CN113935449A - 一种反向散射通信系统信号发送和接收方法 - Google Patents

一种反向散射通信系统信号发送和接收方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及数据通信领域，公开了一种反向散射通信系统信号发送和接收方法，提出了一种基于新的多天线标签传输模型来提高信号传输速率，并使用k‑means聚类分析算法进行分析处理。通过仿真实验对传统的环境反向散射系统与本方法传输速率进行了对比，验证了本方法的有效性。

Description

一种反向散射通信系统信号发送和接收方法
技术领域
本发明涉及数据通信领域，特别是一种反向散射通信系统信号发送和接收方法。
背景技术
环境背向散射通信(AmBC)使环境背向散射设备能够在不使用复杂射频发射机的情况下，通过环境射频信号(例如蜂窝、电视或WiFi信号)调制其信息符号。另一方面，与传统的后向散射通信系统如射频识别系统相比，AmBC不需要阅读器向后向散射设备传输大功率射频正弦载波近年来，环境反向散射通信(AmBC)由于其低复杂度、低功耗的特点受到了学术界和工业界越来越多的关注。现在已经被认为是一种很有前途的物联网(loT)的解决方案。AmBC接收机设计的关键挑战之一是解决环境射频源的直接链路干扰。
现有的一些方法将直接链路干扰作为背景噪声的一部分。由于后向散射链路的双衰减，由于强直接链路的干扰，上述检测方案存在严重的性能退化。近年来，干扰抵消技术已应用于AmBC接收机的设计中。还有一种是利用正交频分复用(OFDM)信号的重复结构消除了直接链路干扰。还有采用了非监督学习的方式进行信号的检测。有的作者设计了双天线接收机模型，通过计算两个天线接收到的信号幅值的比值来抵消rf源信号的影响。虽然提高了误码率但是极大的降低了通信速率。
现有的方法都是在降低通信速率的基础上提高误码率，但是在某种通信速率要就较高或实时性要求较高的环境下无法满足条件。
发明内容
本发明的目的在于提供一种反向散射通信系统信号发送和接收方法，以提供基于环境反向散射系统和解码方式，该方法在提高系统通信速率的情况下运行，该方法有效地改善了必须降低通信速率进行解码的方式。
为实现上述技术目的，达到上述技术效果，本发明公开了一种反向散射通信系统信号发送和接收方法，该反向散射通信系统包括射频源、标签和阅读器，其中标签接收射频源发送的信号，阅读器接收射频源发送的信号和标签发送的反向散射信号，包括：
在标签端：直接反射接收到的射频源信号，通过调节天线阻抗来调制标签端信息；
在阅读器端：对接收到射频源发送的信号和标签发送的反向散射信号通过聚类算法聚类，通过对反向散射信号的检测与估计，判别标签的不同状态，解码传输数据。
其中，标签包含三组天线，天线1、天线2和天线3；
天线1与天线2通过反射与不反射来射频源发送的信号与阅读器进行通信；
天线3用来收集能量以供标签通信使用。
优选的，标签中的三组天线，其两两之间的天线距离大于射频源发送的信号波长的二分之一。
其中，阅读器接收来自天线1、天线2反向散射信号的信号分别为：
T1(t)＝g*B1(t)、T2(t)＝g*B2(t)；
其中，射频源和标签之间的信道g，B(t)代表接入点基带信号；
阅读器接收信号y(t)表示为：
Figure BDA0002558862040000021
其中，射频源信号为S(t)，射频源和阅读器之间的信道为r，θ1、θ2为表示射频源与天线1、天线2的夹角，反向散射信号的路径损耗为β，μ(n)为阅读器处的零均值加性高斯白噪声。
优选的，在阅读器端进行的聚类算法具体如下：
初始化：
S11：发送N次前置码；
S12：使用k-means聚类算法计算聚类中心(Q00，Q01，Q10，Q11)；
信号检测：
S21：发送信号B(t)；
S22：计算每个数据点到类别中心的距离，并将数据点放到最近的类别中；
S23：查找距k个聚类中心距离最小的数据点，该数据点属于此类；
S24：应在每个群集中心(Q00，Q01，Q10，Q11)之后重新计算类别中心。
其中，k-means聚类算法采用EM算法推导，EM算法包括：
E步：固定每个类的质心，通过对每一个样本选择最近的类优化目标函数；
M步：计算得到每个样本最近的质心，并把样本聚类到最近的该质心；
重复E步、M步直到质心不再变化为止。
本发明具有以下有益效果：
