基于低碎片化的C-V2X资源优化选择策略

现有的资源选择策略下,C-V2X（蜂窝车联网）实际运用中所支持的车辆拥塞程度有限,传统的资源选择策略无法很好地满足大规模测试情况下的需求。因此在一定空间中如何合理分配有限的时频域资源是C-V2X发展过程中必须面对的问题。为了进一步提高时频资源的利用率,提出一种基于资源池低碎片化的C-V2X资源选择策略,通过在频域上对不同大小的资源块进行划分分配,一方面可以减少时频资源的占空比,另一方面也能在一定程度上降低资源重叠所造成的部分信号干扰,来达到提高时频资源的利用率,进一步提升接收信号信噪比的目的。     

基于C-V2X的车路群体协同混合组网

车联网是支持未来自动驾驶和智能交通的重要基础设施,也是5G交通新基建的重点建设方向。针对大规模车路协同智能驾驶业务场景,建立并分析了通信流量模型,测算了不同发展阶段车路群体协同带宽需求,分析了当前C-V2X独立组网和叠加组网等不同组网模式在支持车路群体协同过程中面临的困境。针对车路群体协同服务带来的通信高带宽、用户规模大和资源调度复杂挑战,提出了网络协调下的混合组网模式,为基于5G C-V2X的车联网支撑大规模车路群体协同服务提供了可行方案。     

C-V2X技术的城市道路场景应用分析

智能网联汽车基于车路协同系统,通过实现人端、车端、路端、云端的信息交互提升自动驾驶的安全性与高效性,是未来智慧交通的重要组成部分。但目前该领域的落地实施仍处于实践探索阶段。从实际车联网项目出发,探讨车路协同的系统方案,重点对当前城市道路最为常见的路口、连续道路、隧道和匝道等场景的交通问题进行分析,并给出相应的解决方案。     

C-V2X车联网技术现状及发展前景研究

基于当前移动蜂窝网络的发展现状,给出了基于4G/5G的C-V2X混合组网架构并分析了其技术特点。结合近期冻结的5G Rel-17版本,提出了基于NR的5G C-V2X独立组网架构及其终将实现星地融合的发展前景。     

基于负载均衡的非合作博弈CoMP节点选择算法

在CoMP-JP中,通过对自身负载最小化和网络负载均衡性问题进行折中考虑,建立了基于非合作博弈的CoMP节点选择数学模型,将自身效益和网络效益作为优化目标,通过优化CoMP用户分类权值矢量来改变各小区负载,达到整体效益的最优化。仿真结果表明,所提算法具有较好的收敛性,而且能够在保证负载均衡性的同时降低小区资源占用率。     

P2P中一种使用缓存和测量的节点选择模式

针对非结构化P2P中服务节点的选择问题,利用缓存和测量技术,提出了测量次数可变的选择模式(VM)和测量次数不变的选择模式(FM).同时,给出了4种缓存更新策略:随机丢弃,最大延迟丢弃,最早时间丢弃和最少使用丢弃.仿真实验的结果表明,FM优于VM,最大延迟丢弃和最少使用丢弃策略获得了较好的性能,同时,该选择模式对节点加入和离开有较好的鲁棒性,且并发测量可以降低节点选择的时延.     

C-V2X与智能车路协同技术的深度融合

智慧交通已经发展到智能车路协同(i-VICS)阶段,车用无线通信(V2X)是i-VICS的重要支撑技术,可以支撑车路间的实时信息交互。介绍了蜂窝-V2X(C-V2X)采用的关键技术及其后续演进方向,描述了通信技术发展如何推动i-VICS架构演进,展望了i-VICS下一步的演进方向并分析了对通信技术的演进要求,最后给出了高速、城市、园区等典型场景下的车路协同部署建议。     

C-V2X资源分配方法研究综述

C-V2X是基于蜂窝网络技术演化而来的车联网(IoV)解决方案,是5G网络中的极可靠低时延通信(uRLLC)中重要的一部分,车联网技术的实现对现代交通具有重要意义。本文对近些年来国内外学者在该研究领域取得的成果进行了系统总结:对车联网的定义做了简要说明,并对C-V2X的标准研究进展进行了总结;对LTE-V2X和NR-V2X下的集中式和分布式资源调度方式分别进行了阐述,并对现有研究方法做了分类;最后,对未来研究可能面临的挑战进行了展望。     

