2020年以来,第五代无线通信标准化工作结束并开始在全球部署。随着爆发式增长的智能设备数量,针对第六代（Sixth Generation,6G）移动通信研究系统也已经开始。作为巨连接的典型应用场景,物联网必将与6G网络深度融合,成为未来的重点研发领域。当前物联网的应用场景很多,如农业、智能家居、医疗保健、智能穿戴、智慧城市等等。然而,海量的用户接入给现有通信系统带来了许多挑战:一方面,随着物联网用户接入的多样化,用户的类型也呈现多样化,不同的用户的需求具有差异;另一方面,海量用户的接入会带来巨大的能源和频谱消耗。当前大部分的无线电频谱资源已经分配完毕,海量用户的接入会造成频谱资源的紧张。传统的用户是配备电池的,尽管频繁的更换电池或者给电池充电可以有效的延长用户寿命,但是会大大提高成本,并且不易实现。这就导致需要一种新的更节能和频谱高效的通信范式。目前,共生无线电（Symbiotic Radio,SR）被认为是超低功耗可持续的绿色通信,在物联网场景中受到广泛关注和研究。SR主要利用环境反向散射通信的特点,它是支持低功耗工作的关键技术。具体来说,在反向散射通信系统中,反向散射设备（Backscatter Device,BD）将利用接收到的环境中的射频信号传输自己的数据,例如接入点,电视塔、蜂窝接入点等,使得环境能量散射通信不需要专用频谱资源。所以,环境能量散射节点广泛地部署在SR系统中。SR系统由主系统和次系统构成,主系统中的主用户一般是正常的手机用户,一般距离接入点比较远,接入点将会发送信号给主用户以保证主用户的正常传输工作。而次系统中的次用户通常是BD节点,BD节点的信号接收器一般放置在接入点处,而BD节点发射的信号也只能传输给其接收器处。BD节点将会利用主系统中发射给主用户的射频信号,反射该信号从而完成BD节点的自身信息传输。由于环境能量散射节点的特点,BD节点传输信号的强度严重取决于环境中的射频信号强度,所以BD一般只适合部署在距离接入点很近的位置,并且BD节点的吞吐量性能比较差,但是由于其超低功耗能够保证长时间的工作。BD一般是具有环境检测功能的传感器节点,部署在环境中,完成长时间的低吞吐量。值得注意的是,一方面,SR系统下的主次用户并不是平等的,系统会优先满足主用户的服务需求,之后再考虑次用户的服务需求,并且通常主用户和次用户之间的服务需求具有差异性;另一方面,次用户由于共用了主用户的频谱资源,会对主用户造成一定的干扰。现实的通信网络中,用户服务需求的差异性十分明显,比如在大规模工厂中,不同的区域部署的传感器节点所需的服务需求不同,可能有的区域需要实现高吞吐量（对时延要求不高）、而有的区域需要低时延（对吞吐量要求不高）。这种差异性服务需求与SR系统相契合。因此,本文针对SR系统中展开具体研究,提出了在多接入点场景下的SR系统的资源分配策略。当前的SR系统都是基于单接入点下的研究,但是随着接入点数量的增加和接入点分布更加密集,SR系统中的射频信号更加复杂,用户往往是同时被多个接入点服务。因此,本文主要考虑多接入点场景下的SR系统。首先,考虑到目前物联网的主流架构是蜂窝物联网,我们考虑在蜂窝网络中协作接入点下的SR系统,多个接入点通过回程链路进行连接,接入点之间共享用户数据和信道状态信息,多个AP采用联合处理的传输方式,为主用户服务。由于主用户一般为手机用户,主用户与接入点的位置可以比较远,而根据环境能量散射通信传输信号的特点,BD只能部署在距离接入点很近的位置,并且传输的数据也只能传输给各自BD接收器放置的接入点。根据这个模型,环境能量散射节点会接收到多个接入点发射的射频信号,信号能量强度更大,我们提出方案来对系统资源进行合理分配,来提升BD的公平性。进一步地,由于协作接入点仍然是基于蜂窝网络来实现的,而传统的蜂窝网络的主要思想是利用宏蜂窝小区分裂,这会导致蜂窝的覆盖面积越来越小,并且带来更加严重的小区间干扰和小区切换等问题,而CF-m MIMO引入以“以用户为中心”的理念,基于分布式部署,将大型的接入点拆分成多个小型的接入点,保证用户同时被多个接入点服务,缩短了用户和接入点之间的距离,即“去蜂窝”的概念,可以实现更加均匀的覆盖范围,被认为是物联网场景下非常值得研究的替代架构。