本发明可以在现有的环境反向散射系统的基础上提高通信速率，满足实时性的要求。此外，通过使用该方法在不同的环境下进行了测试，同样证明能够在不降低误码率的情况下提高通信速率。
附图说明
图1为本发明的结构示意图。
图2为环境反向散射的信号发送图。
图3为本发明使用与不使用k-means算法进行信号检测的对比图，其中(a)图为不使用k-means算法的检测结果，(b)图为使用k-means算法的检测结果。
图4为本发明实施例3传统标签和多天线标签信号的比较示意图。
图5为本发明实施例3传统标签与多天线标签传输速率的比较示意图。
主要部件符号说明：
1：射频源，2：标签，3：阅读器。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。
实施例1
如图1所示，本发明公开了一种反向散射通信系统信号发送和接收方法，该反向散射通信系统包括射频源1、标签2和阅读器3，其中标签2接收射频源1发送的信号，阅读器3接收射频源1发送的信号和标签2发送的反向散射信号，包括：
在标签2端：直接反射接收到的射频源1信号，通过调节天线阻抗来调制标签2端信息；
在阅读器3端：对接收到射频源1发送的信号和标签2发送的反向散射信号通过聚类算法聚类，通过对反向散射信号的检测与估计，判别标签2的不同状态，解码传输数据。
其中，标签2包含三组天线，天线1、天线2和天线3；
天线1与天线2通过反射与不反射来射频源1发送的信号与阅读器3进行通信；天线3用来收集能量以供标签2通信使用。
优选的，标签2中的三组天线，其两两之间的天线距离大于射频源1发送的信号波长的二分之一。
实施例2
本实施例在实施例1的结构基础上，由射频源1发送信号B(t)，B(t)的具体信号为“110101101011110100101111”，天线1、天线2通过改变天线阻抗来改变反向散射信号的振幅来调制它自己的比特，分别接受到B1(t)、B2(t)，具体的信号分别是“110101101011”、“110100101111”，如图2所示。
具体的，阅读器接收来自天线1、天线2反向散射信号的信号分别为：
T1(t)＝g*B1(t)、T2(t)＝g*B2(t)；
其中，射频源和标签之间的信道g，B(t)代表接入点基带信号；
阅读器接收信号y(t)表示为：
Figure BDA0002558862040000041
其中，射频源信号为S(t)，射频源和阅读器之间的信道为r，θ1、θ2为表示射频源与天线1、天线2的夹角，反向散射信号的路径损耗为β，μ(n)为阅读器处的零均值加性高斯白噪声。
优选的，在阅读器端进行的聚类算法具体如下：
初始化：
S11：发送N次前置码；
S12：使用k-means聚类算法计算聚类中心(Q00，Q01，Q10，Q11)；
信号检测：
S21：发送信号B(t)；
S22：计算每个数据点到类别中心的距离，并将数据点放到最近的类别中；
S23：查找距k个聚类中心距离最小的数据点，该数据点属于此类；
S24：应在每个群集中心(Q00，Q01，Q10，Q11)之后重新计算类别中心。
k-means算法是一种基于划分的聚类算法，以距离作为数据对象间相似性度量的标准，即数据对象间的距离越小，则它们的相似性越高，则它们越有可能在同一个类簇。数据对象间距离的计算有很多种，k-means算法通常采用欧氏距离来计算数据对象间的距离。
在本实施例中k-means采用EM算法推导，其中每个样本所属的类可以看成是一个隐变量，在E步中，固定每个类的质心，通过对每一个样本选择最近的类优化目标函数；在M步中：计算得到每个样本最近的质心，并把样本聚类到最近的该质心；重复E步、M步直到质心不再变化为止，如图3所示。
通过使用中心极限定理(CLT)来估算每一个能量集的分类情况，当N很大时，我们可以发现c(n)＝k中的Ti遵循高斯分布，其中均值和方差分别为μk和
Figure BDA0002558862040000051
其中k＝0,1。因此，Ti的概率可写为：
Figure BDA0002558862040000052
其中Πk＝p(c(n)＝k)，
Figure BDA0002558862040000061
是高斯分布的概率密度函数(PDF)。很明显，这是一个高斯混合模型(GMM)。对于AmBC系统来说，发送“0”和“1”的概率相同，即
Figure BDA0002558862040000062
使用最大似然(ML)估计来基于能量集Τ估计参数。对数似然函数由下式给出：
