IEEE Internet of Things Journal
物联网中的隐蔽无线通信：从AWGN信道到THz频段
摘要
秘密通信可以防止对手知道两个用户之间已经发生了传输。在本文中，我们考虑在物联网部署密集的物联网网络中进行隐蔽无线通信，其中物联网设备不仅会遭受背景噪声，还会遭受其他Tx设备的综合干扰。我们的结果表明，在具有较低AWGN频率的密集IoT网络中，当Alice与对手Willie da，w =ω（n1 /（2α））之间的距离时，Alice可以可靠地和秘密地将O（log2n）比特传输到Bob在n频道中使用。在具有THz（Terahertz）频段的IoT网络中，秘密通信更加困难，因为Willie可以将接收器简单地放在Alice和Bob之间的窄波束中，以检测或阻止其LOS通信。我们证明了在这种情况下，通过利用来自粗糙表面的反射或漫散射，仍可以进行隐蔽通信。从物理层安全性的角度来看，秘密通信可以从底层增强物联网网络的安全性。
简介
物联网（IoT）正在极大地改变我们的日常生活[1]。同时，安全问题也成为物联网未来几年的首要任务之一[2][3][4]。传统的网络安全加密方法不能解决所有的安全问题。如果用户希望秘密通信（而不被其他检测器检测到），那么加密以防止窃听是不够的[5]。即使消息是加密的，元数据，例如网络流量模式，也可以显示一些敏感信息[6]。在战场上，士兵们希望隐藏他们的踪迹，所以他们需要秘密地交流。此外，如果对手无法检测到传输，即使他拥有无限的计算和存储能力，也没有机会发起“窃听和解码”攻击。
物理层的秘密通信有着悠久的历史。它总是与“无线隐写术”有关，即隐藏信息被嵌入到覆盖信号中以构造隐蔽信道，例如在WiFi的训练序列[7]上编码信息、WiFi-OFDM符号的循环前缀[8]或脏的WiFi-QPSK星座[9]。在本文中，我们考虑在密集物联网中利用背景噪声和聚集干扰来隐藏用户传输企图的物理层隐蔽通信。假设一个场景，一个发射机Alice想通过无线信道秘密地向接收机Bob发送一条消息，以免被一个看守Willie发现。Alice可以利用信道中的噪声代替覆盖信号的统计特性来隐藏信息。Bash等人的开创性工作。[10] 研究了AWGN信道中隐蔽吞吐量随信道使用数n的变化规律。结果表明，在Alice和Bob之间使用预先共享的密钥，可以通过n个信道可靠地、秘密地向Bob发送O（√n）比特，使得Willie不知道通信的存在。
由于隐蔽的无线通信可以提供更强的安全保护，因此在过去的几年中，人们投入了大量精力来实现各种网络设置中的隐蔽性。然而，先前关于隐秘无线通信的研究主要集中在具有发送器，接收器和看守的简单系统模型的整个隐蔽性，而在嘈杂的无线网络中隐蔽通信的性能仍然未知。这引发了一个相关的问题：“干扰确实会影响秘密性能吗？爱丽丝或威利能获得多少利益？”在这项工作中，我们考虑具有两种无线信道的密集物联网网络中的隐蔽通信：低频AWGN信道和THz（太赫兹）频带。 AWGN通道是自由空间RF通道的标准模型。如图1所示，尽管噪声在某种程度上是不可预测的，但是在嘈杂的物联网网络中的总干扰更难以预测。在具有较低频率AWGN通道的密集物联网网络中，我们发现秘密通信仍然是可能的。当Alice和Willie da，w =ω（n 1 /（2α））（α是路径损耗指数）之间的距离时，Alice可以在n通道使用中可靠地和秘密地传输O（log2√n）位。
物联网对更大带宽的需求不断增加，使得人们对低频UHF（0.3-3GHz）的兴趣从更高频率、毫米波（30-300GHz）[11]和太赫兹波段（0.1-10GHz）[12]。由于太赫兹波段信号的方向性更强，波束也更窄，因此通常认为太赫兹波段信号比低频信号更安全。然而，这使得秘密沟通更加困难。在太赫兹波段，威利可以简单地将接收器放置在Tx和Rx之间的LOS（视线）路径中，以查找或阻止它们的通信。因此，Alice和Bob需要借助于聚合干扰和NLOS（Non-Line of sight）通信来提高安全性和隐蔽性。在THz波段物联网中，虽然Willie可以很容易地检测到LOS通信，但是我们发现基于反射或散射的通信是一种可行的信息隐藏方法。如图2所示，通过镜面反射－－－－－－－－→AO1B或漫反射－－－－－－－－→AO2B的通信可以避开检测。在密集的物联网中，Willie窃听的散射信号被背景噪声和聚集干扰所掩盖。
相关工作
