在差异，现阶段对其研究主要集中在散射信道衰落特性研究、路径损耗模型研究、编码检测技术、多天线技术以及物理层安全技术等。

在信号检测方面，由于标签对环境中的信号进行调制，信道信息难以获取且发送导频符号过程较为复杂，这增加了检测难度。过去的研究针对信号检测提出了最大似然检测、联合能量检测的直接检测方法，另外，在差分能量检测方法中，可得到近似封闭判决门限划分判决域并进行判决。这些方法虽然能够实现信号检测，但准确度和复杂度仍有待提高，因此急需一种更加有效的方法或更加精确的信号检测门限提高检测性能。

发明内容

本发明的目的在于克服上述现有技术的缺点，提供了一种应用于环境反向散射系统信号检测的最优门限值的确定方法，该方法能够较为准确地确定环境反向散射系统的信号检测门限，并利用此门限可为系统提供更加有效的信号检测。

为达到上述目的，本发明所述的应用于环境反向散射系统信号检测的最优门限值的确定方法包括以下步骤：

1)设射频源与读写器Reader之间的信道为h，射频源与读写器Reader之间的信道为g，读写器Reader与标签Tag之间的信道为ζ；

2)标签Tag发送K个反向散射信号B(k)，读写器Reader处共收到KN个信号y(n)，n＝1,2,L KN；

3)计算对应于每个反向散射信号B(k)的N个y(n)样本的平均功率Γ_k，再根据差分编码器模型，计算相邻两个B(k)符号时间间隔平均功率之差Φ_k；

4)利用相邻两个B(k)符号时间间隔平均功率之差Φ_k设计检测器的判决准则；

5)根据检测器的判决准则制定信号检测的最优门限。

步骤2)中读写器Reader处接收到的信号y(n)为：

其中，结合信道信息μ@h+ηζg。

步骤3)中每个反向散射信号B(k)的N个y(n)样本的平均功率Γ_k为：

相邻两个B(k)符号时间间隔平均功率之差Φ_k为：

Φ_k＝Γ_k-Γ_k-1。

步骤4)的具体过程为：

构建最优的检测器，使得信号检测的正确率最大化，则最大后验概率接收机为：

A(k)为0及1的概率相等，根据贝叶斯准则，将最大后验概率接收机的形式写成最大似然接收机，即：

由于A(k)由B(k)及B(k-1)决定，且A(k)反映B(k)的变化情况，考虑在B(k)与B(k-1)的不同组合下，Φ_k的分布情况为：

其中，δ＝(|μ|²-|h|²)P_s，

P_s为射频信号s(n)的平均功率；

则最终的判决准则为：

步骤5)的具体过程为：

设p₀(x)及p₁(x)分别为A(n)为0和1情况下随机变量Φ_k的概率密度函数加权和，即

其中，

则判决门限值需满足：

由于此式无封闭解，因此需先确定一个分界点，利用分界点将求解区间分为两段并分别使用逼近法求解最优门限Th^opt1和Th^opt2。

本发明具有以下有益效果：

本发明所述的应用于环境反向散射系统信号检测的最优门限值的确定方法在具体操作时，针对不同比特情况下平均功率差的分布确定最优门限值，具体的，基于差分编码器模型，计算相邻两个B(k)符号时间间隔平均功率之差Φ_k，并以此为基础设计检测器的判决准则，然后利用设计检测器的判决准则，依靠分段逼近的思想制定信号检测的最优门限，与现有单近似门限相比，利用本发明获得的最优门限更加准确。同时，双门限可将判决区域进行细分，从而提升环境反向散射的检测性能，降低复杂度，并改善环境反向散射系统的可靠性、严密性、实用性及可扩展性。

附图说明

图1为本发明的系统结构示意图；

图2为标签Tag处差分编码的模型图；

图3为系统信号传输与检测过程的示意图；

图4为不同门限下误码率随信噪比的变化曲线图；

图5为不同信道状态下误码率性能改善的对比图；

图6为信噪比随每组射频信号数量N变化的曲线图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明做进一步详细描述：

