物联网作为信息系统向物理世界的延伸,极大地拓展了人类认知和控制物理世界的能力。无源感知系统作为物联网的连接引擎,也正在深刻地改变着人们的生存环境与生活方式。预计到2020年,活跃的物联网设备数量将达到260亿台,年均复合增速将超过35%。当物联网微型设备嵌入的数量逐渐增多,无源低功耗设备体积逐步减小,无源感知系统所面临的挑战将更为严峻。无源感知系统最大的特点就是利用反向散射技术实现了无线能量收集与无源感知通信。在实际应用中,系统会受到能量限制、链路损耗及复杂环境信号等因素影响,其数据传输速率直接影响到整个系统的吞吐性能。因此,在无源及低功耗模式下,如何改善物联网设备之间的通信状况,提高系统整体数据传输效率变的尤为重要。本文以提高无源感知系统的数据交换效率为主要研究内容,主要工作如下:(1)本文在环境反向散射技术的基础上,为提高无源感知系统数据传输速率,提出可扩展性多进制反向散射调制技术。通过细化反射状态来获取更快的数据传输速率,使得反射信道具有更高的容量及频带利用率。实验验证了多进制反向散射调制方案可从根本上有效地提高系统的数据传输速率。本文在提高系统整体吞吐率性能的同时,面对标签对标签通信过程中存在相位相消而导致解码困难等问题进行修复和优化。解决了在系统设计中往往以牺牲误码率为代价来换取无源通信系统吞吐性能提高的实际问题。(2)基于环境反向散射的基本原理,建立了一个基于最佳ML(Maximum Likelihood,ML)信号检测的多级能量估计模型。通过对反射信号的检测与估计,判别标签的不同反射状态,将该判别问题抽象为数学模型,利用闭合式误码率计算推导出最优多级能量检测阈值。针对环境反向散射多进制调制信号,优化调整阈值判别门限,在保障传输速率提高的同时提升了系统的识别效率。最后,在不同信道情况及实验设定下分析对比了系统误码率情况。在实验环境设定下数据吞吐率比原有系统提升近60%,证明了本文所提出反向散射优化方案的可行性。对比传统反向散射技术提高了数据传输速率与系统稳定性。说明在无需使用高功耗、高复杂度的器件和技术下,多进制M-PSK反射调制在实现低功耗无源感知设备之间的良好通信性能。