基于负载均衡的非合作博弈CoMP节点选择算法北大核心

在CoMP-JP中,通过对自身负载最小化和网络负载均衡性问题进行折中考虑,建立了基于非合作博弈的CoMP节点选择数学模型,将自身效益和网络效益作为优化目标,通过优化CoMP用户分类权值矢量来改变各小区负载,达到整体效益的最优化。仿真结果表明,所提算法具有较好的收敛性,而且能够在保证负载均衡性的同时降低小区资源占用率。     

C-V2X直连通信安全机制和测试体系

C-V2X直连通信采用广播通信机制,无法直接采用传统安全通信机制实现点对点安全通信,需要建立轻量级安全通信保护机制。首先从C-V2X证书管理系统、证书格式、跨域互信互认机制、安全通信过程和隐私保护机制方面介绍了C-V2X直连通信安全机制;其次从证书管理机制测试、安全通信协议测试、隐私保护测试、安全通信性能测试介绍了C-V2X直连通信安全测试体系;最后总结全文并给出了在实车通信中仍需要关注的问题。     

蜂窝车联网技术架构与关键技术研究

本文从车联网的定义、应用场景和两种无线通信技术的比较切入,首先介绍蜂窝车联网的技术架构和主要功能实体,其次介绍了该网络的两项关键技术,最后对关键技术的网络部署提出了建议。     

多信道传播模型下C-V2X模式4通信建模与性能分析

C-V2X或LTE-V作为车联网(Vehicular Communication Networks, VCN)领域的新兴通信技术,能够有效提高道路安全和交通通信效率。在3GPP发布的R14标准中,引入不依赖于任何蜂窝基础设施的直连通信模式4,在模式4中车辆自主选择和管理其无线电资源。在不结合实际的交通场景的情况下对C-V2X模式4通信性能进行评估,提出了一种多信道传播模型下C-V2X模式4通信性能分析模型,验证了不同传输参数以及不同信号传播信道对性能的影响,试图设计更为完备的分析模型,探索参数的影响并调整参数来进一步提升C-V2X模式4通信性能的可能性。     

基于5G+C-V2X的园区出行解决方案

面向科技冬奥园区(首钢园区)在大型体育赛事期间的智慧出行需求,构建了一套基于5G+C-V2X的智慧园区出行解决方案,并就无人接驳摆渡、无人物流派送、无人清扫进行重点剖析。本方案将在首钢园区的冬奥会测试赛和正式比赛中正式应用。因园区环境相对封闭、出行环节和主体也相对简单、运营主体相对明确,因此本方案的落地应用可为智慧园区、智慧城市的交通出行提供一定的示范和参考。     

一种新型C-V2X车联网终端初始安全配置方案

在终端上安全部署数字证书是基于PKI的C-V2X直连通信安全机制发挥作用的先决条件。针对传统离线灌装方法成本高的缺点,本文提出一种基于4G/5G网络GBA开放安全能力的新型C-V2X终端初始安全配置方案。利用USIM在用户标识、根密钥、GBA能力及硬件安全环境方面的固有优势,V2X终端能够在最初阶段通过4G/5G网络与CA中心实现双向身份认证并建立安全连接,随后在线申请数字证书,自主完成安全初始化。该方案可避免生产线安全环境的升级改造,极大地降低企业C-V2X技术引入成本,具有简单有效、安全可靠、兼容性好、成熟度高和扩展性强的特点。     

基于信道反转的C-V2X动态功率控制方案

蜂窝车用无线通信(cellular vehicle-to-everything,C-V2X)系统中,基于V2V(vehicle-to-vehicle)车载通信采用复用蜂窝用户(cellular user,CUE)的频谱资源减轻基站负载实现部分近场V2V通信,在提高系统传输速率的同时也产生了同频干扰的问题。针对该问题,提出基于信道反转的动态功率控制方案,在非截断区内对V2V用户(V2V user,VUE)进行信道反转功率控制,补偿因发射功率有限造成的截断中断,通过动态功率控制解决蜂窝用户和V2V用户间的同频干扰。在此基础上,通过拉格朗日乘子法得到目标函数的最优对偶解,利用二分法确定CUE和VUE的最优功率,满足蜂窝用户传输速率要求的同时最大化V2V用户的总传输速率。数值仿真结果表明,当VUE总中断概率为0.866时,该方案使系统性能提升了48%。     