Bash、Goeckel和Towsley的工作[10]是第一个将信息理论局限于秘密无线通信的工作。在噪声AWGN信道和量子信道上发现了平方根定律[13]。在另一个模型中，如果Alice在可能的长传输时隙序列中仅传输一次，而Willie不知道传输尝试的时间，则Alice可以使用时隙AWGN信道可靠地将O（min{√n log（T（n）），n}）比特传输给Bob[14]。为了提高隐蔽通信的性能，Lee等人。[15] 发现由于信噪比墙的存在，Willie的噪声水平存在测量不确定性，得到了接近非零常数的渐近隐私率。在李的工作之后，他等。[16] 定义了新的度量标准来衡量通信的隐蔽性，刘等人。[17] 考虑了干扰测量的不确定度。
一般来说，这种隐蔽性是由于噪声的存在，而威利无法准确地将其与用户信号区分开来。协同干扰被认为是一种普遍的物理层安全方法[18][19]，它可以增加敌方的测量不确定性。Sobers等人。[20] 利用协同干扰进行隐蔽通信。为了实现O（n）比特在n个信道上秘密传输给Bob，他们在环境中添加了一个“干扰器”，以帮助Alice实现安全目标。Soltani等人。[21]考虑了一种网络场景，其中多个“友好”节点产生人为噪声以隐藏来自多个对手的传输。他等。[22]研究了Bob和Willie在无线网络中受到来自干扰源的不确定发射噪声影响的秘密通信。
本文试图了解在AWGN或THz频段密集物联网中，影响隐蔽通信的因素是什么，干扰对隐蔽通信的影响究竟有多大。
讨论
1）反射点的选择：如果Alice和Bob可以找到几个镜面反射路径来执行NLOS通信，则他们应该选择反射点最接近Bob的路径。 如图13所示，Alice和Bob具有两条镜面反射路径，即A⇒O1⇒B（以O1为反射点）和A⇒O2⇒B（以O2为反射点）。 阴影区域表示威利可以窃听爱丽丝信号的散射区域。 如果选择O1作为反射点，则散射面积较小。 如果有多个反射点到Bob的距离相同，则最好选择入射角为θ1的点，因为入射角越大，归一化保密能力越高。
在找不到镜面反射路径的情况下。 爱丽丝和鲍勃必须使用散射NLOS进行通信。
因为与镜面反射方向相比，散射散射场非常弱，所以它们应该找到与Bob尽可能近的散射点。另外，具有较大σh值的更粗糙的表面是优选的，因为它提供了更强的漫散射贡献。
2）Willie的侦查策略：一般来说，Willie应该将自己置于Alice和Bob之间的LOS路径中，并将天线对准Alice。毕竟，LOS传输是THz频段中最合理，最有效的信道。但是，如果威利不了解爱丽丝和鲍勃之间的NLOS通道信息，或者不知道它们在特定时间使用的反射路径，则更好的方法是采用全向天线来接收爱丽丝的信号。但是这种方法也有一些缺点。首先，全向天线的增益远低于方向角较小的定向天线。这样，全向天线将受到附近其他Tx的更多干扰。图14还显示了当Willie采用全向或定向天线时，Alice和Bob可以获得的归一化保密容量。重要的是要注意，与定向天线相比，全向天线具有相对较低的检测能力。但是，如果威利不了解爱丽丝信号的方向，那么定向天线的错误接收方向将适得其反。因此，威利面临着如何确定天线类型的难题。
威利最好的情况是他知道爱丽丝和鲍勃之间的NLOS传输路径。 但是，威利放弃LOS路径并转到可能的NLOS路径是极其不明智的。 在太赫兹频带中，由于以非常高的数据速率进行传输，因此传输数据包所消耗的时间可望比传统无线网络低几个数量级。 将自己放在爱丽丝和鲍勃之间的位置，威利不仅可以阻止LOS传输，还可以监视其他可能的NLOS传输。
结论
安全是物联网网络发展的基础。 然而，如何保护物联网是一项艰巨的任务，许多相关问题需要解决。 从物理层安全性的角度出发，本文将隐蔽通信引入物联网网络以从底层增强安全性。 如果对手无法检测到用户的传播行为，则他没有机会发起其他攻击。 他看到的仅仅是一个阴影嘈杂的无线网络。
IMWS-AMP
以人体为中心和物联网天线系统的材料和技术的最新进展
摘要
在最近的十年中，我们见证了无线通信系统的一场革命。在此贡献中，提出了一些新颖的材料和技术，用于开发用于以身体为中心的通信和物联网的专用天线系统。特别是，将纺织品和软木材料用作天线基材，并结合导电纺织品或非常薄的聚酰亚胺铜覆层。接下来，我们将重点介绍由于其出色的体天线隔离性而产生高度稳定辐射特性的天线拓扑。因此，我们在基板集成波导技术中实现了宽带背腔缝隙天线。这可以设计出高效的有源纺织天线系统，其中电子电路和能量收集器部署在天线辐射部分附近。最后，我们演示了这些系统如何利用多天线处理技术来提高无线信道的吞吐量和健壮性。
