通感一体化赋能车联网:应用前景与关键技术.pdf
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1、专题:车联网技术与产业融合创新2024年第3期通感一体化赋能车联网:应用前景与关键技术林方圆马利东许晨朱孔林(北京邮电大学人工智能学院,北京10 0 8 7 6)摘要:构建高效、安全且智能化的车联网系统是未来实现智慧交通的关键步骤。有限的频带资源和高允余的硬件设计,对车联网系统的深化进程带来一定影响。随着6 G通信技术的发展,通感一体化技术应用成为车联网系统构建的新研究方向。融入通感一体化技术,可以简化车联网系统中的硬件设计,同时实现资源智能配给和高效利用,推动车联网系统进步与发展。首先列举了通感一体化技术在车联网系统中的主要应用场景,然后介绍了融合通感一体化技术的车联网系统基础架构与关键技术
2、,最后总结了在通感一体化车联网系统构建过程中面临的挑战,并对未来的发展方向进行了展望。关键词:车联网;通感一体化;应用场景;智能中图分类号:U495引用格式:林方圆,马利东,许晨,等通感一体化赋能车联网:应用前景与关键技术 J信息通信技术与政策,2 0 2 4,50(3):9-17.D0I:10.12267/j.issn.2096-5931.2024.03.002文献标志码:A0引言在现代社会中,智慧交通已不仅仅是一项技术革新,它像是一座桥梁,连接着城市的现在与未来,预示着交通系统向着智能化和网络化迈进的新纪元。车联网系统,作为这座桥梁的关键部分,利用无线通信技术,使得车辆上的车载设备对信息网
3、络平台中的所有车辆动态信息进行有效利用,在车辆运行中提供不同的功能服务,实现了车辆与世界的深度连接。车联网旨在大幅度提升道路安全性、交通流畅性和智能化管理水平,为城市的运行注人更为高效、安全的动力,使其焕发新的生机与活力。车联网系统要与外界实现高频率的信息交换,交换内容涵盖了实时的交通状况、环境数据、其他车辆的状态信息等。然而,车联网系统的构建,正面临着频带资源紧缺和硬件穴余度高的双重挑战。频带资源的稀缺性要求车联网系统在有限的网络带宽下,完成海量*基金项目:国家重点研发计划资助项目(No.2022YFB2503202);国家自然科学基金资助项目(No.62071179)数据高效传输,同时实现
4、外界信息实时感测。硬件的高穴余度,则阻碍车联网系统向低成本、轻量化方向发展。随着6 G通信技术的发展,通信感知一体化(简称“通感一体化”)赋能车联网的新框架应运而生。通感一体化,通过感知和通信功能的深度融合,提高了频带资源利用率,也在简化硬件设计上实现了质的飞跃。总体来看,通感一体化技术的引入,不仅增强了车联网系统的实时响应能力,还进一步提高了网络的稳定性,为构建高效、安全且智能化的车联网系统开辟了新的道路。1通感一体化在车联网领域的应用场景通感一体化技术代表了技术界一次创新性的思维飞跃,将无线信号的感知与通信功能巧妙地融合在同一系统设计中,开辟了一条新的技术途径。这种前瞻性的技术策略,通过在
5、统一的系统框架内整合无线信9.信息通信技术与政策号的感知与通信能力,充分利用了无线电波在传播过程中的反射、散射和穿透等特性,更加高效地利用了频谱资源,并大幅度降低了车联网系统成本。通感一体化的集成方式,通过优化网络架构和增强波束管理等功能,不仅显著提升了网络的操作效率和资源配置的灵活性,还增强了网络系统的协同作用和对未来事件预测的洞察力,为构建通感一体化赋能车联网系统带来了前所未有的发展机遇。通感一体化技术在不同的应用背景下展现出多样化的需求,如实现设备之间的协同感知和控制、进行快速准确的感知和信息传递、实现高精度定位导航等,但归根结底都聚焦于通信与感知两大核心需求。因此,根据通信主体的不同和
6、感知需求的多样性,通感一体化技术在车联网领域的应用如图1所示,可以划分为辅助自动驾驶、多车协作感知与控制、车路通感融合3个主要方向,每个方向在应对现代交通挑战中都具有独特价值和广阔前景。1.1辅助自动驾驶车辆对外部环境的感知能力,在车联网系统中扮演着至关重要的角色,是实现自动驾驶的基石。具体而言,自动驾驶技术的成功极大依赖于车辆可以全面、及时地获取道路信息。道路信息不仅包括交通事故、道路施工、交通拥堵等人为因素,也涵盖雨、雪、雾霾、道路结冰等自然现象。只有在有效感知实时路况信息的基础上,自动驾驶系统才能制定出较为理想的行进路线,及时应对如车辆变道、道路塌陷等突发事件,迅速执行减速、变道、转弯或
