近年来,物联网(Internet-of-Things,IoT)得到了快速发展,“感知中国”、智慧城市等物联网应用场景也得到了越来越多的关注。在物联网场景下,通常将会存在大量传感器等小微型设备,而其中的一些设备(例如部署在厂房中的传感器)需要长期以低功耗、低成本的方式工作,对于便捷供电与低功耗绿色通信等技术提出了更高的要求。在供电问题上,使用线缆对大量小微型设备供电时,布线成本和复杂度都较高,所以更为方便、灵活的无线供电是更理想的方式。近年来无线供电技术也快速发展,近距离的电磁感应耦合式无线供电技术已用于商用产品中,而射频供电(radio frequency powering,RF powering)则是一种利用射频电磁波传输能量的无线供电技术,供电距离较远,适合对大量设备供电。并且射频信号已经存在于各类生产生活环境中,需电设备甚至可以从这些信号中获取能量,使得射频供电更具有优势。而对于设备的绿色通信需求,无线通信同样是更便捷的解决方式。然而传统的无线通信技术例如蜂窝网、Wi-Fi、蓝牙等,其能量消耗对于小微型设备而言较大。而近年来得到关注的环境反向散射通信(ambient backscatter communication,AmBC)则是一种超低功耗的绿色通信技术。这种技术通过反射环境中已存在的信号进行通信,功耗很低甚至无功耗,也不需要专用的无线频谱资源,部署和维护成本都较低,非常适合大量通信要求不高的小微型设备。不过当前对于环境反向散射通信的研究较少,缺乏对大规模应用场景的建模和分析。而本文则在蜂窝网背景下,对大规模的、结合射频供电和认知无线电(cognitive radio)的环境反向散射通信进行分析研究。认知无线电技术是一种使得设备可以感知并利用环境信号,以提高无线频谱资源利用率的技术,可以和射频供电以及环境反向散射通信紧密地结合,带来更稳定、灵活的绿色通信。本文首先使用空间点过程对网络中各类设备,包括基站、蜂窝网用户和作为次用户的小微型设备的空间分布进行了建模,详细分析了网络中的时间划分、干扰情况等,之后使用随机几何方法对蜂窝网用户和次用户的性能进行了分析。结果表明次用户具有不错的通信性能,并且对蜂窝网用户的干扰十分有限。此外,本文提出了能量存储再利用模型以进一步提高次用户的能量利用率。之后对于大量次用户对多信道的选择等资源分配问题,本文使用演化博弈进行了建模,并设计了一个基于复制者动态的迭代选择算法进行分析。本文的研究结果展现了环境反向散射通信这一新技术对于绿色无线通信的积极影响,并为实际应用提供了参考。