Page 429 - 《软件学报》2026年第1期

426 软件学报 2026 年第 37 卷第 1 期

existing research relies on commercial UHF RFID devices to extract signal features for data processing, the development direction of
passive IoT wireless sensing technology is further examined from the perspectives of new architecture, new air interface, and new
capabilities. Moreover, this study offers reflections on the integration of communication and sensing in the design of next-generation air
interfaces from a sensing-oriented perspective, aiming to provide new insights into the advancements in passive IoT wireless sensing
technologies.
Key words: passive IoT; wireless sensing; radio frequency identification (RFID)

1 引 言

[1]
“万物互联”和“泛在感知”是物联网技术的发展愿景, 传统物联网架构分为设备层、网络层、服务层和应用层 ,
早期无线传感网技术 [2] 和 4G、NB-IoT 等移动通信技术的发展聚焦于网络层, 致力于为大规模部署的设备层传感
器建立灵活可靠连接, 然而专用传感器带来了大量的设备制造、部署和维护成本. 无线感知技术利用发射或者环
境中已有的无线信号, 通过测量接收信号的时间、相位等参数变化实现对感知目标的状态识别, 在一定程度上能
够解决传感器部署的难题, 典型技术主要分为基于雷达反射回波和基于信道状态变化两种模式. 雷达根据发射波
形的不同可分为脉冲、调频连续波 (FMCW) 和连续波这 3 种, 脉冲雷达向感知目标周期性发射脉冲信号, 通过测
量脉冲经障碍物反射回来的时长判断目标距离, FMCW 雷达发射频率呈周期性线性变化的信号, 通过测量障碍物
回波频率与当前发射频率的差值计算传播时长从而判断目标距离, 连续波雷达发射固定频率信号, 通过测量障碍
物回波频率并根据多普勒效应判断目标速度, 无法判断目标距离. 基于信道状态信息 (channel state information,
CSI) 的感知是另一类无线感知机制, 衰减、多径是影响信号传输的主要因素, 信号传播范围内的环境变化会对信
道状态产生影响, 因此能够从 CSI 的变化中识别出环境中的人体动作行为、物体状态变化等, 与雷达测距或测速
不同, CSI 与感知目标间通常缺少确定性的物理关系, 在感知数据分析上常需要使用基于统计或者 AI 的方法.
近年来, 无线通信与无线感知正在走向融合, 利用同一套设备乃至基于同一套空口协议同时实现通信和感知
的功能是通信感知一体化 [3–5] 的研究目标. 5G 基站通过雷达和通信分时复用共用同一套硬件设备和频谱资源实现
雷达的目标识别能力 [6] , WiFi 设备通过基于接收信号 CSI 的分析实现收发区域内的人体动作、生命体征等检测
功能 [7–9] , UWB 设备通过发射脉冲信号可同时实现通信和脉冲测距 [10,11] . 下一代移动通信系统 6G 已将通信感知
一体化技术作为重要组成部分, 在频谱上包括 sub-6 GHz、毫米波、太赫兹、可见光, 定义了 A 自发自收和 A 发
B 收的感知架构, 涵盖了上述基于雷达和 CSI 的无线感知机制, 基于一体化空口实现感知与通信的融合 [12] .
广义无源物联网泛指终端无需电池供电的物联网系统, 终端可从周围环境中通过射频、太阳能、振动等能量
收集满足自身的能源需求, 其中基于射频采能和反向散射机制的 UHF RFID 技术应用最为广泛. 本文所指的无源
物联网 [13] 基于 RFID 技术, 包括传统 UHF RFID (简称单点式或无源 1.0)、局域组网覆盖式 (简称组网式或无源
2.0) 和广域蜂窝覆盖式 (简称蜂窝式或无源 3.0), 组网式通过将读写器的收发分离克服单点式的自干扰问题从而
有效提升识别距离, 蜂窝式通过新的蜂窝架构和空口协议设计进一步提升覆盖范围并实现广域组网. 无源物联网
的特性为无线感知提供了新的思路, 无源标签具有零供电、低成本、易部署的特点, 一是标签具备基于反向散射
通信的被识别能力支持“可标记”感知 [14] , 二是可无限接近感知目标提高无线感知信噪比 [15] , 三是可低成本贴附于
感知目标形成感知阵列提升感知细粒度. 当前无源物联网无线感知的研究工作主要是基于商用 UHF RFID 读写器
开展, 随着近年来组网式和蜂窝式无源物联网的发展, 无源物联网有望成为广域覆盖的通信基础设施, 支撑未来物
联网无处不在的感知需求.
本文接下来将从无源物联网的无线感知原理展开, 面向定位跟踪、物品状态、人体行为、生命体征这 4 类感
知目标阐述无源物联网感知的最新研究进展, 然后根据无源物联网的未来技术演进方向从新架构、新空口、新能
力这 3 个层面分析无源物联网无线感知的未来发展趋势.

2 无源物联网概念

无源物联网是基于环境能量采集技术使用周围无线信号能量为终端 (标签) 自身供能, 利用反向散射原理实