从马克·维瑟（MarkWeiser）在1991年提出“Ubiquitous Computing”（普适计算）理念开始，人们就一直致力于实现广泛的“人-机-物”互联，希望以最自然的方式提供服务，对泛在计算环境进行充分感知逐渐成为一项基本诉求。无源感知作为近年来的一项新兴技术，以其特有的感知机理和方法，逐渐成为泛在感知计算领域的核心支撑技术。与传统的有源感知相比，无源感知主要依赖于从环境中获取的能量完成计算、感知与通信，无需电源对终端节点持续供电，因此，它在续航、部署、维护等方面拥有传统有源感知无法匹及的潜在优势。然而，当前大多数无源感知技术是基于未标记的反射信号进行感知，无法区分多个反射信号的具体来源，因此，无法对同时存在的多个感知对象进行有效区分，导致应用范畴受到限制。
射频识别（Radio Frequency IDentification，RFID）技术的出现为实现“可标记”的无源感知提供了新的机遇。RFID系统基于反向散射（backscatter）机制来实现RFID阅读器与标签之间的通信。在反向散射过程中，阅读器天线发射的连续波信号被RFID标签调制并反射，从而使阅读器有效地识别标签信号。一方面，RFID标签反向散射的信号非常微弱，极易受到各种环境因素的干扰，包括传输环境中的多径效应、干扰对象的能量吸收等。因此，表征传输环境因素的信息会天然地包含在RFID标签的反向散射信号中。基于这一特性，RFID技术的功能逐渐实现了由“识别”到“感知”的蜕变。另一方面，RFID的可标识特性能够有效区分反向散射信号的来源，从而保证了无源感知机制的“可标记性”。如下图所示，利用反向散射通信机制的环境敏感特性，RFID系统可以基于标签反射信号中携带的环境因素的动态特征对指定对象进行感知，例如肢体行为识别、呼吸及心跳监测等。
RFID可标记无源感知技术
面临的问题与挑战
凭借着与生俱来的“识别基因”和反向散射特性赋予的“感知能力”，RFID的出现为可标记无源感知提供了新的可能性。但事实上，对于RFID系统基于反向散射通信的无源感知这种全新感知模式，其中的感知机理和方法都尚未明确。从感知环境中获取的射频信号所蕴含的各项感知特征（如信号强度、相位变化、多普勒频移等）与不同的感知状态（如空间位置、动作行为、生命体征等）之间的变化关系和敏感程度，还有待进一步探索。具体来说，基于RFID的无源感知主要存在以下亟待解决的挑战性问题：
1. 跨域感知缺乏理论模型支持：RFID系统利用反向散射信号在信号域的特征来对其他感知域的状态进行推理，实现跨域感知。然而，目前还缺乏一套有效的理论感知模型，来刻画多个感知域和射频信号在时间、空间、频率等信号域的潜在关联性，无法通过量化的方式来度量相关特征参量之间的数理关系，因此无法有效指导跨域感知。
2. 感知信号易受多种因素干扰：面向真实复杂环境中普遍存在的动态性、复杂性和不可控性，从无源感知RFID系统中获取的射频感知信号容易受到环境中多种因素的干扰，如能量吸收、多径反射等，导致相关信号特征被湮没在周围的环境噪声和干扰中，直接影响无源感知系统的感知性能，这对提升无源感知机制的泛化能力提出了挑战。
3. 绑定/非绑定感知欠缺方法论指导：在RFID无源感知过程中，一个或多个RFID标签往往以接触或者非接触的方式来对感知对象实现“绑定式感知”或者“非绑定式感知”。然而，对于绑定式感知和非绑定式感知的核心内容如感知模型、部署结构、感知方法、协同方式等，仍然缺乏一套成熟完善的方法论来进行指导。
综上所述，如何在面向不同感知环境及不同感知对象的条件下确保RFID感知机制的“泛化能力”，提升实际的感知性能，已经成为当前无源感知领域的重要科学问题。