简介
最近以人体为中心的通信和物联网（IoT）的新型无线系统的引入要求在日常对象中部署大量的通信设备[1]。出于美学原因，应该大量集成这样的电子设备。此外，出于经济原因，这些无线节点的成本应极低。但是，出于实用和能耗的原因，它们应具有较高的运行效率和较大的自主权。当必须满足这些目标时，天线系统通常是关键组件，因为它很大或效率很低。此外，在不利的部署条件下，其辐射性能可能会发生重大变化。
大量的研究工作集中在新颖的专用天线系统上[2]，[3]，[4]。通过重复使用通常在部署对象中遇到的材料，可以降低成本。通过采用薄型天线拓扑，甚至可以隐形集成尺寸与波长相当的高效天线。此外，通过实现宽带性能并利用多天线处理技术，可以实现非常高的数据速率，从而满足各种新兴无线应用的规格[1]。在此文稿中，我们概述了与此类天线系统设计相关的主要挑战，总结了设计原理，并提供了在降低成本的同时优化性能的技术和指南。
在第二部分中，我们讨论了在纺织品，纸张，塑料和软木等现成材料上的天线设计。我们概述了与用集成节点的对象中通常遇到的材料替换专用天线基板有关的挑战。我们还为天线设计师提供了选择最佳基板材料的指南。接下来，在第三部分中，我们利用衬底集成波导（SIW）技术在此类材料中实现天线。这使设计人员能够采用具有很高的机体-天线隔离度的天线拓扑，从而确保在各种不利的部署条件下都具有非常稳定的辐射特性。而且，这种隔离将避免有源天线系统中天线和收发器电子设备之间的寄生耦合，在有源天线系统中，电子设备直接部署在馈电平面上，如第IV节所述。最后，在第五节中，我们概述了一些多天线处理技术，以实现吞吐量和可靠性
二。 新型天线基材
降低成本的有趣研究途径包括重复使用已经存在的材料，这些材料已经可以作为部署在IoT [4]，[5]和个人无线通信网络[5]，[6]中的无线节点的基板使用。当然，用普通材料代替高频层压板和专用天线泡沫对天线设计提出了特殊的挑战。首先，他们不能依靠现成的数据表。相反，他们需要依靠专用的表征程序来表征介电特性和每种潜在基材的损耗[7]，[8]。其次，它们必须考虑材料特性和基底不均匀性的巨大差异[9]。捕获这些可变性和不确定性方面要求在全波计算机辅助设计过程中包括随机设计框架。通过深入了解表征天线品质因数变化的概率密度函数，这些工具避免了天线要求的不必要的过分规范，从而降低了成本和潜在的电磁兼容性问题。
近年来，已经在纺织品，纸张，塑料和软木塞上实现了天线原型[2]，[5]，[10]。 由于这些材料大多数都是柔性的，因此至关重要的是要验证弯曲会在多大程度上影响天线性能[11]。 而且，这些基板中的一些可能会吸收水颗粒，从而使天线性能取决于相对湿度条件[12]。 因此，重要的是选择疏水性基材材料，优选地其回潮率小于3％。 压缩也可能会显着改变天线性能[13]。 为避免在基板临时压缩后永久失谐，建议将材料的压缩永久变形限制在小于30％的值，以验证在将基板高度降低至其标称值的70％时仍可获得令人满意的辐射性能 [14]。
三， 低成本高性能SIW天线
与传统的无线系统相反，以身体为中心或物联网设置的天线通常会在不利的工作条件下部署。辐射效率的重要降低可能是由于位于天线附近物体（例如人体或用作天线平台的“物体”）中的有损耗材料吸收而导致的。因此，需要具有非常高的人体天线隔离度的适应性拓扑，以确保在变化的工作条件下具有令人满意的性能。
近来，已经显示出可以在上述衬底材料中实现SIW技术以实现低成本高性能宽带天线[2]，[4]，[10]。在SIW腔背隙式缝隙拓扑中，腔屏蔽了天线平台的共振场。因此，避免了不期望的辐射和寄生表面波。由于功率仅沿着期望的方向通过天线插槽辐射，因此这在不利的部署条件下显着提高了效率。此外，这种拓扑结构允许紧凑的阵列设计以及最小的互耦[15]，[16]。 SIW组件可以通过细管，细线或用导电环氧树脂密封的穿孔来实现[5]。
已经提出了几种用于以身体为中心的通信和IoT的SIW天线设计。通过在SIW天线腔中激发多种模式，可以获得宽带操作[10]，[15]，[17]，[18]。通过明智地分配预期工作频率的腔模式，甚至可以实现超宽带性能[19]。此外，可以在相同类型的技术中实现不同类型的无源微波组件，从而实现天线阵列及其馈电网络的低成本紧凑集成[20]。