在可预见的未来,传统的蜂窝物联网将会被CF-m MIMO所取代。而CF-m MIMO也是典型的多接入点场景。作为典型的多接入点的通信场景,我们将研究CF-m MIMO与SR系统的结合,在该场景下进行资源分配,以提升系统的整体性能。根据文献调研,本文是首次针对多接入点下的SR系统进行研究,以实现超低功耗绿色通信。针对协作接入点下的SR系统,考虑到对于次用户而言,高吞吐量并不是最重要的性能指标,而各个BD之间的公平性才是次系统最需要考虑的性能指标,因此,本文通过联合优化接入点发射功率分配因子、次用户的反射系数、以及次用户上行时间分配系数,提出了在不影响主用户吞吐量限制的前提下,最大化次用户公平性的资源分配策略。在这种场景下,接入点工作在全双工模式下,每个接入点附近都会有次用户在接入点附近,并且次用户的接收器都放置在距离最近的接入点处,所有的接入点同时为主用户服务,每个次用户会接收到多个接入点发射的射频信号,并且次用户以时分复用的方式向上行传输数据给各自的接入点。本文通过对主用户吞吐量进行约束以及对资源进行限制,建立了优化问题。首先,通过拉格朗日对偶因子法寻找到该优化问题的可行解。考虑到该优化问题变量之间具有强耦合性的特征,本文将该优化问题通过块坐标下降（Block Coordinated Decent,BCD）法将一个优化问题拆分成两个子优化问题。具体来说,通过BCD方法转换之后,我们使用经典的内点法解决次用户上行时间分配系数的子优化问题;针对第二个子优化问题,我们联合优化接入点发射功率分配因子和次用户的反射系数。通过引入辅助变量,该问题被转换成可使用凹凸过程求解的子优化问题,将该子优化问题由非凸问题转换成等价的凸问题之后,我们使用经典的拉格朗日对偶因子进行求解,通过讨论变量的可行域,利用图形法我们将可行域划分成四个区域,缩小限制条件,从而得到不同情况下的最优解。此外,我们通过理论推导证明了该优化问题的收敛性。最后,通过和内点法解出来的性能对比发现,仿真结果证实了我们提出的资源分配算法的正确性,即,在多接入点下的SR系统中能够保证达到主用户吞吐量限制的同时,最大化次系统用户的公平性。该资源分配算法和与传统的资源分配策略（平均时间分配策略和最大发射功率策略）相比,具有更好公平性性能。针对CF-m MIMO下的SR系统,和协作接入点下的SR系统中AP联合传输不同的是,CF-m MIMO的特点导致还需要额外的对每个接入点的发射信号进行预编码,以减少接入点对其他主用户的干扰。每个次用户将会以时分复用的方式向上行反射数据给各自的接入点,所有的接入点都与中央处理器通过回程链路连接和传输数据。在这种场景下,考虑到系统的能量效率是CF-m MIMO中一个非常重要的性能指标,我们提出了在满足主次用户的差异性吞吐量需求的情况下,基于两种预编码技术的资源分配算法,以优化整个系统的能量效率,即基于共轭波束成形的资源分配策略和基于迫零的资源分配策略。针对这两种资源分配算法,我们分别利用BCD方法将一个优化问题拆分成三个子优化问题,在每个子问题的求解上,我们利用连续凸逼近方法将非凸优化问题转换成凸优化问题。同时,我们证明了这两种预编码技术的资源分配算法的收敛性,也分别讨论研究了两者预编码复杂度和计算复杂度。仿真结果证明,将SR和CF-m MIMO结合,和传统的CF-m MIMO系统相比,可以大大提高整个系统的能量效率,并且适合主次用户需求具有差异性的场景。同时,本文提出的这两种分配算法与传统资源分配算法（平均时间分配策略和最大发射功率策略）相比,都能够达到更好的能量效率性能,证明了SR和CF-m MIMO融合之后的优越性。此外,我们还分析了考虑SR加入CF-m MIMO之后,和传统的CF-m MIMO相比,主次用户的性能受影响的程度,还分析了基于两种预编码技术的资源分配算法下系统应存在的最佳接入点部署个数、最佳主用户个数、以及次用户个数,以及这两种预编码技术的适用场景,为实际部署和实施提供参考。