蜂窝车联网(C-V2X)技术发展、应用及展望

车联网作为产业变革创新的重要催化剂,正推动着交通管理模式、汽车产业形态、人们出行方式和能源消费结构的深刻变化。首先分析了智慧交通和智能驾驶等对车联网通信在通信速率、时延和可靠性等方面的需求与挑战,进而介绍了蜂窝车联网(cellular vehicle-to-everything,C-V2X)中LTE-V2X和NR-V2X的关键技术及其国际标准演进,并指出C-V2X在全球竞争中已形成超越态势。在此基础上,分析了应用C-V2X的车车协同和车路协同在智慧交通和智能驾驶中的应用优势。最后介绍了C-V2X在我国的示范应用情况和发展展望,指出中国发展智慧交通和智能网联汽车之路:将积极推进“5G+C-V2X”新型基础设施建设,探索基于车联网的“聪明的车、智慧的路、协同的云”发展模式,进而支撑我国达成“碳达峰”与“碳中和”战略目标。     

基于C-V2X的车路协同自动驾驶关键技术与应用

随着车联网技术的演进,自动驾驶在单车智能的基础上,又有了新的发展形态——车路协同自动驾驶。通过“人-车-路-云”深度融合形成的一体化复杂信息物理系统（cyber physical system,CPS）,可以与自动驾驶车辆实现协同感知、协同决策规划甚至协同控制,提升自动驾驶安全性,帮助克服各类复杂交通环境。首先介绍了车路协同的复杂信息物理系统的概念内涵和总体架构,并提出了车路协同自动驾驶的一系列典型应用场景、技术原理、C-V2X(cellular vehicle-to-everything)性能要求、车路协同系统功能与性能要求,可以为下一阶段智能网联汽车与智能交通的深度融合发展提供参考和解决思路。     

基于BP和RBF神经网络的C-V2X无线资源管理

为了提升蜂窝车联网（Cellular Vehicle-to-Everything,C-V2X）资源复用的有效性和降低终端间的干扰,提出通过神经网络对未来时刻车流量的预测辅助无线资源管理方案。依据车载单元（On Board Unit,OBU）与路侧单元（Road Side Unit,RSU）间的车联网消息,获取RSU覆盖区域内各时刻的车流情况,分别采用BP（Back Propagation）神经网络和RBF（Radial Basis Function）神经网络进行短时交通流预测。RSU根据预测结果进行自适应分簇,簇间复用相同资源,簇内进行资源池的划分,RSU覆盖内的OBU在划分的资源池中选择发送资源,从而减少终端间的干扰,并保证热点区域车辆拥有更多的资源。仿真结果表明,在道路交通拥塞的场景下,所提方案的数据包接收率较标准中的方案提升14%,较典型文献方案提升10%,保证了通信的可靠性。     

蜂窝车联网(C-V2X)及其赋能智能网联汽车发展的辩思与建议

首先简要回顾了我国企业主导的蜂窝车联网（cellular vehicle-to-everything,C-V2X）国际标准,该标准解决了车车间及车路间的低时延和高可靠通信难题,兼具技术和产业优势,在全球产业竞争中已形成领先优势。在澄清车联网的相关概念、5G与C-V2X、车联网与车路协同、车联网与无人驾驶、单车智能与网联智能等相互关系的同时,阐述了本文的观点。进而,为抓住全球汽车产业革命和我国交通产业变革的重大战略机遇期,提出了我国基于5G+C-V2X的“聪明的车+智慧的路+协同的云”的车路云协同创新发展模式,实现智能网联汽车从智能网联辅助驾驶到智能网联无人驾驶及与智能交通融为一体的发展路径。最后,分析了相关产业进展情况与存在的问题,并提出相应的政策建议。