7、制动等措施,从而确保行车安全。然而,实时、全面且精确的感知能力依赖于大量传感器的集成,无疑增加了硬件设计的复杂性,导致车辆负重增加以及生产成本上升。此外,众多传感器在运行时可能会相互干扰,会显著降低感知的精度和准确性,造成安全隐患,成为制约自动驾驶技术发展的重要因素。通感一体化技术的运用,为解决车联网系统中的问题提供了有效方案。一方面,让通信和感知任务在同一硬件资源上共存,显著降低了硬件复杂度和车辆负重,从而有效减少了生产成本;另一方面,通过在时智能反射面感知波束通信波束无人设备路侧单元路障图1通感一体化技术在车联网领域的应用场景.10.专题:车联网技术与产业融合创新域、空域乃至频域资源的高度
8、协同,不仅减轻了传感器获到关键信息,如位置、速度、方向及路面状况等。同内部通信和感知信号之间的相互干扰,还显著减少了时,道路基础设施也经过智能化改造,具备了环境感不同传感器间的干扰,为自动驾驶系统提供了一个更知与车辆通信交互的功能。通过无线通信技术,车稳定、可靠的感知和通信环境。这种综合性的进步,不辆与路侧协作单元共享感知数据,不仅有效解决了仅为高级自动驾驶技术的实现铺平了道路,也为车联单一感知源信息不足的问题,同时显著提高了感知网系统更广泛的部署和应用奠定了坚实的基础。的精度。1.2多车协作感知与控制车辆与无人机、智能反射面等设备的协作,进一步在车联网领域内,多车协作亦称为车辆群控制或扩展了
9、通信感知的范围,打破了传统通信的局限,为用车辆编队技术,通过车联网通信技术,实现车辆间信息户提供了更灵活、更可靠的通信体验。然而,要实现车共享与协作的先进能力。在多车协作模式下,车辆不路高效协同,车辆与基础设施之间要进行实时的信息单依靠自身的传感数据,而是能够接入来自其他车辆交换,在实际应用中,网络拥堵、信号干扰等因素可能以及交通基础设施的广泛数据,从而扩展其环境感知导致通信延迟,进而影响协同的实时性和准确性。因的范围。这一信息共享机制让每一辆车都能获取超越此,如何确保车路协同中的实时信息交换,成为当前呕其直接感知边界的信息,使其在进行决策时,能够考虑需解决的问题。到更加全面的交通环境。通感一
10、体化技术能够有效应对上述挑战,主要依多车协作技术的开发,旨在处理高密度接人场景,赖于通感一体化技术所具备的更加高效且精细化的无将多辆车整合为一个信息集群,选定某一车辆作为集线信号波束管理方式。此波束管理方式不仅实现了通群的簇头节点,以集体形式进行信息交换,通过簇头节信波束和感知波束的整合,还实现了不同设备波束之点与外界进行信息交互,协调群体行动,满足关键节点间的干扰抑制,并且能够尽可能地发挥多天线设备的同时接入的需求,以提升交互流量并优化通信资源分增益,优化信道环境,提高信息传输能力和感知精度,配。然而,为了降低同时接人外部关键节点的数量,往为构建更高效、稳定的车联网奠定了坚实的基础。往需要增
11、大群体规模,这将导致群体内部信息交流的综上所述,通感一体化技术在车联网中的广泛应频繁程度和数量的增加,对簇内单一节点(即单个车用涵盖了单车对外部环境的感知、多车之间的联合感辆)的频带资源利用率提出了挑战。知与交互,以及车辆与路侧设施的联合感知与交互,为通感一体化技术在车联网中的应用,提供了有效智能交通系统的发展注入了新的活力。提高单个车辆频带资源利用率的解决方案。不仅可以2通感一体化赋能车联网的架构与关键技术在同一频段内同时进行通信和感知的操作,实现资源复用,还可以根据通信和感知任务的优先级和需求,动态地分配频谱资源,在保证通信质量的同时最大化感知的精度,或在保证感知质量的同时最大化信息传输的
12、速率,进一步提高系统的频带利用率。1.3车路通感融合车辆与路侧设施的联合感知与交互,亦称为车路通感融合,标志着通感一体化技术在车联网领域的一大创新应用。此概念扩展了车联网的范畴,使其不再局限于传统的车辆自身,还囊括了能够提升通感性能的路侧中继节点,进一步丰富了车联网系统的应用领域和功能。中继节点既包含固定的路边设施,也涵盖无人机等动态移动设备。在此融合模式下,车辆装配的设备赋予其感知周遭环境的能力,使其能够实时捕2024年第3期2.1通感一体化车联网的基础架构通感一体化车联网的架构展现了一个多维度、多技术融合的系统,如图2 所示。通过感知、处理、通信、控制和应用5个关键层面的紧密配合,构建了一