图1为本发明的系统结构示意图，在系统中存在三个主要设备：射频源、标签Tag及读写器Reader，其中，标签Tag及读写器Reader分别可视为只有一根天线的发射机和接收机，设定射频源与读写器Reader之间的信道h，射频源与标签Tag之间的信道g及Tag与Reader之间的信道ζ均满足均值为0方差为1的循环对称复高斯分布，上述信道均设定为慢衰落信道，即在至少连续两个标签Tag发送符号的时间间隔内信道不发生改变，射频源发送的信号记为s(n)，标签Tag通过调整内部阻抗决定是否反射射频信号，并将要发送的信息B(k)调制在射频源信号s(n)上。如果反射，B(k)＝1；否则，B(k)＝0。假设标签Tag发送B(k)符号的速率R_T低于射频源发送s(n)信号的速率R_S，定量表示为

即在一个B(k)符号时间间隔内，射频源发送了N个s(n)信号，s(n)采用BPSK调制。

图2给出了Tag处差分编码的模型，差分编码器输入记作A(k)，输出为B(k),即Tag最终的发射信号，二者之间的关系可表示为：

如果A(k)＝0,则代表前后两个时刻的B(k)没有发生改变；反之，若A(k)＝1，则代表前后两个时刻的B(k)发生改变，依据此模型，则可用A(k)表示B(k)与B(k-1)的变化情况，与之对应，在接收机处的信号检测过程中，可将检测B(k)转化为检测A(k)。

参考图3，本发明所述的应用于环境反向散射系统信号检测的最优门限值的确定方法包括以下步骤：

1)设射频源与读写器Reader之间的信道为h，射频源与读写器Reader之间的信道为g，读写器Reader与标签Tag之间的信道为ζ；

2)标签Tag发送K个反向散射信号B(k)，读写器Reader处共收到KN个信号y(n)，n＝1,2,LKN；

步骤2)中读写器Reader处接收到的信号y(n)为：

其中，结合信道信息μ@h+ηζg；

3)计算对应于每个反向散射信号B(k)的N个y(n)样本的平均功率Γ_k，再根据差分编码器模型，计算相邻两个B(k)符号时间间隔平均功率之差Φ_k；

步骤3)中每个反向散射信号B(k)的N个y(n)样本的平均功率Γ_k为：

相邻两个B(k)符号时间间隔平均功率之差Φ_k为：

Φ_k＝Γ_k-Γ_k-1。

4)利用相邻两个B(k)符号时间间隔平均功率之差Φ_k设计检测器的判决准则；

步骤4)的具体过程为：

构建最优的检测器，使得信号检测的正确率最大化，则最大后验概率接收机为：

A(k)为0及1的概率相等，根据贝叶斯准则，将最大后验概率接收机的形式写成最大似然接收机，即：

由于A(k)由B(k)及B(k-1)决定，且A(k)反映B(k)的变化情况，考虑在B(k)与B(k-1)的不同组合下，Φ_k的分布情况为：

其中，δ＝(|μ|²-|h|²)P_s，

P_s为射频信号s(n)的平均功率；

则最终的判决准则为：

5)根据检测器的判决准则制定最优判决门限。

步骤5)的具体过程为：

设p₀(x)及p₁(x)分别为A(n)为0和1情况下随机变量Φ_k的概率密度函数加权和，即

其中，

则判决门限值需满足：

然后利用逼近法求解最优门限Th^opt1和Th^opt2，具体求解过程为：

由于

的封闭解不存在，且p₀(x)和p₁(x)两个函数在(0,+∞)上至少存在两个交点，因此选用逼近法得到两个解，即先找到满足f(x)＝p₀(x)-p₁(x)<0的分界点，再在其两侧分别使用二分法求解，对各参数及对应的p₀(x)、p₁(x)的函数形式分别进行分析，具体分为以下三种情况：

第一种情况：当

则p₀(x)和p₁(x)均只存在一个峰值，先检测在x＝Th^apx处是否满足f(x)<0的条件，以此来判定其是否可以作为分界点，其中，

为在

情况下得到的近似解，当该门限Th^apx可以作为分界点时，则在(0,Th^apx)和(Th^apx,+∞)上使用分段二分法得到两个最优门限，当该门限Th^apx不满足条件时，则考虑

