1.一种低速率被动式物联网设备的活跃度检测方法，该方法用于反射通信传输系统，所述反射通信传输系统包括射频源、接收机和N个反射设备；令反射设备发送符号周期是射频源发送符号周期的K倍，射频源有KL个符号的导频，导频信号为s(1),...,s(KL)，每个反射设备都有L个符号的导频，第n个反射设备的导频信号为cn(1),...,cn(L)，n＝1,...,N，每K个射频源的导频符号对应反射设备的一个发送符号；其特征在于，所述检测方法具体为：令射频源到接收机的信道为h0，射频源到第n个反射设备的信道为vn，第n个反射设备到接收机的信道为gn，n＝1,...,N；在反向散射设备发送第l个符号，l＝1,...,L，此时对应于射频源发送第m个符号，m＝lK‑K+1,...,lK，接收机接收到的第m个符号为：其中，αn表示第n个反射设备的反射系数，bn为指示变量，指示第n个反射设备是否活跃，当bn＝0时，表示反射设备不活跃，当bn＝1时，表示反射设备是活跃的，w(m)表示接收端的噪声；

令hn＝αnvngn表示第n个反射设备的信道，则接收端接收到的第m个符号为：同时，令xn＝bnhn表示第n个反射设备的有效信道，当xn的值为零时，表示这个反射设备不活跃，当xn的值为非零时，表示这个反射设备是活跃的，由于直接链路一直存在，令x0＝h0，则接收端接收到的第m个符号为：在反向散射设备发送第l个符号时，l＝1,...,L，射频源发送对应的K个符号，s(lK‑K+

1),...,s(lK)，则接收机接收到的K个符号整理为矩阵形式可表示为：T

其中，令sl＝[s(lK‑K+1),s(lK‑K+2),...,s(lK)] ，l＝1,...,L，表示当反向散射设备发送第l个符号时，对应的射频源发送的符号矢量；此时的接收机的噪声矢量为wl＝[w(lK‑T

K+1),w(lK‑K+2),...,w(lK)] ，l＝1,...,L；则接收机此时接收到的符号矢量为yl＝[y(lK‑T

K+1),y(lK‑K+2),...,y(lK)]，l＝1,...,L，表示为：yl＝(sl slc1(l) ... slcN(l))x+wl当反向散射设备发送L个符号的导频时，接收端接收到的信号表示为：即

y＝Sx+w

T

其中，y表示接收机接收到的信号，包含KL个符号，即y＝[y(1),y(2),...,y(LK)] ，S为射频源导频和N个反射设备的导频共同构成的导频矩阵，x为直接链路信道和N条反射链路的有效信道，w表示接收机端的接收噪声；接收机通过接收信号y和已知的导频矩阵S，估计x，进行反射设备活跃度和有效信道的联合检测。

2.根据权利要求1所述的一种低速率被动式物联网设备的活跃度检测方法，其特征在于，所述估计x的方法为采用压缩感知算法的近似消息传递AMP算法求解，具体为：对接收信号做以下处理：

在相应的K个接收机端的接收向量前乘对应的射频源导频向量的共轭转置，得到z(l)，l＝1,...,L；对接收信号处理后整理为矩阵形式为：即

z＝Cx)n

AMP算法利用基于z的估计 最小化均方误差：其中， 是基于z得到的x的估计值，x为有效信道的真实值，||·||2为对向量做二范数处理， 为做统计平均处理；

通过以下迭代公式进行迭代，直到算法收敛得到x的估计值：(t+1) H (t) (t)x ＝η(Cr +x )

(t+1) (t+1)

其中，t是迭代的次数，x 表示在第t+1次迭代时估计的x,r 表示相对应的残差，η为最小均方误差降噪器系数。

3.根据权利要求2所述的一种低速率被动式物联网设备的活跃度检测方法，其特征在于，所述降噪器为最小均方误差降噪器：其中λ为活跃的概率，ηt,n为针对第t次迭代时第n个反射设备设计的降噪器函数， 为在第t次迭代时第n个反射设备信道的估计值，βn为第n个反射设备实际信道的方差；

||·||2为对向量做二范数处理，在AMP算法收敛后，设定阈值 比较 大于或小于来检测反射设备的活跃性；如果 则判定第n个反射设备是活跃的，如果则判定第n个反射设备是非活跃的。