车载毫米波网络中IRS辅助的多跳V2V链路选择

多跳车辆与车辆(V2V)通信可以有效改善车载毫米波网络的连通性和覆盖范围,但是多跳转发会带来时延开销。智能反射面(IRS)可以提供反射增益以补偿远距离传输的高路径损耗,从而增加单跳传输距离,减少转发跳数。利用IRS辅助多跳V2V通信,能够减少转发跳数,降低时延开销。针对现有链路选择机制大多忽略转发车辆之间资源和信号冲突的问题,为车载毫米波网络中IRS辅助的多跳V2V通信提出一种基于向前转发效率和空间复用时分多址接入(FE-STDMA)的链路选择机制。综合转发距离、链路质量和传输时间评估候选链路的向前转发效率,将其作为链路选择的依据。在链路选择中利用空间复用实现并发传输,通过时分接入缓解转发资源冲突问题,从而最大化网络资源利用率。仿真结果表明,FE-STDMA机制的多跳时延相比于NFP机制平均降低49.88%,交付率远高于MFR和RFP机制,相比于NFP机制平均提高11.11%。与常用链路选择机制相比,FE-STDMA机制可在保证交付率的同时大幅改善多跳时延。

基于喷泉码信息差异分簇的V2V协作数据分发方案

新兴车联网应用需要分发的数据量不断增加,车辆难以在一个RSU通信范围内收到完整数据,跨RSU通信完成率低,时效性差。针对此问题,提出一种基于喷泉码信息差异分簇的V2V协作数据分发方案。经过喷泉编码的数据由RSU广播;车辆通过XGBoots预测车速,以此计算V2V链路生存时间;链路可靠性和车辆的喷泉码信息差异构建引力模型来分簇,在簇内以V2V传输共享编码包,在保证完成率的前提下大幅降低数据分发延迟。仿真结果表明,与已有方案ECDS相比,对于不同大小的数据,该方案在保证完成率的基础上,平均时延降低了38%。

一种用于高速公路上防车辆连环碰撞的V2V广播协议

目前,V2V网络主要通过周期性广播紧急预警消息(emergency warning message,EWM)来解决高速公路上经常发生的连环碰撞事件,但是周期性广播EWM容易产生广播风暴,造成大量消息的传输失败和传输延时,从而影响了预警网络的可靠性和效率.通过研究V2V网络中的各种无线广播协议,提出了一种用于高速公路上防止车辆连环碰撞的广播协议.协议在方向性广播的基础上,通过发送ACK帧选择广播车辆并由广播车辆负责广播EWM来解决广播协议中的EWM冗余问题.仿真实验表明:协议能有效地控制EWM的冗余问题,提高EWM传输的可靠性并降低传输延时.

街道环境V2V通信信道建模与容量分析

针对街道3D散射环境下的车载通信信道,考虑到道路两边高楼、树木等散射体,且收发两端处于移动状态,采用多天线技术,建立椭圆柱散射模型。运用几何分析法,推导了时间自相关函数(ACF)、空间互相关函数(CCF),比较视距(LOS)和非视距(NLOS)情况下ACF和CCF的差异,验证仿真方法的可行性;研究了信道容量在不同天线阵列和散射环境下的区别,突出了3D模型更加精确。测量结果与理论分析的一致性表明该3D模型的可用性,拓宽了车载通信系统的研究。

基于基扩展模型的UKF-RTSS高可靠鲁棒V2V信道估计

车联网应用场景对无线通信在带宽、时延、可靠性方面提出了更高的需求,特别是车辆对车辆(Vehicle to Vehicle,V2V)场景。针对V2V高速移动场景,时/频域选择性衰落(双选衰落)和非平稳特性给信道估计带来的技术挑战,该文提出了一种基于基扩展模型(Basis Expansion Model,BEM)的UKF-RTSS(Unscented Kalman Filter-Rauch-Tung-Striebel Smoother)信道估计方法。该方法采用BEM拟合快时变信道,将信道参数的估计转化为基函数系数的估计;通过无迹卡尔曼滤波(UKF),联合估计数据处信道冲激响应与时域自相关系数,用于追踪快时变的信道响应。为了进一步提升信道估计的精度,引入RTSS对后向信道状态信息进行信道估计和插值,与UKF构成了“滤波和平滑”结构的UKF-RTSS联合估计器。系统仿真分析表明,在不同速度的快时变条件下,所提方法相比其他经典方法具有更高的信道估计精度和鲁棒性,特别适用于车联网下的无线通信场景。

