环境反向散射通信（Ambient Backscatter Communication,Am BC）不需要额外的射频（Radio Frequency,RF）源信号,通过无源标签收集环境中已有的RF信号,能够同时实现能量采集和信息传输,为物联网（Internet of Things,Io T）的研究提供了新的能源方案。受无源标签功率的影响,反射信号能量较弱,其传输速率和通信距离都会受到限制。此外,其他链路能量更强的信号会给接收机的检测带来很大挑战。同时,信道状态信息（Channel State Information,CSI）估计也是一大难题。本文的主要工作和创新点如下:本文首先介绍了AmBC技术,使用无源标签通过环境中已有的射频信号进行散射通信,以往的研究大多都设置单天线标签,在本文中考虑多天线标签实现发射分集。接着介绍频控阵（Frequency Diverse Array,FDA）的基础阵列模型和具有角度-距离-时间相互依赖的波束特性。进而,提出了基于FDA的多天线Am BC系统模型。为了解决CSI估计的难题,提出了基于卡方检验的检测器,最优标签天线的选择方案,以及基于支持向量机（Support Vector Machine,SVM）的检测方法,从而最大限度地提升检测概率。然后在未知CSI的情况下进一步提出了基于F检验的盲检测器。通过仿真验证了理论研究的正确性,提升了检测概率,尤其优化了低信噪比下的误码性能。考虑到实际AmBC系统受到莱斯衰落信道的影响,提出了莱斯衰落信道下的基于频控阵的环境反向散射通信（Frequency Diverse Array Ambient Backscatter Communication,FDA-Am BC）系统的测量模型,以及基于差分调制（Different Modulation,DM）的检测器。针对存在反应干扰机的情形,提出基于最大似然（Maximum Likelihood,ML）估计理论的检测器。通过仿真验证了提出的解决方案,可以显著地改善系统在被干扰攻击时的吞吐量和误码性能。