5G backscatter communication presents an emerging energy-efficient IoT connectivity solution with enhanced availability and data rate advantages over traditional wireless networks. For 5G backscatter, synchronization is crucial as it ensures high-quality transmission. Popular synchronization methods employ autocorrelation and cross-correlation for accurate timing, yet they are constrained by resources. Traditional cross-correlation-based methods for resource utilization optimization also fail in 5G backscatter due to the presence of multiple templates for 5G. A synchronization strategy that supports high accuracy and low power would be highly attractive for wireless backscatter communication. We propose Symmetric Differential (SD)-based Sync, an accurate and resource-efficient synchronization method for 5G backscatter. We have observed that the envelope of the 5G Primary Synchronization Signal (PSS) exhibits a unique mirror symmetry, which enables us to employ differential techniques for low-power PSS detection. We extensively evaluated our design using a testbed of backscatter hardware, SDR gNodeB, and User Equipment (UE). Results show that our SD consumes 3,175 D flip-flops, which is 87x lower than NR fine timing (NFT), 181x lower than symmetry-based semi-template sync (SST), and 30x lower than symmetric autocorrelation (SA)-based sync.


翻译:5G反向散射通信提供了一种新兴的节能物联网连接方案,相较于传统无线网络具有更高的可用性和数据速率优势。在5G反向散射通信中,同步至关重要,因为它是确保高质量传输的基础。常用的同步方法采用自相关和互相关实现精确计时,但受限于资源。传统基于互相关的资源利用优化方法在5G反向散射场景中因存在多个5G模板而失效。一种兼具高精度与低功耗的同步策略对无线反向散射通信极具吸引力。我们提出基于对称差分(SD)的同步方法,这是一种面向5G反向散射的精确且资源高效的同步方案。研究发现5G主同步信号(PSS)的包络具有独特的镜像对称性,这使我们能够采用差分技术实现低功耗的PSS检测。我们利用反向散射硬件、SDR gNodeB和用户设备(UE)组成的测试平台对该设计进行了全面评估。结果表明,我们的SD方法仅消耗3,175个D触发器,比NR精确定时(NFT)低87倍,比基于对称半模板同步(SST)低181倍,比基于对称自相关(SA)同步低30倍。

0
下载
关闭预览

相关内容

《探索5G在海事军事通信中的潜力》
专知会员服务
15+阅读 · 2025年11月1日
《5G 毫米波赋能 8K 视频制作》未来移动通信论坛
专知会员服务
12+阅读 · 2022年4月15日
专知会员服务
44+阅读 · 2021年8月10日
专知会员服务
50+阅读 · 2021年6月3日
史上最完整的5G介绍PPT
网易智能菌
25+阅读 · 2019年7月12日
5G时代:北京移动业务支撑系统 DevOps 实践
DevOps时代
15+阅读 · 2019年6月13日
5G全产业链发展分析报告
行业研究报告
12+阅读 · 2019年6月7日
报告 | 5G十大细分应用场景研究报告(附PPT图片)
走向智能论坛
19+阅读 · 2019年4月24日
车路协同构建“通信+计算”新体系
智能交通技术
11+阅读 · 2019年3月26日
5GAA:C-V2X和DSRC的性能对比分析报告
智能交通技术
11+阅读 · 2019年3月8日
5G进电厂走到了哪一步?
1号机器人网
15+阅读 · 2019年2月13日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 3月24日
VIP会员
最新内容
美国从乌克兰无人机战争中学习经验
专知会员服务
6+阅读 · 6月21日
ICML 2026 | 面向视觉语言模型的语义鲁棒性认证
专知会员服务
2+阅读 · 6月21日
学习数据的几何:形状空间分析数学综述
专知会员服务
10+阅读 · 6月17日
定向能反无人机系统最新发展动态
专知会员服务
12+阅读 · 6月17日
相关资讯
史上最完整的5G介绍PPT
网易智能菌
25+阅读 · 2019年7月12日
5G时代:北京移动业务支撑系统 DevOps 实践
DevOps时代
15+阅读 · 2019年6月13日
5G全产业链发展分析报告
行业研究报告
12+阅读 · 2019年6月7日
报告 | 5G十大细分应用场景研究报告(附PPT图片)
走向智能论坛
19+阅读 · 2019年4月24日
车路协同构建“通信+计算”新体系
智能交通技术
11+阅读 · 2019年3月26日
5GAA:C-V2X和DSRC的性能对比分析报告
智能交通技术
11+阅读 · 2019年3月8日
5G进电厂走到了哪一步?
1号机器人网
15+阅读 · 2019年2月13日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员