蜂窝车联网中基于服务异构性的V2V通信资源分配算法研究

在支持车与车直接通信(V2V)的蜂窝网络场景下,针对密集环境下复用车与设备(V2I)上行链路的资源分配问题,在V2V的干扰下,利用移动链路的信道状态信息(CSI)的慢衰落统计,联合通信可靠性、功率控制,建立最大化V2I信道容量的优化模型以满足车辆网络服务的异构性的需求。基于此,该文提出一种基于超图理论和遗传算法的资源分配算法。仿真结果表明,该算法在保证V2V通信可靠性的前提下,提高了V2I的信道容量。

LTE-V2V中资源池的信道检测机制设计与优化

由于车车通信(V2V)在基于终端直通技术(D2D)实现时对可靠性和时延要求更加严格,D2D的无线资源分配需要重新设计,因此,对一种基于竞争的资源池资源分配方式进行讨论和改进。设计了一种在授权频段下的信道检测机制,通过对不同检测窗口的设计与分析,实现了车载终端(V-UE)通过信道检测,尽可能避免在选择资源池资源时发生资源碰撞导致信道质量下降。同时通过对时延要求不同的业务设定不同窗口,实现了对信道资源不同优先级的占用。通过系统级仿真,证明了该机制在提高信道质量的同时,能够实现对不同业务占用信道的时延差异。

V2V技术在智能交通系统中的应用与改进

文章结合数学建模的思想,详细介绍了V2V(车辆互联)技术在智能交通系统(ITS)中的应用,包括协助碰撞预防以及缓解交通拥堵等方面。为了解决V2V技术中存在的若干问题,对V2V技术进行了改进,并提出V2X(车辆与交通单元互联)技术,然后,对V2X技术总体架构与应用进行了介绍与分析。

基于V2V通信技术的车辆防撞预警系统研究

提出了一种通过vehicle to vehicle(车对车的信息交换,简称V2V)技术来获得周围车辆动态信息的车辆防撞预警系统。采用Zig Bee技术作为V2V通信的无线通信模块,提高了信息获得的准确性和便捷性。通过卡尔曼滤波算法计算分析车辆之间的安全距离并建立最小安全距离模型,确保系统工作的准确性和可靠性。

基于SA解码的V2V广播自主资源选择算法

在基于LTE-V(Long Term Evolution-Vehicle)通信系统下的车与车通信(Vehicle to Vehicle,V2V)广播中,道路上的车辆将周期性广播合作意识消息给邻居车辆以便改善道路安全.针对高密度的交通环境下资源选择碰撞问题,分析资源块和用户干扰之间的关系.以提高数据包传输可靠性为目标,提出基于SA解码的V2 V自主资源选择算法.车辆通过接收周围一跳邻居的SA和数据包资源预留构建资源占用映射图并分别嵌入到SA和数据包中并广播给周围一跳邻居,从而使邻居车辆获取两跳邻居的预留资源,以减少隐藏终端带来的干扰,之后通过对资源池的划分减少合并冲突带来的干扰.研究表明,该算法可以有效提高数据包传输的接收率.