IV。 主动天线系统
可靠性是体心天线设计过程中必须包括的另一个方面。连接器和电缆通常是薄弱点，当受到压力，拉力和扭转时，它们很容易折断。通过设计紧凑的有源天线系统可以避免此问题，其中高效天线系统所需的较大表面充当有源电子电路的集成平台[21]。
由于其出色的天线/平台隔离性，SIW天线拓扑结构可通过低成本的生产过程将有源和无源组件直接部署在天线上[5]。这可以经济高效地实现高效，低调的自主无线节点。有源电子电路也可以部署在其他天线拓扑上[22]。但是，为了避免不稳定，重要的是要充分屏蔽功率和/或低噪声放大器免受天线辐射的影响。这可以通过将有源电路部署在接地平面后面的天线馈电平面上来实现。通过使用非常短的通孔将放大器连接到天线，可以将损耗和EMC问题降至最低。此外，可以在全波/电路协同设计过程中共同优化天线及其有源电路[23]。
在第二步骤中，可以通过将能量收集器直接放置在天线平面[6]，[18]，[24]，[25]上并连接到电源管理系统来提高自主性。直流线必须远离天线的辐射边缘，以免改变辐射方向图。在许多天线拓扑中，例如SIW腔后置缝隙天线，天线平面是DC接地平面，这意味着仅一条DC线路必须布线到馈电平面。可以利用空心通孔将后者的导线带到馈电平面，而不会影响天线辐射。
V.利用多天线处理技术
还应考虑不利的无线电波传播特性。通常，由于人体或其他反射或吸收物体的紧密靠近，阴影和多径传播将比常规无线系统更为严重。而且，天线方向和位置是高度不确定的。部署在适当位置的多个天线的使用可以通过MIMO技术（例如波束形成[12]，分集[16]，[26]和空间复用[27]）显着提高信道的可靠性和容量。
通过组合源自部署在人体相对位置的定向可穿戴天线的信号，分集可以减轻人体阴影并提高可靠性。如果还可以在接收器上获得MIMO信道的足够可靠的估计，则可以通过在接入点处部署多个天线并利用空时编码来获得更高的分集增益[26]。当在短距离无线信道上需要非常高的数据速率时，可以在智能家具中部署天线阵列以提供超小型个人通信小区[15]。在非常有利的信道条件下进行空间多路复用以及为单个用户开发整个系统带宽的结合提供了极大的数据吞吐量。
VI.结论
我们总结了用于以身体为中心的通信和IoT的专用天线系统设计的一些最新进展。 通过重复使用通常在手头的应用中发现的材料，可以降低制造成本。 低矮的天线拓扑结构和SIW技术用于获得紧凑的天线，然后可以将其隐形和不显眼地集成到其环境中，并在各种工作条件下具有稳定的辐射特性。 通过对天线及其有源电子器件进行共同优化（集成到天线馈电平面上以形成有源天线系统），可以实现进一步的改进。 多天线处理技术可确保随时随地进行可靠的通信。 或者，可以将它们用于有利的信道条件下的高数据速率通信。
用于近场物联网的集成毫米波/太赫兹传感器系统
摘要
物联网（IoT）的出现通过使用计算、传感和无线网络无缝地整合物理世界，将其转变为网络物理系统，带来了新的机遇。传感系统是实现物联网的重要组成部分。近场通信（near-field communication，NFC）的使用近年来受到了人们的关注，因为它能够实现低功耗的短距离传感和低内容信息的无线传输。然而，NFC不适用于需要感测对象的实时高分辨率图像或视频的场景。THz波穿透许多对可见光不可穿透的材料，使得THz成像与X射线类似，只是THz辐射是非电离的，因此对被成像的物体，特别是活体组织无害。本文综述了近年来用于近场物联网的硅基毫米波/THz成像传感器的研究进展。关键词-物联网（IoT）、传感器、硅、CMOS、太赫兹（THz）、毫米波（mm波）、接收器、发射器、成像、光谱学。
引言
物联网（IoT）可以说是信息技术革命的下一波浪潮。 它利用计算机，传感和无线网络在物理世界中实现了无缝的机器对机器交互，并将其转变为网络物理系统。 到目前为止，尽管主要的研发工作一直在开发功能更强大的计算和通信设备，但物联网将连接性的概念扩展到了使用传感器和/或执行器唯一识别的所有物理系统/对象（图1）。