该门限Th^apx在

情况下解方程

得到，当该门限Th^apx可以作为分界点时，则在(0,Th^dem)和(Th^dem,+∞)上使用分段二分法得到两个最优门限Th^opt1和Th^opt2，当该门限Th^apx不满足条件，则取Th^opt1＝Th^apx，Th^opt2＝∞；

第二种情况：当

p₁(x)存在双峰，且双峰位置在(-δ,δ)区间内且双峰位于p₀(x)的单峰两侧时，则判断在x＝δ处是否满足分界点条件，当满足，则在(0,δ)和(δ,+∞)上使用分段二分法得到两个最优门限；若不满足，则将Th^apx和Th^dem作为分界点，分析过程与情况一中相同，最终得到两个最优门限Th^opt1和Th^opt2。

第三种情况：当

p₁(x)存在双峰，且双峰位置在(-δ,δ)区间内且双峰位于p₀(x)的单峰内时，则在x＝δ处是否满足分界点条件，若满足，则在(0,δ)和(δ,+∞)上使用分段二分法得到两个最优门限，若不满足，则考虑将Th^apx和Th^dem作为分界点，分析过程与第一种情况中相同，最终得到两个最优门限Th^opt1和Th^opt2。

图4表示误码率随信噪比的变化趋势及与每组射频信号数量N的简单关系，同时展示了本发明提出的最优判决门限带来检测性能的提升。图5对比了不同信道状态下的检测器性能，表明本发明提出的最优判决门限可提供更加准确的检测，特别是在信道状态较差的情况下改善更为明显，因此可以容忍更长的通信距离。图6表示本发明提出的最优判决门限下，若固定信噪比，可选择较小的每组射频信号数量，降低了检测复杂度。

Claims (6)

1.一种应用于环境反向散射系统信号检测的最优门限值的确定方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)设射频源与读写器Reader之间的信道为h，射频源与读写器Reader之间的信道为g，读写器Reader与标签Tag之间的信道为ζ；

2)标签Tag发送K个反向散射信号B(k)，读写器Reader处共收到KN个信号y(n)，n＝1,2,L KN；

3)计算对应于每个反向散射信号B(k)的N个y(n)样本的平均功率Γ_k，再根据差分编码器模型，计算相邻两个B(k)符号时间间隔平均功率之差Φ_k；

4)利用相邻两个B(k)符号时间间隔平均功率之差Φ_k设计检测器的判决准则；

5)根据检测器的判决准则制定信号检测的最优门限。

2.根据权利要求1所述的应用于环境反向散射系统信号检测的最优门限值的确定方法，其特征在于，步骤2)中读写器Reader处接收到的信号y(n)为：

其中，结合信道信息μ@h+ηζg。

3.根据权利要求1所述的应用于环境反向散射系统信号检测的最优门限值的确定方法，其特征在于，步骤3)中每个反向散射信号B(k)的N个y(n)样本的平均功率Γ_k为：

4.根据权利要求3所述的应用于环境反向散射系统信号检测的最优门限值的确定方法，其特征在于，相邻两个B(k)符号时间间隔平均功率之差Φ_k为：

Φ_k＝Γ_k-Γ_k-1。

5.根据权利要求1所述的应用于环境反向散射系统信号检测的最优门限值的确定方法，其特征在于，步骤4)的具体过程为：

构建最优的检测器，使得信号检测的正确率最大化，则最大后验概率接收机为：

A(k)为0及1的概率相等，根据贝叶斯准则，将最大后验概率接收机的形式写成最大似然接收机，即：

由于A(k)由B(k)及B(k-1)决定，且A(k)反映B(k)的变化情况，考虑在B(k)与B(k-1)的不同组合下，Φ_k的分布情况为：

其中，δ＝(|μ|²-|h|²)P_s，

P_s为射频信号s(n)的平均功率；

则最终的判决准则为：

6.根据权利要求1所述的应用于环境反向散射系统信号检测的最优门限值的确定方法，其特征在于，步骤5)的具体过程为：

设p₀(x)及p₁(x)分别为A(n)为0和1情况下随机变量Φ_k的概率密度函数加权和，即

其中，

则判决门限值需满足：

由于此式无封闭解，因此需先确定一个分界点，利用分界点将求解区间分为两段并分别使用逼近法求解最优门限Th^opt1和Th^opt2。

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