物联网是新一轮科技革命的核心驱动,是引领社会发展的重要力量。射频识别是一种典型的反向散射通信技术,它通过从射频信号中收集能量来使得通信设备摆脱固定电池的束缚,一定程度上解决了物联网中传感器的能源问题。然而,现有射频识别系统需要读写器发送专用的射频激励信号来激活标签,系统的通信距离和部署灵活性受限,无法满足未来物联网通信的需求。环境反向散射通信（Ambient Backscatter Communication,AmBC）技术利用环境中已经存在的射频信号进行通信,无需专门的激励源和频谱,为超低功耗高速率的物联网通信带来可能。目前关于AmBC的大多数研究工作主要针对单反射设备（Backscatter Device,BD）,而针对多BD的AmBC系统的研究还很缺乏。因此,本文研究了基于正交频分复用信号的多BD全双工型环境反向散射通信网络（Full-Duplex AmBC Network,F-ABCN）资源优化问题、以及多BD并行传输的F-ABCN接收检测算法设计。首先,本文通过联合优化F-ABCN中BD的反向散射时间分配系数、BD的功率反射系数以及全双工接入点的子载波功率分配系数,以最大化多个BD的最小吞吐量,在确保公平性的前提下实现系统吞吐量性能的最优化。本文对于F-ABCN中存在单一BD的特殊情况,给出了优化问题的闭式解。对于F-ABCN中存在多个BD的一般情况,提出了基于块坐标下降和连续凸优化技术的迭代算法,实现了对复杂优化问题的求解,并证明了该算法的收敛性。进一步,本文引入了吞吐量区域的概念,揭示了多个BD吞吐量之间的最优折中关系。仿真结果表明,与F-ABCN均等资源分配和半双工环境反向散射通信系统联合资源优化两种基准方案相比,本文所提出的F-ABCN联合资源优化机制能够获得更高的系统吞吐量。另外,本文还通过仿真结果,分析评估了传统用户吞吐量需求约束、BD收集能量约束和接入点子载波功率分配峰值约束对系统吞吐量的影响。此外,本文研究了F-ABCN中多BD并行传输的接收机算法设计,提出了基于最大期望算法和数字编码跳变特性的并行传输检测算法。具体地,本文使用K均值算法为接收信号的星座点进行预聚类,以获得合适的初始值,然后使用最大期望算法进行精准聚类。然后,利用现有反向散射通信系统标准中主流的BD信号双相间空号编码（FM0）的电平翻转特性,在无需信道状态信息和簇映射导频的情况下获得聚类后的簇与BD发送比特之间的映射关系,实现多个并行传输BD的信息比特恢复。仿真结果表明,与基于密度聚类的并行传输检测算法相比,本文提出的并行传输检测算法可以降低检测的误比特率。针对两个BD并行传输且双天线接收的场景,在误比特率为10^-2的可靠性检测要求下,所提方法比基准方法获得7.5dB的信噪比提升。