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Efficient LTE Backscatter with Universality
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AI
DOI：10.1109/tmc.2026.3723673.png)
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摘要
En 中文
环境长期演进（LTE）后向散射为物联网（IoT）应用中的超低功耗通信提供了一种引人注目的方法。然而，当前LTE后向散射系统因依赖原始数据（内容）、物理层（PHY）资源利用效率低下以及不同配置下的灵活性不足而面临限制。本文介绍了CABLTE，一种与内容无关且高效的LTE后向散射设计，并提供了跨配置的通用性路径。CABLTE通过基于校验和的码字转换方法优化利用LTE PHY资源，无需原始信号内容的前期知识即可实现标签数据的精确解调。CABLTE在多输入多输出（MIMO）LTE和sub-6 GHz 5G新空口（NR）配置下进一步分析，显示出其超越单输入单输出（SISO）LTE的潜力。我们的实验表明，CABLTE实现了22 kbps的峰值标签吞吐量，比现有与内容无关的系统CAB高出3.67倍，并超过基于内容的系统SyncLTE的1.38倍。这些发现将CABLTE确立为跨多配置实现与内容无关的蜂窝后向散射的实用步骤。
Keyword:
Internet of Things
ambient backscatter
LTE
5G NR
期刊
IF:
9.2
论文数:
5.8K
被引数:
1.8W
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