주변(ambient) 백스캐터 통신은 초저전력 무선 시스템을 위한 유망한 패러다임으로 부상하고 있다. 다양한 IoT 응용을 지원하기 위해, 백스캐터 통신은 높은 업링크 처리율을 제공하면서도 초저전력 소비를 유지하고, 별도의 인프라 없이 기존 Wi-Fi 신호를 재사용할 수 있어야 한다. 그러나 기존 Wi-Fi 신호 위에서 고처리율 백스캐터를 달성하는 일은, 주변 신호가 급격히 변동함에 따라 백스캐터 신호가 왜곡되며 그 결과 디코딩 신뢰도가 심각하게 저하되고 처리율이 제한되기 때문에 여전히 어렵다. 코드워드 번역(codeword translation) 및 샘플별(per-sample) 인코딩과 같은 기존 접근법은 단일 캐리어 변조와 듀얼 수신기(dual receivers) 또는 전이중(풀-듀플렉스, full-duplex) 수신기와 같은 추가 하드웨어의 필요성으로 인해, 특히 이러한 요구사항들을 모두 충족하지 못한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 초저전력 장치(ULPD)가 멀티캐리어 변조(multi-carrier modulation)를 이용해 데이터를 변조하고 주변 Wi-Fi 신호를 반사하여 데이터를 전송하는 MCScatter를 제안한다. 주변 신호 변동으로 인한 왜곡을 완화하기 위해, MCScatter는 무선 전파 효과와 변동성을 모두 포착하는 유효 채널(effective channel)을 추정하고 이에 따라 수신 신호를 등화(equalize)한다. 처리율을 향상시키기 위해 MCScatter는 두 가지 메커니즘을 통합한다. 첫째, 부반송파(subcarrier) 간 서로 다른 변조 방식을 선택하는 주파수 인지 적응 변조(Frequency-aware Adaptive Modulation, FAM)이다. 둘째, Wi-Fi 신호의 순환 접두부(Cyclic Prefix, CP)에 내장된 ULPD 데이터를 안정적으로 디코딩할 수 있게 해주는 최대우도추정(Maximum Likelihood Estimation, MLE)이다. 우리가 아는 한, MCScatter는 OFDM 기반 ULPD 변조와 주변 Wi-Fi 신호의 실용적 재사용을 함께 실현한 최초의 설계이다. 시스템 동작을 해석적으로 규명하기 위해, MCScatter에 대한 해석적 비트오류율(bit error rate, BER) 모델을 개발한다. 평가 결과는 MCScatter가 BER과 처리율 양 측면에서 벤치마크 대비 유의하게 우수함을 보여준다.

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