V2V通信中基于超图理论的资源分配算法

在基于LTE-V2V下密集的车辆通信网络中,车辆在每个传输周期中向邻域广播安全消息,为提高车辆传输数据的可靠性,提出基于超图理论的资源分配算法。基站执行半静态资源调度减轻负载,每次调度主要有3个部分组成:为减轻频率复用带来的累积干扰,根据超图理论构建干扰超图;为避免半双工约束导致的数据包丢失,通过二重着色原理进一步改进干扰超图;为使信道资源得到充分的利用,提出基于超图的二重着色算法。实验结果表明,该算法可以有效提高数据传输的可靠性。

隧道场景下非平稳多簇V2V信道建模与分析

针对隧道场景下的车对车(Vehicle to Vehicle,V2V)通信系统,提出了一种基于多簇的三维宽带非平稳多输入多输出(Multi-Input Multi-Output,MIMO)信道模型。该模型考虑单反弹(Single-Bounced,SB)和多反弹(Multiple-Bounced,MB)分量来描述波达信号在隧道中的传播环境。采用时变的方位角、俯仰角和传播路径长度来描述收发端移动所带来的非平稳特性。推导了所提模型如空时相关函数(Space-Time Correlation Function,ST-CF)和多普勒功率谱密度(Power Spectral Density,PSD)等重要统计特性,并分析了时间与角度值等参数变化对信道统计特性和非平稳特性的影响。结果表明,信道的相关统计特性与收发端运动时间及散射体分布密度紧密相关。理论值和仿真结果吻合较好,验证了该模型对隧道场景下的V2V信道建模的可行性。

V2V通信同步动力分级的车辆纵向队列研究

当前实际应用中的车辆纵向自动跟随方法 ACC(自适应巡航)在应对小间距或速度频繁变化时,后车响应速度及队列跟随整体性不够理想。针对此类问题,充分考虑实际路况中车辆加速和制动性能的差异,研究一种通过V2V(车-车)通信接收动力输出差异信息的协同式纵向队列跟随控制方法,并结合车辆最小安全间距对实施过程进行了分析。最后对4辆不同车辆组成的纵向队列在Matlab/Simulink中进行仿真。实验结果表明,这里方法在车辆纵向队列行驶及间距调节过程中的车辆最大速度差及加速度绝对值较小,队列整体性较强。

具有隐私保护且可追踪用户身份的V2V电力交易安全通信方案

随着电动汽车(Electric vehicle,EV)的发展,V2V(Vehicle-to-vehicle)电力交易作为一种灵活充电模式具有广阔的发展前景。EV用户在进行V2V电力交易时,其通信是在无线网络中进行的,消息容易被窃听或伪造,这可能会造成用户隐私泄露,进而破坏交易的公平性。为此,提出了一种具有隐私保护且可追踪用户身份的V2V电力交易安全通信方案。首先,用户通过使用伪身份来进行交易以防止其真实身份泄露;当用户发生违约行为时,根据违约用户的伪身份可以追踪到其真实身份。其次,设计了一种无证书聚合签密算法来保证V2V电力交易中的通信安全。该算法实现了对消息的签名和加密,保证了消息的认证性和机密性。理论分析结果证明,该方案能够有效保护用户隐私,同时能实现安全通信;性能分析结果表明,相比于现有方案,该方案具有较低的通信开销和计算开销。

V2V环境下具有组策略防护特性的虚拟交通灯

在V2V环境下的虚拟交通灯可以通过车辆间直接交换的信息协商路权分配,且在设备获取相关信息时,车辆能够有策略地提供信息以获得优先路权。为适用于非可测量因素影响路权的场景,提出一种具有组策略防护特性的虚拟交通灯。通过将车辆提供的真实信息抽象为成本分摊与合作博弈,并设计组策略防护拍卖机制,利用Shapley值计算出每辆车的成本分摊作为车辆的支付。在此基础上,根据拍卖结果中真实的评价值建立绿灯信号,通过信号合并算法整合多次拍卖产生的绿灯信号,由此产生合理的路权分配。实验结果表明,该虚拟交通灯具有组策略防护特性,能够避免车辆形成虚报信息的联盟来获取利益,也能避免车辆通过虚报私有信息来获得路权优先权,与具有固定绿灯通行数量阈值的虚拟交通灯相比,组策略防护的虚拟交通灯在整体平均行驶时间以及高评价值车辆的平均行驶时间上均有一定改善。