Figure BDA0002558862040000063
其中T＝[T1,T2,……TI]T，θ为所有未知参数的集合，令
Figure BDA0002558862040000064
因为函数6为非凸函数，在实际中通过最大化对数似然函数很难直接计算参数，故通过EM算法，EM算法引入了二维二进制随机变量z。其中zk∈{0,1}，并且
Figure BDA0002558862040000065
即z中只有元素为1。Ti属于第i组的概率为：
Figure BDA0002558862040000066
让均值和方差的一阶导数的对数似然函数(6)等于零，则得到：
Figure BDA0002558862040000067
Figure BDA0002558862040000068
其中，
Figure BDA0002558862040000071
通过将上面3个公式进行迭代就可以求得高斯混合分布的参数，并将其分类，通过筛选γ(Zi0)和γ(Zi1)的最大值可以判断Ti属于哪个星团。
当γ(Zi0)＞γ(Zi1)时，Ti属于星团0；
当γ(Zi1)＞γ(Zi0)时，Ti属于星团1。
γ(Zik)中对于i＝1，…，I中最大值对应的下标代表Ti所在的组，将数据聚类好之后，再用T1、T2及其生成的值标记每一组所代表的符号，即完成环境反向散射系统的检测解码过程。
实施例3
本实施例以实施例1、2为基础模型和理论模型，进行了传统环境背向散射标签与多天线标签传输位的比较。可以得出，两个天线标签的环境反向散射可以使通信速率提高约1倍。具体结果如图4、5所示。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种反向散射通信系统信号发送和接收方法，该反向散射通信系统包括射频源、标签和阅读器，其中标签接收射频源发送的信号，阅读器接收射频源发送的信号和标签发送的反向散射信号，其特征在于，包括：
在标签端：直接反射接收到的射频源信号，通过调节天线阻抗来调制标签端信息；
在阅读器端：对接收到射频源发送的信号和标签发送的反向散射信号通过聚类算法聚类，通过对反向散射信号的检测与估计，判别标签的不同状态，解码传输数据。
2.如权利要求1所述的一种反向散射通信系统信号发送和接收方法，其特征在于，所述的标签包含三组天线，天线1、天线2和天线3；
所述的天线1与天线2通过反射与不反射来射频源发送的信号与阅读器进行通信；
所述的天线3用来收集能量以供标签通信使用。
3.如权利要求2所述的一种反向散射通信系统信号发送和接收方法，其特征在于，所述的标签中的三组天线，其两两之间的天线距离大于射频源发送的信号波长的二分之一。
4.如权利要求3所述的一种反向散射通信系统信号发送和接收方法，其特征在于，所述的阅读器接收来自天线1、2反向散射信号的信号分别为：
T1(t)＝g*B1(t)、T2(t)＝g*B2(t)；
其中，射频源和标签之间的信道g，B(t)代表接入点基带信号；
所述的阅读器接收信号y(t)表示为：
Figure FDA0002558862030000011
其中，射频源信号为S(t)，射频源和阅读器之间的信道为r，θ1、θ2为表示射频源与天线1、天线2的夹角，反向散射信号的路径损耗为β，μ(n)为阅读器处的零均值加性高斯白噪声。
5.如权利要求1所述的一种反向散射通信系统信号发送和接收方法，其特征在于，在阅读器端进行的所述的聚类算法具体如下：
初始化：
S11：发送N次前置码；
S12：使用k-means聚类算法计算聚类中心(Q00，Q01，Q10，Q11)；
信号检测：
S21：发送信号B(t)；
S22：计算每个数据点到类别中心的距离，并将数据点放到最近的类别中；
S23：查找距k个聚类中心距离最小的数据点，该数据点属于此类；
S24：应在每个群集中心(Q00，Q01，Q10，Q11)之后重新计算类别中心。
6.如权利要求5所述的一种反向散射通信系统信号发送和接收方法，其特征在于，所述的k-means聚类算法采用EM算法推导，所述的EM算法包括：
E步：固定每个类的质心，通过对每一个样本选择最近的类优化目标函数；
M步：计算得到每个样本最近的质心，并把样本聚类到最近的该质心；
重复E步、M步直到质心不再变化为止。
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