物联网中设备之间的“智能”通信概念要求它们包含可以主动感知和传达这些设备特定方面的智能传感器。标记，跟踪和“识别”网络物理系统中的对象的可能性与IoT概念的部署紧密相关。在这种情况下，基于NFC的传感器可能起关键作用，因为使用这些传感器可以轻松地识别，调用，控制或配置电子/电气设备。因此，基于NFC的传感器有助于实现适合连接到IoT网络的低功率和短距离电子识别。但是，许多应用要求传感器能够感应和检测比简单条形码更复杂的内容。例如，食品和农业行业所需的传感器必须能够检测特定的化学或有机成分。安全和监视应用程序要求传感器能够穿透物体并投射出被罩或衣服下面的隐藏物体（例如，武器或刀具）的图像。
最近，0.1-3 THz的频率范围（称为THz间隙）（图2（a））已实现破坏性应用，如每秒10吉比特的无线通信以及主动/被动感应。在可见光谱中看起来不透明的许多材料在太赫兹波段是透明的，反之亦然[2]。太赫兹辐射的主要特征之一是其光谱独特性。太赫兹辐射的典型光子能量约为几兆电子伏。由于许多分子表现出的振动和旋转活化能（也约为几兆电子伏特），因此这些分子在该频率范围内具有特定的光谱指纹，可进行化学识别。此外，太赫兹辐射穿透许多对可见光不渗透的材料，例如纸张，纺织品和各种塑料。因此，太赫兹成像类似于X射线，只是太赫兹辐射是非电离的，因此对被成像物体，特别是活体组织无害（图2（b））。此属性在许多应用中很有用，包括安全性（武器检测-如图2（c）所示，枪支藏在衣服下面的人的太赫兹模拟图像），以及生物检测，例如皮肤癌检测。实际上，已经对THz感应基本生物制剂（例如DNA）和相关生物材料的吸收和散射特性进行了大量研究工作，[3]-[5]产生了可靠的实验证据，证明存在以下物种：在分子水平上由声子模式活动引起的特定共振特征[5]。
纳米级硅工艺已经达到了所需的系统性能[7-11]，而该性能以前只能在基于多芯片模块的平台中使用III-V技术获得[12-14]。 当需要大量的阵列元件时，基于硅的成像传感器的可用性可能特别有利。 此外，硅的高产量使得开发晶圆级成像阵列传感器以实现快速扫描时间成为可能。
图2.（a）太赫兹频带，（b）从太赫兹传感器获得的图像，以及（c）具有隐藏枪支的个人的穿透材料图像[6]。 本文概述了用于传感和成像的高性能基于硅的THz IC的设计。 在合理化为什么硅是中型到大众市场应用的最佳选择之一的技术中，讨论了系统级注意事项和电路设计问题，并提供了案例研究。
二、从系统角度考虑，成像系统分为主动系统和被动系统。
被动成像传感器在室温下检测来自物体的黑体辐射。 正常物质的标称温度高于绝对零值时会发出电磁辐射[15]。 辐射表示人体的热能转换为电磁（EM）能量，因此称为热辐射。 它是熵的辐射分布的自发过程。 物体反射或发射的EM能量的数量由物体的发射率ε表征，该发射率是其介电特性，其表面粗糙度和观察角的函数。 在THz频率范围内，普朗克黑体辐射[15]给出了光谱辐射度Bf（它是向表面发射或从表面反射的功率的量度，并由查看该表面的成像系统接收）。
图3.光谱辐射率与频率的关系 当温度升高时，每个频率的光谱辐射率都会增加，并且峰值光谱辐射率会移至更高的频率[16]。
其中k是玻尔兹曼常数，h表示普朗克常数，c是介质（无论是材料还是真空）中的光速，f是频率，T是以K为单位的温度。 直至亮度峰值），分辨率随频率增加（图3）。 完美的辐射体（称为黑体）的ε= 1，而完美的反射体的ε=0。人体（和皮肤组织）的发射率约为0.9。 无源辐射计收集从目标物体自然辐射的功率，并产生与入射功率成正比的输出电压（图4（a））。
另一方面，有源成像器向对象传输信号并使用反射的信号形成图像。主动成像系统的一个示例在图4（b）中进行了描述，它基于光学辐射/检测。该示例在发射器（TX）侧结合了宽带频率合成器和激光调制器，并且在检测器侧结合了幅度/相位检测器和数字转换器（即ADC）。信号发生器产生频率调谐信号，该信号的频率在整个调谐范围（例如10 MHz-10 GHz）中变化。使用功率分配器将合成信号分为两个信号：（1）用于接收器（RX）侧上的幅度和相位检测器的参考模板，以及（2）调制激光强度的调制信号。发射器中的放大器必须放大信号，以驱动激光二极管。然后，激光二极管将激光束照射到物体中。从组织反射回来的激光信号被光电探测器接收，然后转换回电RF信号。射频信号被放大并与参考信号进行比较。组成的幅度和相位检测器测量接收信号的衰减和相移。
在主动成像系统中，对比度是物体反射率（散射）和方向不同的结果。在被动成像系统中，对比度是物体温度和辐射差异的结果。无源系统虽然没有表现出有源系统的大动态范围，但其本质上是多模的，在某种程度上可以稍微补偿其较小的动态范围。本文概述了图像传感器体系结构的最新发展，该体系可潜在地用于主动或被动成像系统。
