导读:本文包含了散射通信论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献，主要关键词:无源,信道,低功耗,通信,射频,干扰,对流层。
散射通信论文文献综述写法
唐晓庆,谢桂辉,佘亚军,张帅[1]（2019）在《基于直接数字频率合成的远距离散射通信方法》一文中研究指出远距离(LoRa)散射通信(BC)不仅成本低、功耗低,而且通信距离远。但现存散射方案的系统组成复杂,且无法应用于实际工程。为此该文提出一种新的Lo Ra散射通信方法,采用直接数字频率合成(DDS)技术产生频率线性变化的方波作为Lo Ra散射调制信号,并据此首次展示了基于MCU的Lo Ra散射通信系统原型样机。实验结果表明,该方法能够在相距208 m的基站和接收端之间的任意位置实现低功耗LoRa散射通信,且兼容现有的商用LoRa射频芯片组。此外,该方法还适用于专用集成电路(ASIC)设计,可使Lo Ra散射IC有更高的鲁棒性、更低的成本和功耗。(本文来源于《电子与信息学报》期刊2019年12期）
刘鑫,唐晓庆,刘勇,张帅[2]（2019）在《一种低功耗的多模式散射通信系统研究》一文中研究指出随着社会信息化程度的提高,物联网技术的发展和应用将会越来越广泛,尤其是能够兼容多种无线通信模式的物联网终端。本文基于后向散射原理,提出一种低功耗的多模式散射通信系统,系统以MCU为核心处理器,兼容Wi-Fi、LoRa等多种通信模式。系统功耗极低,进行一次LoRa散射通信所消耗的电量为9.2μA·s,进行一次Wi-Fi散射通信所消耗的电量仅为2.5uA·s。设置系统每分钟发送2包Wi-Fi数据,1包Lo Ra数据,一个容量40mAh的CR1220纽扣电池可供系统工作4年以上,具有成本低、功耗低、应用范围广等优点。(本文来源于《现代信息科技》期刊2019年22期）
李皎皎,冯锋[3]（2019）在《全双工环境反向散射通信网络的绿色物联网》一文中研究指出基于物联网的瓶颈问题,对将作为未来物联网核心技术的反向散射技术进行分析和研究。首先研究传统的反向散射技术在射频识别系统中的应用,并进一步探讨存在的问题与不足;随后基于物联网射频识别技术的局限性及在新型反向散射技术,描叙一种全双工环境反向通信网络系统模型。该模型通过一种环境反向散射通信网络访问方式,即在接入全双工接入点的同时向其用户发送下行正交频分复用信号,并以时分多址接收从多个反向散射设备反向散射的上行链路信号。环境反向散射通信通过环境中射频载波传输信息的反向散射设备无线供电,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。(本文来源于《现代电子技术》期刊2019年22期）
唐晓庆,谢桂辉,佘亚军,俞杨[4]（2019）在《基于MCU的无源Wi-Fi散射通信方法》一文中研究指出与有源Wi-Fi相比,Wi-Fi散射通信具有功耗低、成本低的优势.但目前大多数研究都存在现场可编程门阵列(FPGA)功耗大和专用集成电路(IC)制作成本高的问题.为此该文提出一种基于微控制器(MCU)的无源Wi-Fi散射通信方法,用低主频MCU生成了纳秒级时序精度的Wi-Fi散射调制波形,并进行了低功耗设计和优化,开展了基于能量收集的MCU电源管理和无源系统设计,并首次展示了基于室内弱光能量收集的无源Wi-Fi原型样机.测试表明,通信瞬时功耗1.8mW,比有源器件降低了2～3个数量级.系统待机功耗2.5μW,有效通信距离15m,兼容现有的商用Wi-Fi设备,且成本低,无需电池.(本文来源于《电子学报》期刊2019年10期）
李影,张震强[5]（2019）在《便携极低速对流层散射通信系统优化设计》一文中研究指出针对便携极低速对流层散射通信系统的远距离应用,在分析散射信道快衰落特性的基础上,提出便携极低速通信系统分集接收方案,并给出不同分集重数情况下的误码性能理论曲线,在此基础上提出采用失真自适应接收的抗多径波形以获取最大隐分集增益,设计并实现高效低时延LDPC编码和窄带滤波器。仿真结果表明,纠错编码可获得5 d B编码增益,窄带滤波解决了极低速远距离通信存在的多普勒效应问题。在系统测试平台上对便携极低速散射通信系统性能进行实测,测试结果表明,该优化设计方案可有效提升系统能力。(本文来源于《无线电工程》期刊2019年09期）
陶琴,钟财军,张朝阳[6]（2019）在《面向无源物联网的环境反向散射通信技术》一文中研究指出环境反向散射通信技术具有低功耗和低成本的特征,是支撑无源物联网的核心使能技术之一。首先介绍了环境反向散射通信技术的基本概念和国内外研究现状,然后在深入分析环境反向散射通信技术与RFID技术区别的基础上,详细描述了环境反向散射通信系统面临的技术难点,包括检测时延长、误码率高、传输速率低以及通信距离短,进而提出了一系列潜在的解决方法,最后对环境反向散射通信的未来研究方向进行了展望。(本文来源于《物联网学报》期刊2019年02期）
