中科大泛在无源物联网实验室的论文：Content-Agnostic Backscatter from Thin Air被ACM MobiSys2022正式接收。
第20届国际移动系统、应用与服务会议（The 20th ACM International Conference on Mobile Systems, Applications, and Services）于2022年6月27日至7月1日在波特兰举办。该会议是移动计算、无线系统领域的国际顶级会议。
以下是该论文的简要介绍：
论文题目：Content-Agnostic Backscatter from Thin Air
论文作者：杨一帆，袁龙志，赵佳，龚伟
论文内容概要：
环境反向散射技术有望为数十亿微型计算设备提供超低功耗无线通信。与传统的射频识别技术不同，环境反向散射技术可以使用通用的无线协议（如WiFi，蓝牙）信号作为激励源。环境反向散射系统的关键特征之一为激励信号和接收器是分离的，因此，用于激励的环境信号是不受控的。在不受控的环境激励信号中寻找参考信号是一个挑战。为了解决这个问题，现有的环境反向散射系统是内容已知的，它们首先使用额外的接收机来获得环境信号数据，并以此作为参考信号来解调标签数据。这种方法有以下缺陷：1）标签数据解调完全依赖于环境数据的质量；2）需要两个独立的接收机解调标签数据，信道带宽利用不足；3）需要额外的接收机导致系统部署成本高，实用性低。针对这些问题，本文提出了一种内容未知的环境反向散射系统。该系统创新性地使用OFDM WiFi信号中的虚拟的0号子载波作为参考信号，充分地填补了现有系统的缺陷。
图1.Our system vs prior systems
本文首先提出了在0号子载波上调制标签数据的方法。针对标签数据解调中产生的多种误差，本文提出了一系列解决方法，如分离CPE，符号重组等。其次，本文提出了在反向散射信号中解调环境数据的方法。此外，为实现标签与激励信号的精确同步，本文提出了一种亚符号级的同步方法。
实验表明本系统能够适用于所有OFDM WiFi，包括WiFi3/4/5/6，使用多流，40 MHz WiFi6信号做激励时，系统聚合吞吐量为340.9 Mbps，达到97%的香农容量。本系统的最大标签数据吞吐量为1 Mbps，相较于最新的内容未知环境反向散射系统FS-backscatter，性能提升了269.7倍。