图4.（a）焦平面阵列（FPA）成像传感器，以及（b）基于光学的有源成像传感器。 A.毫米波/太赫兹无源成像传感器无源成像传感器主要是灵敏度很高的检测器（或检测器阵列）（图5（a））。
灵敏度的特征在于噪声等效温度差（NETD）。 NETD可以测量与场景标称温度相比的最小温度变化，该变化可在传感器的输出端产生可检测的均方根电压变化。 NETD由（2）[7-12]给出：
其中TSYS是系统噪声温度，BW表示带宽，τ是后端积分时间，G是预检测增益，ΔG是G的均方根变化，NEP表示接收机的噪声等效功率[7-12 ]。 ΔG通常是（2）中的主导项，并且会显着降低NETD。对于不带任何预放大功能而充当简单成像RX的独立检测器，NEP而不是噪声系数（NF）是噪声性能的适当度量，因为平方律检测器本质上是测量噪声的非线性电路。输入电源并产生直流电压。对于图5（a）中的基于直接检测的成像RX（包括增益级（例如LNA）和功率检测器[9-11]），增益级的噪声温度（或NF）和检测器产生的噪声（由NEP测量）会导致整体系统噪声。因此，通过使用（2）叠加来自预放大级和检测器的噪声贡献来获得系统NETD。
A.1基于Dicke的无源成像传感器通过使用前端开关周期性地将接收信号斩波到增益波动频率之上，可以缓解增益波动问题，该前端开关在天线和参考电阻之间周期性地切换[12]（见图5）。 （b））。除了增益波动问题，1 / f噪声被认为是低频干扰的另一个来源，它以类似的方式影响系统NETD。因此，斩波频率必须高于1 / f噪声转折频率。通常，使用PIN二极管将Dicke开关实现为SPDT开关[12]。硅技术中的SPDT开关表现出相当大的损耗。图6显示了由于SPDT损耗引起的接收机NETD。 SiGe BiCMOS工艺中的5dB开关插入损耗可产生3K NETD，这比基于磷化铟（InP）PIN二极管的开关要严重得多。
为了减轻在硅工艺中实现的SPDT开关的大插入损耗，[10]提出了一种基于直接检测的无源成像传感器，如图7（a）所示，该传感器利用了带有嵌入式Dicke开关的新型平衡LNA。受GaAs实现的启发[14]，该架构由平衡LNA组成，在每个分支中都添加了反射型二进制移相器（RTPS）（图7（b））。当移相器处于相同状态（S1断开-S2断开或S1接通-S2接通）时，电路减小到标准的平衡LNA，并且来自天线输入的放大信号出现在输出端口。但是，当移相器处于相反状态（S1关闭-S2打开或S1打开-S2关闭）时，参考支路中会有一个额外的180°相移。这样可以有效地放大来自50？参考输入的噪声功率，同时抑制来自天线输入的信号。通过在这两种状态之间切换，可以实现Dicke开关的所需斩波操作。系统分析表明，使用这种架构实现Dicke开关功能可以使前端放大器的NF降低2.5 dB，而NETD则提高2倍。
成像测试装置的机械图如图8（a）所示。一个12-18 GHz信号发生器驱动一个×6乘法器，在WR-10喇叭天线上提供90 GHz时-30 dBm的发射功率。来自天线的辐射功率照亮了目标物体，从而增加了RX输入端的SNR。图8（b）显示了用于被动成像RX的视线主动测量的实验室设置。创建了一个包含硬币的信封的简单MMW图像，并在图8（c）中进行了演示。通过将信封位置以5mm的增量步进在60×40mm2的区域上，一次生成一个像素的图像。选择此粗略步骤是因为信封的手动移动精度有限。在示波器上读取每个像素的芯片输出电压。接收器芯片的前端3 dB带宽为26 GHz，测得的响应度为20-43 MV / W，同时消耗200 mW的功率。 SiGe接收器芯片的计算NETD为0.4K，积分时间为30 ms。
图7.（a）无源成像传感器，其中包括带有嵌入式Dicke开关的平衡LNA。 （b）电路原理图[10]。
图8.（a）测试设置的框图。 （b）实验室设置的视图，以及（c）隐藏在信封内的硬币图像[10]。
A.2具有空间重叠的超像素的焦平面阵列成像传感器传统的焦平面阵列（FPA）传感器被实现为元素的M×N阵列。 图9所示为2×2 FPA的示例，其中每个元素Ak馈入一个代表图像一个像素的检测器Dk。
图9.（a）常规的2×2 FPA，以及（b）馈入一个检测器的2×2子阵列。