刘龙飞[7]（2019）在《无线紫外光散射通信中码间干扰抑制方法研究》一文中研究指出无线紫外光通信技术具有全天候、抗干扰和隐秘通信等特点,在军事和民用领域都有重要的应用价值。无线紫外光能够依靠大气粒子的散射作用实现非直视通信,无需精确对准。但同样因为大气粒子对紫外光的散射作用,会使得无线紫外光多径传输效应明显,产生严重的码间干扰问题。为了抑制码间干扰,提高无线紫外光非直视通信性能,本文研究了无线紫外光非直视散射通信中的信道均衡与信道估计技术,改进了信道均衡与信道估计算法,实现了通信信号的准确检测和信道参数的精确估计。本文主要研究内容如下:(1)根据无线紫外光非直视信道模型,建立接收信号的数学表达式。研究使用分数间隔均衡器(Fractionally Spaced Equalizers,FSE)进行无线紫外光信号的均衡,结合常模算法(Constant Modulus Algorithm,CMA)使FSE可以实现盲均衡。分析了无线紫外光接收信号的噪声特性,用信噪比的估计结果改进算法的更新步长计算过程,使算法具有了较好的自适应能力。仿真结果表明,改进后的CMA-FSE算法在收敛速度和稳态均方误差等方面都有良好的表现,误码率相对于最小均方算法和递归最小二乘算法降低了1～2个数量级。(2)以贝叶斯估计原理为基础,建立了无线紫外光非直视信道贝叶斯估计框架。使用联合参数向量作为待估计的状态量,实现了信道响应系数和通信信号同步估计。本文研究了使用粒子滤波(Particle Filter,PF)算法实现贝叶斯估计,但PF算法中的重采样过程不适用于无线紫外光非直视信道估计过程。因此结合差分演化算法(Differential Evolution Algorithms,DEA)来改善PF算法中的粒子多样性,得到了DE-PF信道估计算法。对DE-PF算法进行了数值仿真分析,结果表明,与最小均方估计和递归最小二乘估计相比,优化算法的估计信噪比提高了5dB～10dB,误码率降低了约1个数量级。本文针对无线紫外光非直视信道特点改进的信道均衡和信道估计算法,可以对码间干扰进行有效抑制,并能在码间干扰严重和信噪比较小的信道下提高通信系统的性能。(本文来源于《西安理工大学》期刊2019-06-30）
加德（Niyomugabo,Jean,de,Dieu）[8]（2019）在《反向散射通信网络中无源传感器的通信范围和干扰分析》一文中研究指出物联网(IoT)是一种通过互联网使人与人、与物人、物与物之间进行协作并具有出色的识别能力的智能网络,被称为信息科学技术产业的第叁次革命。物联网是一种颠覆性技术,将在无处不在的传感应用和现有工业系统中发挥重要作用。物联网的对象可以是由我们周围的各种事物(或物体或设备)组成的基础设施,如射频识别(RFID)执行器,标签,传感器,便携式电话和能源(例如电池)。这些对象通过利用底层物联网技术如普适计算,无线通信技术,传感器和执行器网络,应用程序和互联网协议等来执行任务,传输信息并协调决策。例如通过物联网,我们可以使用中央计算机集中管理和控制机器、设备和人员。我们还可以远程控制家庭设备和汽车,以及搜索位置和防止盗窃物品,同时收集这些数据。这些数据最终可以聚合为大数据,包括重新设计道路,以减少社会的重大变化,如智能交通、智慧城市、流行病控制和犯罪预防、灾害预测等。随着物联网(IoT)的发展,如何使有限的能源在无线传感器、RFID标签等大量小型设备上得到高效使用是亟待解决的关键问题。因此学术界提出了环境反向散射通信技术,能够使传感器摆脱电池的束缚,仅利用环境中的射频能源获取能量,通过反向散射通信技术传输信息。利用周围环境中已经存在的无线信号使标签和阅读器进行通信,不需要专门的信号源,是一种具有重大的应用价值的全新的通信方式。在这种通信模式中,通过标签反射吸收无线电信号来表示0比特或1比特状态。然而,环境反向散射的一个关键问题是射频源信号会对读写器提取标签信号产生干扰。本文的目的即通过理论和仿真分析所产生干扰的大小以及影响因素。此外,本文还通过仿真检验了环境反向散射通信系统的通信范围。具体而言,本文首先提出了环境后向散射系统的系统理论模型,采用最大似然(ML)检测器设计信号检测方法,通过仿真对环境通信系统的通信距离及产生干扰进行评估。由实验结果可知,射频(RF)源,标签和读取器之间的距离和角度将影响系统比特率性能。(本文来源于《北京交通大学》期刊2019-06-01）
胡天瀛[9]（2019）在《散射通信系统工作频段之研究》一文中研究指出散射通信系统工作频段作为当今通信领域重点的研究问题,如何做好工作频段选择,需要结合客观条件确定。通常散射通信系统工作频段包括L、S、C、X、Ku。本文重点分析散射通信系统工作频段选择,并分析未来散射通信系统的发展趋势。(本文来源于《中国新通信》期刊2019年10期）