13、个全方位的互联网络。此网络不仅实现了车与车、车与基础设施、车与云端的无缝连接,还为车联网的进步和发展提供了坚实的技术基础在此架构中,感知层起着至关重要的作用,负责捕捉环境中的间接信息,如交通拥堵状况以及车辆的位置、速度和行驶方向等。通过利用波束追踪和波束预测等先进技术,感知层不仅能持续追踪特定动态目标,还能通过波束栅格化技术,有效减少感知波束间的重叠,提高感知效率和准确性。.11.1信息通信技术与政策应用层1控制层1处理层辅助自动驾驶原始数据数据处理路侧单元多端协作感知与预测1.通感协同2.机械控制数据清洗环境信息路侧单元3()路侧单元2(车路通感融合特征提取智能友射面感知层通信层周无人设备基
14、站图2 通感一体化车联网的基础架构图并行于感知层的通信层(网络层)负责数据打包和传输。通过运用无线通信技术,实现车辆之间及车辆与基础设施之间的高效信息共享与数据互动,确保数据能够迅速上传至云端,为更高级别的应用需求提供有力支持。位于感知层和通信层之上的处理层主要负责解析感知层收集的回波信号、提取环境信息,如动态目标的速度,同时处理通信层的通信信息,分离出关键信号。通过高效的数据处理,将复杂信号转换为直观的参数信息,为上层应用作出决策提供数据支持。控制层位于核心位置,一方面协调通信和感知任务,优化资源分配;另一方面负责机械控制,根据实时数据精确调节车辆动作,减少拥堵和碰撞风险,实现交通管理系统的
15、高效运行。该层是自动驾驶和智能交通系统实现的关键环节,负责将数据处理结果转化为具体的控制命令,架设了从感知到实际操作的桥梁。顶端的应用层致力于人机交互,将辅助自动驾驶、:12.多车协同、环境监测等多种功能融为一体,根据用户需求提供定制化服务,实现更加智能、高效和安全的出行。2.2关键技术2.2.1波束管理技术在车联网通感一体化框架内,波束形成技术发挥着关键作用。本质上讲,波束形成是一种定向信号传播策略,相比于传统的全向传播模式,通过精细控制天线阵列中每个天线的发射信号的相位和幅度,实现了信号的定向传输。波束管理作为波束形成技术的核心环节,涉及到一系列复杂的技术操作和决策过程,如波束的选取、定位
16、、成形、跟踪、切换、预测及干扰控制等。在通信方面,波束管理技术通过定向传输,大幅度提高了信号传输的效率,减少了能量的无目的散发,确保了信号能更直接、有效地到达目的地。在感知方面,波束管理优化了感知信号的方向性和覆盖范围,显著提高了系统的检测和识别能力,进而提升了感知的整专题:车联网技术与产业融合创新体效率。元反射后振幅的调节,表示信号经第n个反射单元此外,波束管理技术在车联网通感一体化系统中反射后相位的调节,N表示反射单元个数。扮演着协调资源的关键角色。在系统内部,通过有效智能反射面分配共享的频带资源和硬件资源,实现了通信与感知任务之间的高效协同。在系统外部,波束管理减少了通信与感知信号间的相
17、互干扰,优化了系统的整体表现。更重要的是,波束管理技术赋予了车联网通感一体化框架动态适应环境变化的能力。在车联网的应用场景中,这项技术不仅确保了波束能够实时对准高速移动的目标,还能在不同的通信节点间实现波束的平滑过渡,极大地增强了系统的稳定性和可靠性。因此,波束管理技术在车联网通感一体化框架的应用,不仅提高了通信与感知的效率和准确性,还增强了系统面对复杂多变环境时的适应性和整体协调性,展示了其在未来车联网技术发展中的巨大潜力。在车联网感知通信一体化框架下,波束管理技术的研究聚焦于波束赋形、波束追踪和波束预测等关键领域。通过使用感知辅助的扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filte
18、r,EKF)方法可以有效降低波束跟踪的成本,同时保持下行链路通信的高效性,对车辆通信的准确性和效率产生了显著影响 2 。在此基础上,采用粒子滤波器代替EKF,能够实现更加精准的波束预测,进一步提升车联网系统的性能 3。此外,感测辅助波束成形技术能够在存在障碍物的情况下,通过非视距识别显著提高通信效率和可靠性 4。通过引人深度学习技术,并利用神经网络进行优化,可以进一步提高波束预测的后验估计准确度 5,从而实现更为精准和高效的车联网通信。同时,针对车辆行为感知的波束成形设计算法,通过预测兴趣区域,能够更有效地利用频谱,并显著提升通信服务的质量和效率 6 2.2.2智能反射面技术智能反射面,又被称