图10.（a）不重叠子阵列的常规阵列，（b）重叠超像素的新阵列[17]。可替代地，在图9（b）中描绘了馈入一个检测器并形成一个像素的2×2元件阵列。如果将延迟和幅度控制机制（图9（b）中的Gk和τk）并入每个元素到检测器的RF路径中，则此2×2阵列将实现“超像素” [17]。这些延迟/增益权重使超像素能够限制馈电天线的视场，从而使更多的能量照亮了透镜，而损失的溢出损失更少，因此，SNR的提高取决于原始溢出损失。对齐较大阵列中的超像素的一种直接方法是放置每个超像素，以使相邻超像素的元素间距保持在d / 2，如图10（a）所示。在这种情况下，尽管与传统阵列相比，元素间距保持不变，但像素间距增加了，导致相同数量像素的物理上更大的阵列。尽管可以选择光学器件来匹配该阵列设计，但是增大的阵列物理尺寸将是不希望的开销。发现“混合”架构可利用传统焦平面阵列像素间距和超像素功能[17]。在这种架构中（图10（b）），超像素重叠并共享相邻元素，因此，它们被称为空间重叠超像素。像传统的超像素阵列一样，每个探测器仍然由四个元件供电，但是现在，根据元件在阵列中的位置，每个元件最多可以喂养四个探测器（图10（b））。使用空间重叠的超像素可导致（1）通过减少溢出损耗来改善像素级别的SNR，（2）部分相关的相邻超像素，（3）RF中的2×2窗口平均功能领域，（4）补偿由于远离焦点的天线的离焦点效应而导致的系统相位延迟和幅度变化的能力，以及（5）补偿阵列元素之间相互耦合的能力。完整的超像素电路的3-D视图如图11所示。提出的3×3元件阵列是通过SiGe BiCMOS工艺制造的。使用热/冷测试设置直接测量的NETD为0.45K，这是所有基于硅的完全集成成像传感器中报告的最低NETD。
图11. 2×2超像素[17]的3-D视图。图12显示了用于构造对象图像的设置。在此设置中，照明频率为90 GHz，照明源的输出功率设置为防止积分器饱和的水平，积分时间为20ms，从照明源到物体的距离为20cm，并且到接收器的距离是30厘米。接收器芯片被编程为最大增益为0°波束控制。然后将对象沿x和y方向以4mm的增量步进，并在每个位置记录10次检测器输出，然后取平均值。由于步进器的手动操作，总扫描时间大于一小时。图13显示了通过4毫米空间采样获得的来自四个单个超像素输出的图像，与通过组合四个重叠的超像素数据获得2毫米采样所获得的图像相比。可以看出，2mm的过采样图像会导致更清晰的空间分辨率。
图12.使用9元素成像阵列传感器[17]进行测试以形成物体图像。
接收器芯片可实现1,150MV / W的峰值实测相干响应度，1,000MV / W的实测非相干响应度和87-108GHz的前端3-dB带宽，同时每个接收器元件消耗225mW。 SiGe接收器芯片的实测NETD为0.45K，积分时间为20ms。
B.毫米波/太赫兹有源成像传感器有源成像传感器的众所周知的例子是雷达。雷达主要检测和跟踪物体，并提供对所检测物体的距离，速度和方向的高精度测量。原则上，每个雷达系统（a）传输电磁能以搜索空间中特定体积内的物体；（b）检测从该体积内物体反射的能量；（c）测量两次事件之间的时间；以及（d ）最终根据检测到的能量和测量的时间提供物体的范围，幅度和速度的估计值。包括红外和视频传感器在内的其他几种常规系统通常已用于执行上述功能，但雷达具有显着的优势，即可以高度抵抗环境和天气条件。图14演示了FMCW雷达的工作原理，这是连续波（CW）太赫兹光谱学的基础系统架构。返回的回波信号中有两个频移，它们总计为一个总频移，即由于运行时间（目标范围）引起的fτ频移和由于多普勒频率（目标径向速度）引起的fD频移。在调频雷达中解析了两个变量，即距离和多普勒效应。频率chi雷达的一个问题是，分辨率与生成清晰的chi的速度有多快以及在多大的带宽上有关。近距离目标和近距离目标也对相位噪声提出了严格要求。这个想法建议使用闭环频率合成器而不是开环振荡器来产生频率线性调频。