马硕[10]（2019）在《无源反向散射通信系统的信道估计理论研究》一文中研究指出物联网被认为将推动世界信息产业第叁次革命,意在通过网络建立独立物体之间的通信联系,打破了传统通信系统的模式。物联网被列为国家五大新兴战略性产业之一,将在智能交通、公共安全、环境保护、工业监测、情报收集等诸多领域带来高效与便捷的服务。5G技术将传输速率提高到十倍至百倍,支持互联网的海量接入,也能够处理物联网产生的多样性数据。物联网也能够为5G提供高效和优化的网络配置以满足不同的终端需求。即将大规模商用的5G技术将进一步推动物联网的普及。然而,物联网技术仍然受到传感器成本高昂和能源受限等难点的限制。近年来,无源反向散射技术兴起,成为解决传感器能源和成本问题的潜在技术,物联网的大规模部署成为可能,传感器通过能量采集模块从周边的无线信号中获取能量,为自身供电,并通过反射该无线信号与读写器进行通信,续航时间不再受电池容量的束缚,也有效降低了系统的成本。但无源反向散射技术与传统的射频识别(Radio Frequency Identification,RFID)技术在通信原理上存在根本区别,如载波信号来源、接收信号来源、信道参数变化等等。因此,现有的估计检测等基础理论并不能直接应用于无源反向散射系统。信道参数是信号相干检测、安全协议设计和收发器设计等问题的重要依据。然而,无源反向散射系统的信道估计问题是一个挑战性难题,主要的难点集中在两个方面:(1)系统中同时存在两种隐藏变量,包括射频源的发送内容和标签的信息序列。待估信道参数随标签状态不同而变化;(2)导频受限。由于系统中的标签为无源设备,可自主发送的导频信息严重受限。文章探究了两种常用无源反向散射通信场景下的信道估计解决方案:(1)第一种场景下射频信号源为未知信号源,文章提出了基于期望最大化(Expectation-Maximization,EM)算法的盲估计器,定义了多隐式变量多待估参数场景下的中间变量形式,获取了信道参数的模值。文章还得到了估计器的初值设置范围,并推导了估计器的改进贝叶斯克拉美罗下界(Modified Bayesian Cramer-Rao Lower Bound,MBCRB),最后,通过仿真结果验证我们的理论结果。(2)第二种场景下射频信号源的通信协议是公开的,文章首先设计了读写器与标签之间的通信协议,通过最小二乘(Least Square,LS)和EM算法设计了半盲估计器,得出混合信道参数的估计值。文章还利用极大似然(Maximum Likelihood,ML)估计器得到标签到读写器的上行链路参数,通过读写器发送迭加导频的方式获取下行信道参数。此外,文章推导了所有估计器的均方误差(Mean Square Error,MSE)下界。最后,文章也通过仿真结果验证了理论结果。(本文来源于《北京交通大学》期刊2019-04-10）
散射通信论文开题报告范文
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
随着社会信息化程度的提高,物联网技术的发展和应用将会越来越广泛,尤其是能够兼容多种无线通信模式的物联网终端。本文基于后向散射原理,提出一种低功耗的多模式散射通信系统,系统以MCU为核心处理器,兼容Wi-Fi、LoRa等多种通信模式。系统功耗极低,进行一次LoRa散射通信所消耗的电量为9.2μA·s,进行一次Wi-Fi散射通信所消耗的电量仅为2.5uA·s。设置系统每分钟发送2包Wi-Fi数据,1包Lo Ra数据,一个容量40mAh的CR1220纽扣电池可供系统工作4年以上,具有成本低、功耗低、应用范围广等优点。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
散射通信论文参考文献
[1].唐晓庆,谢桂辉,佘亚军,张帅.基于直接数字频率合成的远距离散射通信方法[J].电子与信息学报.2019
[2].刘鑫,唐晓庆,刘勇,张帅.一种低功耗的多模式散射通信系统研究[J].现代信息科技.2019
[3].李皎皎,冯锋.全双工环境反向散射通信网络的绿色物联网[J].现代电子技术.2019
[4].唐晓庆,谢桂辉,佘亚军,俞杨.基于MCU的无源Wi-Fi散射通信方法[J].电子学报.2019
[5].李影,张震强.便携极低速对流层散射通信系统优化设计[J].无线电工程.2019
[6].陶琴,钟财军,张朝阳.面向无源物联网的环境反向散射通信技术[J].物联网学报.2019
[7].刘龙飞.无线紫外光散射通信中码间干扰抑制方法研究[D].西安理工大学.2019
[8].加德（Niyomugabo,Jean,de,Dieu）.反向散射通信网络中无源传感器的通信范围和干扰分析[D].北京交通大学.2019
[9].胡天瀛.散射通信系统工作频段之研究[J].中国新通信.2019
[10].马硕.无源反向散射通信系统的信道估计理论研究[D].北京交通大学.2019