基于车联网V2V的汽车自适应巡航控制系统设计

针对自适应巡航控制系统在车距控制、会车时不够快捷的问题,提出了采用车联网技术,构建了巡航控制系统,并给出了车联网策略运作流程和实验模型。在设定的驾驶环境中,进行车辆跟车、变道等试验。通过试验,验证了系统有效地提高了车距控制、协调会车等方面的控制性能,并具有较高的稳定性,可以较好地满足汽车自适应巡航控制要求。

基于V2V的高速换道轨迹多目标规划

为了解决传感器式智能车辆换道灵活性差和安全性低等问题,提出一种V2V模式下的高速换道模型.在换道起始时刻,通过V2V获取周围交通车的状况,确定与周围交通车在换道前应该保持最小的安全换道距离,判断换道的可行性.换道条件允许的情况下,采用多项式函数对车辆的换道轨迹进行描述.并建立了权衡换道舒适性和效率的目标函数对轨迹进行多目标规划,为车辆规划出该交通环境下的最优换道轨迹.结果表明:与非V2V换道模型相比,在换道空间不够充裕的情况下,通过V2V规划出来的轨迹,在换道过程中与周围车辆保持着更大的安全车距;CarSim仿真中车辆轨迹跟踪误差和动力学参数都控制在合理的范围内,进一步说明多目标优化的轨迹可以综合提升换道的效果,使得车辆能够适应不同交通环境.

基于压缩感知的自适应V2V稀疏信道估计算法

针对传统信道估计算法对稀疏性约束不强,导致信道估计性能下降,进而影响通信质量等问题,着重对车到车(vehicle to vehicle V2V)信道估计进行研究,提出了基于基扩展模型(base expansion model, BEM)的稀疏度自适应匹配追踪(sparsity adaptive matching pursuit, SAMP)信道估计算法。该算法将信道估计问题转变为对BEM系数的稀疏重构,通过SAMP获得BEM的系数,再利用反馈结果进行迭代,进而实现最优的信道估计。仿真结果表明,与最小二乘(least square, LS)、线性最小均方误差(linear minimum mean square error, LMMSE)和正交匹配追踪(orthogonal matching pursuit, OMP)信道估计算法比较,该算法在V2V信道下可以显著提高正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing, OFDM)系统的均方误差和误码率性能。

5G隧道环境非平稳宽带双散射簇V2V信道建模

针对5G隧道V2V通信环境,提出了一种通用的3D非平稳宽带双散射簇信道模型。在该模型中,接收信号为视距(line-of-sight,LOS)传播的分量和通过双散射簇模型传播即非视距(non-line-of-sight,NLOS)传播的分量之和。为了研究散射簇的非平稳特性,引入生灭过程算法来模拟散射簇在阵列和时间轴上的出现和消失过程。通过推导空间互相关函数、时间空间自相关函数和多普勒功率谱密度等相关统计特性,研究了散射簇的非平稳特性对MIMO信道的影响。数值仿真结果与先验结果较匹配,表明该模型能够较好地描述实际5G隧道环境下的V2V通信。

V2G网络中基于区块链的本地化V2V能源交易

车辆到电网(vehicle-to-grid,V2G)技术是能源互联网中一项高度新兴的技术,用于合理利用可再生能源而被广泛研究。然而,由于V2G网络的集中化管理和通信的开放性,V2G网络存在单点故障、隐私泄露、分布式能源的不平衡调度等问题。针对上述问题,提出了一个基于联盟区块链的本地化的车辆与车辆之间(vehicle to vehicle,V2V)的能源交易系统模型。此外,考虑到电动汽车之间价格和电力需求匹配,提出了一种新的二次双重拍卖机制,以匹配交易车辆对和决定最终交易定价,并使交易双方收益相等。通过安全性分析表明,区块链网络提高了V2V能源交易的安全性。基于数值结果表明,提出的二次双重拍卖机制提高了交易双方收益且收益相等,并与传统拍卖方案相比,提高了拍卖成功率。