图14. FMCW雷达的工作原理。实际上，开环信号源表现出严重的频率波动，并且容易受到温度/过程/电源引起的频率漂移的影响。这对于THz感应系统（例如FMCW雷达）尤其重要。具有宽调谐范围和低近相噪声的稳定/精确振荡频率的需求要求闭环源拓扑。硅技术中已经证明了结合推挽式VCO的MMW PLL高达164GHz [18]。 [19]在IIIIV技术中提出了具有0.12％锁定范围的300GHz PLL。在高频合成器（FS）中，VCO和分频器均对锁定范围，相位噪声和输出功率产生主要影响。从VCO开始，要同时实现宽调谐范围，低相位噪声和高输出功率是一项挑战。这是因为在硅中高频下晶体管的fT / fmax受到限制，而变容二极管的Q系数较低。在谐波VCO中，输出功率的下降更为严重，因为在谐波频率下，变容二极管的损耗要高得多。此外，PLL中的第一级分频器存在低频范围和高DC功耗的问题。为了缓解这些问题，太赫兹基于锁相的合成器应结合三种新颖技术[20]：（1）最佳信号条件（OSC）方法；（2）基于Colpitts的有源变容二极管（CAV）；以及（3）VCO /分压器协同设计。在PLL中使用VCO时，会引起其他问题。高频时的一个重要问题是VCO与第一分频器之间的连接。已经受到严格要求的VCO必须向分频器提供强信号。作为注入锁定分频器，其锁定范围是其输入功率的强大函数。这导致了VCO /分频器设计的另一个权衡。从VCO到分频器的功率传输更多，导致分频器的锁定范围更大。这是以降低VCO基本频率的摆幅为代价的，因此降低了谐波输出功率。为了克服这些挑战，我们引入了一个新的模块，称为基于Colpitts的有源变容二极管（CAV）[20]。 CAV具有三个重要作用：（1）它提供了一个宽调谐范围的可变电容器，几乎不会对VCO造成频率可调性的损失；（2）将变容二极管及其损耗与VCO隔离，以增加基频（fo）电压摆幅和谐波功率； （3）缓冲fo信号并将其注入分频器，而无需加载振荡器。
图15.基于THz PLL的合成器[20]的框图。在高频下，任何互连或交叉都会引入寄生效应，从而导致严重的信号失真。这种失真将不利地影响合成器的VCO和分频器的性能，例如相位噪声，输出功率和输入灵敏度。拟议中的VCO和三相注入分配器的结构相似性有助于我们对这些模块进行代码签名/共同优化，并开发出紧凑的布局。图15所示为THz频率合成器以及VCO和合成器内分频器的集成的系统框图，其中内部的蓝色圆圈表示VCO环。 VCO的fo沿着内部蓝色环行进，并且其三次谐波信号被连贯地收集在中心的3fo垫上。 T线的长度实现LC决定了VCO环的周长和LVB的长度。 T线LVB用于引入10度相移以达到晶体管最佳状态，形成了环的周长。通过将LC变窄并将LVB扩大到适当的值，可以将LVB的t线安装到VCO环中。相对于分频器的三相输入，在布局中放置了三个CAV，因此不需要额外的t线或信号交叉。外部矩形实现了分频器的环路，该环路被锁定到VCO环并执行4分频。分频器的输出1 / 4fo然后馈入256分频，并通过PFD / CP和LF形成闭环。图16所示为合成器按比例放大的相位噪声相对于其输出频率的测量结果。锁定范围在280〜303 GHz（即7.9％的调谐范围）之间变化，因此紧随VCO的调谐范围。当合成器的输出频率为296 GHz时，在1 MHz偏移处的最小相位噪声为-75.4 dBc / Hz。利用从96 MHz晶体振荡器馈入的输入信号（即合成器的输出频率为294.9 GHz），在1 MHz（10 MHz）偏移下测得的相位噪声为-82.5 dBc / Hz（-89.6 dBc / Hz）[ 20]。该THz合成器的总功耗为376 mW。
图16.利用来自SG和晶体振荡器的合成器输入参考，测量合成器的放大相位噪声与输出频率的关系[20]。 图17.具有空间功率组合能力的THz FMCW有源雷达。硅技术的高集成度使设计采用多天线架构的复杂有源成像传感器成为可能。多天线TRX的使用带来了两个基本功能：即空间动力组合和电子束转向。这两个特征有助于延长物体的扫描时间并增加辐射功率，从而增加穿透深度。
图17显示了使用FMCW调制捕获多普勒效应的多天线THz有源成像传感器的示例。辐射器端使用太赫兹功率分配网络，该网络可将FMCW信号有效地引导至四个功率放大器和天线元件，从而实现波束窄化和空间功率合并。 RX端采用了基于相关的架构，其中将接收到的信号与THz合成器生成的模板进行比较。在最大相关时，将在基带中检测并重建信号。
三、 结论
CMOS技术中的特征尺寸缩放非常容易，可以很容易地将fT / fmax缩放到亚THz频率，设计用于近场物联网的超高性能太赫兹成像传感器。 本文概述了启用毫米波/太赫兹无源/有源成像传感器的基于硅的集成电路设计的进展。讨论了一些系统级的注意事项和电路设计问题，并进行了案例研究。
