基于5G+V2X的融合组网车路协同系统

随着5G通信技术的发展,传统的基于PC5接口方式的车联网系统在时延和可靠性等方面,性能指标无法匹配车联网系统快速发展的要求。本文深入探讨了5G通信技术与V2X融合组网在车路协同系统中的应用前景,通过集成5G网络的高速率、低时延特性与V2X的广泛连接能力,提出了一种创新的融合组网架构,旨在构建更高效、安全的智慧交通生态。研究内容涵盖了系统架构设计、关键技术分析、应用场景示例、实验验证以及对未来的展望,为未来车路协同系统的部署与优化提供了全面的理论依据和技术指南。

基于移动机器人的V2X室内仿真平台

针对V2X场景测试存在费用高、危险系数大和场景难搭建等问题,提出了一种基于移动机器人的V2X室内仿真平台。该仿真平台由室内移动机器人、V2X设备和显示终端组成,移动机器人实时获取自身的坐标、速度、偏航角等数据,通过滤波和校准处理后转换为GNSS数据,并通过网络通信将GNSS数据发送给V2X设备。为了验证该仿真平台的有效性,设计了V2X前向碰撞场景,并进行了实验测试。测试结果表明,该仿真平台能有效地进行V2X场景的测试。

基于5G-CV2X的多路口智慧公交绿波通行方法

提出了一种基于5G-CV2X的多路口智慧公交绿波通行方法。该方法通过5G-CV2X设备实时采集公交车行驶状态(速度、位置等)、公交车与当前路口的距离、路口位置和红绿灯的相位,云端使用基于遗传的非侵入式信号控制算法对多个路口红绿灯相位时长和公交车车速进行全局优化,然后云端将全局优化后的行车建议速度和指导相位通过5G发送至公交车和信号机,实现多路口绿波通行。实际道路测试验证,该方法能够实现多路口公交快速绿波通行,提升了公交系统的运行效率。

基于构式家族观念的“从X+V到Y”语义研究

“从X+V到Y”原型构式是“从+地点名词+位移动词+地点名词”,基本构式义是空间位移义。在隐喻的作用下,“从X+V到Y”构式的扩展突破了空间位移范畴,产生出了时间变化义、数量变化义、事物变化义和人物变化义。以空间位移义为中心,与这一系列的变化发展义共同构成了“从X+V到Y”的构式家族。该构式语义特点为具体和抽象、可逆与不可逆以及量变和质变。经考察,“从X+V到Y”构式在语体分布上呈现出显著差异,从高到低排列依次为报道语体>文学语体>科技语体>政论语体。

基于融合注意力Bi-LSTM的V2X通信阻塞预测方法

为了解决Vehicle to Everything(V2X)毫米波通信系统延时高、链路易阻塞等问题,基于车辆和用户终端周围环境状态信息的感知,提出一种视觉辅助的能效最大阻塞预测方法。利用视觉感知模型实现系统对目标用户以及周围障碍物的精准感知,结合深度强化学习设计了一种融合特征和时间注意力的DA-DBLSTM网络预测未来链路阻塞到达时间,与传统注意力相比,该融合注意力不仅可以关注每个时间单元中的不同特征,而且关注不同时间单元的时序信息,使检测效果更优。仿真和分析结果表明,提出的DA-DBLSTM网络预测链路阻塞效果明显,在均方误差(Mean Square Error,MSE)、均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)、平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE)和平均绝对百分比误差(Mean Absolute Percentage Error,MAPE)方面均优于现有方法。

5G V2X赋能车路协同系统

车路协同是信息通信、智能汽车、交通运输和交通管理等行业深度融合的新型产业业态,处于人工智能、5G和交通三大国家战略的交汇点。5G V2X无线通信技术作为关键赋能型技术,将有助于构建“路-云-车-人-网”协同的车联网生态体系。该文首先介绍车路协同系统的定义、主要建设内容及其典型应用场景。其次以应用牵引,针对5G新空口-车用无线通信(NR-V2X)技术中的直连通信应用于自动驾驶场景的具体需求进行研究,给出不同业务场景下对通信性能和安全的需求说明。最后,针对车路协同系统低时延、高可靠和高并发的系统需求,分析5G NR V2X物理层、资源分配、拥塞控制和Qos与安全设计的相关原理。

V含量对AlCrTiNbV_(x)N薄膜结构和摩擦学性能影响

为了探究V含量对AlCrTiNbV_(x)N薄膜结构和摩擦学性能的影响,使用磁控溅射仪在304不锈钢基体上制备AlCrTiNbV_(x)N薄膜。使用X射线衍射仪(XRD)、扫描电镜(SEM)等分析薄膜结构,使用纳米压痕仪、材料表面综合测试仪等表征薄膜力学性能和摩擦学性能。结果表明,AlCrTiNbV_(x)N薄膜均呈面心立方结构,在(200)晶面呈择优取向,衍射角向右偏移。AlCrTiNbV_(1.0)N薄膜在(200)晶面的偏移角度最大,晶面间距最小。随着V含量的增加,AlCrTiNbV_(x)N薄膜的硬度和弹性模量先增大后减小,AlCrTiNbV_(x)N的摩擦系数和磨痕宽度先减小后增大。AlCrTiNbV_(1.0)N薄膜具有最大的薄膜硬度和弹性模量,最小的摩擦系数和磨痕宽度,摩擦学性能最好。主要磨损机理为磨粒磨损、粘着磨损和氧化磨损。