19、为可重构超表面,主要由可以改变光、电磁特性的超材料组成。具体地,智能反射面表面上密布的每个反射元都可以独立地反射人射信号,并调整其反射的幅度和相位。基于此特点,单个反射单元的信号表达式可以建模如公式(1)所示:Y,=,.Xn,n=1,2,.N其中,X,表示第n个反射单元的入射信号,Y,表示第n个反射单元的反射信号,表示信号经第n个反射单2024年第3期HBR()HBv基站图3智能反射面技术说明图如图3所示,部署有智能反射面的场景,基于上述数学模型,目标处的接收信号如公式(2)所示:Y=(HBR Hrv+HBv)X+ZB其中,=:0的智能反射面反射系数矩阵,Z则一般表示高斯白噪声。那么,目标处的
20、接收信号信噪比如公式(3)所示:IHeROHRv+Hev/2SNR=-其中,o是噪声乙的方差。通常,部署智能反射面是为了最大化接收端的可达速率,而根据香农公式,最大化接收端的可达速率可以转化为最大化接收端的信噪比,假设信道HBR、H R v、H Bv 条件均已知,则此问题如公式(4)所示:maxS.t.,=,=1o,E0,n=1,2,.N该非凸问题通常的解法是将其松弛为凸问题,求近优解。上述只是一个简单的例子,对于更复杂的情(1)况,还需要具体分析,例如存在多个目标时,须考虑不同接收端彼此的干扰;关注感知性能时,信噪比的形式也与关注通信性能时有所不同。13.HRV0:NeNj0NIHeRHRv
21、+HovI?(2)是用对角矩阵表示(3)(4)信息通信技术与政策一方面,当前研究主要聚焦于智能反射面在不同场景下反射系数的动态设计。陈康建 7 等提出了一种方案,旨在实现基站与智能反射面的波束训练,并通过智能反射面和目标的混合回波感测目标,同时进行目标感知。与此同时,栾明安 8 等专注于通感一体化发射波束形成器和智能反射面相位的联合鲁棒设计,研究了一种新型的可重构智能表面辅助通感一体化系统。该系统通过创建定向路径将信号反射到车辆目标和用户,以提高传感和通信性能,实现在不充分了解角度和信道状态信息的情况下,在用户可达速率约束下最大化感知互信息。另一方面,王勇威 9 等关注智能反射面辅助的通感一体
22、化系统,特别是在非视距通信场景中的应用。他们设计的系统使得智能反射面不仅能为感知测量提供视线路径,还能通过将信号功率集中在目标上来提高通信质量。此外,陈智明 10 1等将智能反射面与传统的信源波达方向算法相结合,提出了一种新的被动传感技术。通过智能反射面获取车辆信号的波达方向信息,在接收机仅使用一个全功能信道的情况下提出了一种新的估计方法,通过控制智能反射面中的反射矩阵来实现多次测量的波达估计。除上述研究外,智能反射面在车联网通感一体化框架中实现扩大通信感知范围,实现死区通信,以及利用灵活布设带来经济效益等方面也具有广阔的应用前景。2.2.3硬件联合设计硬件设计构成了通感一体化系统的基础架构,
23、其高效且合理的设计不仅是确保嵌入式运算算法能够充分展现其性能的关键,更是保证系统长期稳定运作的核心。然而,硬件设计任务本身充满挑战,需要综合考虑多种因素。这一过程往往以用户需求为核心,既需满足运算算法对硬件参数的具体要求,如总线速度、处理器速率、天线的尺寸及其间距等,也需考虑不同组件间的兼容性或匹配性,包括接口的一致性、数据传输格式的兼容等。此外,硬件设计还需考虑部署时的物理空间限制、成本控制以及系统的可扩展性等因素。为降低设计的复杂度,设计师通常采用框架化设计和模块化聚合的策略。鉴于此,通感一体化赋能的车联网硬件设计,通常采取替换旧模块以引人新功能模块的策略。通感一体化硬件的设计与开发已经取
24、得了显著进14.展。最初,研究主要关注于波束发射器的设计,旨在生成既能通信又能感知的波形。有学者尝试通过对信号进行特殊调制以实现通信与感知的双重功能 1,但这种方法牺牲了二者的独立性。还有学者探索了通过交替传输感知与通信波形的方法 12 ,以确保通信信号的独立性,但这种方法影响了通信速率。随着技术发展,扩频技术的引入为通感一体化硬件设计提供了新的可能性,允许在不牺牲通信与感知功能独立性的前提下实现二者的集成,有效解决了以往设计中对通信速率的限制 13-14。随后,以正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)技术为代表的多载波技
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