环境反向散射通信(Ambient Backscatter Communication,AmBC)为物联网能量效率问题提供一种新的解决方案。反射传感器是不需要额外的射频(Radio Frequency,RF)源来提供专门的载频信号,而是利用空中已经存在的RF信号为自身提供能量并与阅读器进行通信。但是由于反射传感器设备简单,所有反射到阅读器的信号能量较弱,通信距离和数据传输率受到限制。除此之外,干扰信号的能量较强,给反射传感器的信号检测带来很大的挑战。为了改善反射传感器信号的检测性能,研究抑制强干扰的信号检测方法在AmBC中具有重要意义,本文的主要工作和创新点如下:(1)首先介绍了频控阵(Frequency Diverse Array,FDA)阵列数学模型和其工作原理。基于其发射信号具有角度-距离-时间依赖性相关特性,我们提出了基于FDA的AmBC系统模型。为了检验该模型的检测性能进而提出基于差分解调的最小误码率(Bit Error Rate,BER)检测。我们依据标签差分调制和解调的原理构造出检测统计量,得到检测阈值和BER相应的封闭理论表达式,并绘制出BER曲线。与传统的基于相控阵(Phase Array,PA)的AmBC系统相比,FDA-AmBC系统具有更优的误码性能。此外,我们还分析了FDA的频偏对于AmBC系统误码率的影响。(2)在FDA信号具有时变性且假定射频源与反射标签相距较远的情况下,为实现直接链路信号和反射链路信号在时域上分离,我们提出一种基于双阈值自适应检测算法;根据阅读器接收的信号是时变的特性,设计频偏和标签边界,确定极限检测角度,然后依据能量检测法计算出两个检测变量,给出两个理论检测阈值和BER表达式。与最大似然检测该检测算法相比,该算法具有更高的角度稳定性。(3)为了检测位于不同方向的反向散射标签的发射信号,本文还提出了一种基于多天线的波束形成检测方法,该方法可以抑制直接链路的强干扰,并增强其他方向的反向散射信号的能量。该算法可以从多个方向检测目标信号,而无需设置其他边界标签。缺点是它增加了接收机的复杂性和硬件要求。