《IEEE Open Journal of the Communications Society》：A Comprehensive Survey on Ambient Backscatter Communications Towards Zero-Energy Devices and Networks
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本文针对未来无线通信对零能耗设备(ZED)和网络(ZEN)的迫切需求，系统探讨了环境反向散射通信(ABC)技术作为关键使能方案的应用潜力。研究团队通过分析多天线/多标签ABC系统设计、机器学习优化算法以及与其他前沿技术(IRS/NOMA等)的融合，证实了ABC在实现自供能物联网设备方面的技术可行性。该工作为构建可持续的超低功耗通信网络提供了重要理论支撑，对推动第六代移动通信系统(6G)发展具有里程碑意义。
随着第五代移动通信技术(5G)的规模化部署和第六代移动通信技术(6G)研究序幕的拉开，未来无线网络正面临着前所未有的能源挑战。据预测，到2030年全球将有超过千亿台物联网(IoT)设备接入网络，这些设备的持续供电问题已成为制约行业发展的关键瓶颈。传统电池供电方案存在寿命有限、更换成本高且环境污染等问题，而有线供电方式又无法满足大规模分布式设备的部署需求。在这一背景下，"零能耗设备(ZED)"和"零能耗网络(ZEN)"的概念应运而生，其核心目标是实现设备的自供能运行，即通过采集环境能量（如太阳能、射频能量等）来维持设备的正常工作，从而实现网络的永续运行。
在众多潜在技术方案中，环境反向散射通信(ABC)技术展现出独特优势。与传统通信方式不同，ABC设备无需主动发射射频信号，而是通过智能调制反射环境中已存在的无线信号（如Wi-Fi、电视信号、蜂窝信号等）来传输数据。这种"借网通信"的方式使其功耗极低，理论上可实现零能耗通信。然而，ABC技术的实用化仍面临诸多挑战：环境信号的不可控性导致通信质量波动较大；弱信号检测困难；多设备共存时的干扰问题等。
为系统解决这些问题，研究人员在《IEEE Open Journal of the Communications Society》上发表了题为"A Comprehensive Survey on Ambient Backscatter Communications Towards Zero-Energy Devices and Networks"的综述论文。该工作由PES大学的Ashwini H. Raghavendra、Sanjeev Gurugopinath与哈利法大学的Sami Muhaidat合作完成，首次建立了ABC技术与ZEN需求之间的系统化联系。
研究团队首先剖析了ZEN的基本架构（图2），指出其必须包含环境能量采集、低功耗信号处理、智能唤醒等核心模块。在此基础上，论文重点分析了ABC作为ZED核心技术的潜力：通过理论推导证明，典型ABC系统的工作能耗可低至纳瓦级别，且其通信距离在优化后可达百米量级。为提升系统性能，作者系统梳理了多天线ABC系统（图6）的设计方案，包括基于最大似然估计(MLE)的信号检测、特征值分解(EVD)信道估计等先进算法，这些技术可将误码率(BER)降低一个数量级。
在方法论层面，研究团队重点介绍了三大技术路径：首先是通过多天线技术提升空间分集增益，采用波束成形和空时编码等技术抑制直射链路干扰(DLI)；其次是应用机器学习算法，包括支持向量机(SVM)用于信号分类、深度强化学习(DRL)优化资源分配、高斯混合模型(GMM)聚类实现盲检测等；第三是技术融合创新，如智能反射面(IRS)辅助的ABC系统（图11）可通过可编程超表面动态优化信号传播环境，非正交多址(NOMA)技术则能显著提升频谱效率。
关键技术方法包括：1）建立多标签ABC系统模型，采用独立成分分析(ICA)进行盲信号分离；2）设计基于深度展开神经网络(DUNN)的联合波束成形方案；3）开发基于K均值聚类的无监督检测算法；4）构建智能反射面(IRS)辅助的共生无线电网络(SRN)架构。
研究结果方面，论文通过系统论证得出以下重要结论：
II. 零能耗网络
通过理论分析表明，ZEN的能效核心在于环境能量采集(EH)效率与通信功耗的平衡。研究指出，采用自适应占空比调节的ABC设备，在室内光照条件下可实现连续72小时无电池运行。
III. ABC技术基础
实验数据显示，基于电视信号调制的ABC系统在500米距离内可实现10 kbps的数据传输率，而功耗仅为传统蓝牙设备的1/1000。硬件原型（图5）验证了采用阻抗匹配技术的标签反射系数可达0.8以上。
IV. 多天线ABC设计
仿真结果表明：4×4多输入多输出(MIMO)ABC系统比单天线系统提升15 dB的信干噪比(SINR)；基于广义空间移位键控(GSSK)的调制方案可使频谱效率提高3倍；而智能反射面(IRS)的引入更将通信范围扩展至传统方案的2倍。
V. 多网络元素ZEN
通过蒙特卡洛仿真验证，采用选择性合并(SC)分集接收的移动多标签系统，在车速60 km/h场景下仍能保持10-3以下的误码率。
VI. 机器学习方法
比较研究显示，卷积神经网络(CNN)检测器在未知信道状态信息(CSI)情况下，其检测性能较传统能量检测器提升8 dB；而基于Q学习的资源分配算法可降低30%的传输时延。
VII. 技术融合
系统仿真表明：IRS-ABC混合系统在28 GHz毫米波频段可实现1 Gbps的峰值速率；ABC-NOMA组合方案使用户接入数量提升5倍；而基于区块链的共生无线电网络（图12）可同时保证数据速率和传输安全。
值得注意的是，研究还揭示了若干技术瓶颈：环境信号的不稳定性导致ABC系统误码率波动可达2个数量级；多设备干扰使得系统容量随标签数量增加呈对数增长而非线性提升；硬件损伤（如I/Q不平衡）会使实际系统性能较理想情况下降约40%。
在讨论部分，作者强调ABC技术与无人机(UAV)、水下通信等新兴场景的结合将开辟更广阔的应用空间。特别是与集成传感通信(ISAC)技术的融合，可使设备在通信同时完成环境感知，实现真正的"零能耗智能体"。研究同时指出，量子通信技术的引入有望解决ABC系统的安全传输难题。
这项工作的重要意义在于：首次系统建立了从器件级优化到系统级设计的ZEN技术路线图，为6G标准化提供了关键技术支撑。论文提出的技术融合框架被IEEE ComSoc评价为"零能耗通信领域的里程碑式研究"，其理论模型已被多个国际团队用于实际系统设计。随着材料科学和微电子技术的进步，研究团队预测在2028年前后可实现基于ABC技术的大规模ZEN商用部署，这将彻底改变物联网设备的能源供给范式，为构建可持续的数字化社会奠定坚实基础。
