[论文解读] Noncoherent Multiantenna Receivers for Cognitive Backscatter System with Multiple RF Sources

Huayan Guo, Qianqian Zhang+2 more|arXiv (Cornell University)|Aug 13, 2018

Energy Harvesting in Wireless Networks参考文献 30被引用 10

一句话总结

本文提出了一种用于具有多个射频源的认知背散射系统的非相干多天线接收机，可在无导频信号或信道状态信息的情况下实现高吞吐量传输。通过利用最大似然检测和基于盲聚类的信道估计方法，系统在强干扰下仍能实现可靠性能，且当接收天线数超过射频源数量（M > K）时，吞吐量可进一步提升。

ABSTRACT

Cognitive backscattering, an integration of cognitive radio and backsatter modulation, is emerging as a potential candidate for green Internet of Things (IoT). In cognitive backscatter systems, the backscatter device (BD) shares not only the same spectrum, but also the same radio-frequency (RF) source with the legacy system. In this paper, we investigate the signal transmission problem, in which a basic transmission model is considered which consists of K RF sources, one BD and one reader equipped with M antennas. A non-cooperative scenario is considered, where there is no cooperation between the legacy systems and the backscatter system, and no pilots are transmitted from the RF sources or BD to the reader. The on-off keying differential modulation is adopted to achieve noncoherent transmission. Firstly, through the capacity analyses, we point out that high-throughput backscatter transmission can be achieved when the number of the receive antennas satisfies M>K. The Chernoff Information (CI) is also derived to predict the detection performance. Next, we address the signal detection problem at the reader. The optimal soft decision (SD) and suboptimal hard decision (HD) detectors are designed based on the maximum likelihood criterion. To tackle the non-cooperation challenge, a fully blind channel estimation method is proposed to learn the detection-required parameters based on clustering. Extensive numerical results verify the effectiveness of the proposed detectors and the channel estimation method. In addition, it is illustrated that the increase of K may not necessarily lead to performance degradation when multiple receive antennas are exploited.

研究动机与目标

• 解决在多个传统射频源发射调制信号、产生强且未知的直射链路干扰（DLI）的认知背散射系统中，可靠背散射信号检测的挑战。
• 克服传统非相干能量检测器存在的误码地板问题，该问题导致在增加射频发射功率时性能无法进一步提升。
• 设计一种接收机架构，实现在无导频信号或信道状态信息的非合作、盲检测场景下，高谱效率和可靠通信。
• 通过利用多个接收天线实现空间分集，提升吞吐量，尤其在 M > K 时表现更优。

提出的方法

• 采用非相干传输模型，结合开关键控（OOK）差分调制，避免背散射设备进行信道估计。
• 推导切尔诺夫信息（CI）以预测检测性能，并建立误码概率的理论极限。
• 基于最大似然准则，设计最优软决策（SD）和次优硬决策（HD）检测器，以提高检测精度。
• 提出一种完全盲的信道估计方法，利用聚类技术在未知射频源或信道状态的前提下估计所需检测参数。
• 采用蒙特卡洛积分方法，数值计算考虑随机信道衰落和干扰的OOK调制信号的平均可达速率。
• 分析系统容量，表明当 M > K 时，吞吐量可无界增长，说明增加接收天线可有效对抗多射频源的干扰。

实验结果

研究问题

• RQ1 在无导频信号、无信道状态信息的非相干、非合作系统中，能否实现高吞吐量背散射通信？
• RQ2 当存在多个射频源（K）时，接收天线数（M）如何影响系统的容量和误码性能？
• RQ3 基于聚类的盲信道估计能否在缺乏信道状态信息的情况下，有效恢复可靠检测所需的参数？
• RQ4 当采用多接收天线时，增加射频源数量（K）是否必然导致系统性能下降？
• RQ5 在存在未知调制直射链路干扰的情况下，OOK调制背散射信号的理论可达速率极限是什么？

主要发现

• 当接收天线数超过射频源数量（M > K）时，可实现高吞吐量背散射传输，因为在理想条件下容量可无界增长。
• 切尔诺夫信息（CI）为预测未知干扰下的检测性能并表征误码概率提供了可靠指标。
• 基于最大似然准则设计的最优软决策（SD）和次优硬决策（HD）检测器显著优于传统能量检测器，尤其在高信噪比（SNR）区域。
• 基于盲聚类的信道估计方法成功恢复了检测参数，且无需事先知晓射频源或信道状态，从而在非合作环境中实现可靠运行。
• 数值结果证实，当 M > K 时，增加 K 并不必然导致性能下降，表明多天线分集在干扰受限场景中具有强鲁棒性。
• 通过蒙特卡洛积分计算了 OOK 调制信号的平均可达速率，结果表明系统即使在衰落和干扰环境下仍能维持高谱效率。