基于V2X和自动驾驶HIL联调的仿真测试系统开发

随着智能网联汽车的快速发展,车用无线通信(V2X)技术在智能交通领域发挥着越来越重要的作用,因此行业内对V2X和自动驾驶相关的硬件在环(HIL)融合测试需求也越来越高。由于V2X HIL系统与自动驾驶HIL系统两者相互独立,在实际应用中尚缺少对两者相关应用场景及功能进行全链路的闭环仿真测试系统。基于dSPACE平台HIL仿真系统及V2X HIL系统的联调过程,搭建了一套能够同时验证蜂窝车联网(C-V2X)通信功能和单车智能感知功能的HIL联调仿真测试系统。测试结果表明:通过对V2X应用场景的仿真,该系统能够正确实现对单车智能驾驶功能测试、V2X被测算法的验证及预警功能显示,由此验证了联合仿真平台的有效性。

“V着V着就X”格式中副词“就”的语义内涵及语用功能探析

“V着V着就X”是一种常见并富有特色的结构,指的是由动词“V”后附动态助词“着”重叠以后,用时间副词“就”承接,再加动词性或形容词性短语“X”的结构。在目前的研究中,对典型的由副词“就”主要参与构成的特殊格式,如“一……就……”、“A就A”研究较多,但是对“V着V着就X”这一格式的讨论较少,对“V着V着就X”的教学问题的研究也显得比较薄弱。笔者在对《发展汉语中级综合》和《博雅汉语》等进行研读的过程中,发现该格式在对外汉语教学教材中的释义普遍存在不够全面的问题。故本文以探索解决对外汉语教学中的上述问题为出发点,对“V着V着就X”格式中的副词“就”从语义内涵和语用功能上集中进行了阐释,并结合对外汉语教学实践,提出如何完善“V着V着就X”教学的建议,希望对对外汉语“V着V着就X”格式的教学有所帮助。

从认知视角考察“V到都X”构式情态

“V到都X”构式普遍存在于四川方言口语语境中,该构式在积极情绪语境中,对话语中的正面信息进行肯定,强化话语中“喜爱、兴奋、激动、愉悦”的积极情绪;在消极情绪语境中,对话语中的负面信息进行否定,强化话语中“不满、愤怒、厌恶、反感”的消极情绪。其原型情态语义具有[+夸张凸显说话人主观情感态度]的特征。从认知语言学视角分析其深层原因为:说话人和听话人认知心理顺序大致相同,构造出了“(连)V1到都X,(那么)V2到(更)X”的共知语境。以最低语用量级达到情态表达的程度最大化,“V到都X”构式得以从根本上具有凸显放大说话人主观态度的情态功能。其生成机制与“都”的语法功能相关:通过“都”对语义焦点的凸显功能,强调连处于语用量级较低层级的命题都能成立,从而使话语具有夸张的色彩,实现凸显夸张说话人或积极或消极的观点和态度的情态表达效果。

基于专利分析的V2X车辆碰撞预警技术发展趋势

车联网(V2X,Vehicle-to-Everything)作为新一代信息通信技术,旨在实现车与人、车与车、车与路、车与服务平台的 全方位网络连接。V2X 碰撞预警技术直接影响驾驶体验和行车安全,本文通过分析全球及中国在 V2X 车辆碰撞预警技术领域的专 利技术发展趋势,明确了该领域的创新发展趋势、专利布局规模以及研发热点方向等,为企事业单位开展技术创新和专利布局提 供了决策支撑。

基于V2X的复杂交叉路口行人放行策略分析

阐述V2X和智能网联汽车技术为交通信号控制提供了更多的实现手段。针对具有转角交通岛的路口,提出通过V2X技术与车辆、行人及交通控制系统之间形成联动控制,实现动态放行策略。

基于V2X的协作式车道预留系统设计与功能测试验证

近年来,随着智能网联技术和设施建设的迅速发展,设计一种基于V2X的协作式车道预留系统,该系统主要包括车辆子系统和基础设施子系统,2个子系统利用V2X技术实现通信,车辆在进入预留车道前300 m或更远位置就可以发送车道预留请求,基础设施子系统收到请求后1s内生成车道预留策略和车辆驾驶引导信息并广播,给予预留车道上车辆充分时间调整自身行驶状态,确保优先车辆驶入预留车道后不受干扰。同时,设计3个测试项目在2个路段进行测试,所有项目均通过测试,证明协作式车道预留系统的合理性、有效性。

基于V2X技术的无线车车直连通信系统研究

在有线网络车车通信方式下,列车之间因频繁联挂和解编,容易造成连接器磨损,从而导致通信不稳定甚至中断。文章针对地铁应用场景,以无线连接代替有线连接,设计了基于V2X的无线车车通信系统,可以实现列车间的快速联挂,减少操作难度与时间,降低了通信故障。为提升可靠性,文章设计了双设备双链路冗余方案,并研制了无线通信网关。在室内、户外和实际线路等场景下进行了实测验证,结果表明,该系统支持隧道内通信,通信距离大于500m、时延小于100ms、收包率大于99.5%,可满足地铁车车通信的需求。

FSD与V2X的优劣对比

特斯拉将准备FSD引入中国,距离自动驾驶又近了一步。自动驾驶的FSD与车联网的V2X自动驾驶相比,谁更有优势?该文从原理、人工驾驶、系统的角度,对FSD与V2X的优劣做了对比。从实现的角度看,FSD更容易实现;从成本的角度看,FSD成本更低;从人工驾驶角度看,FSD缺少了声音传感器;从定位角度看,FSD无法在整车偏移或偏转时准确定位;从系统角度看,FSD是单机操作,容易实现,但效能无法与车联网的V2X自动驾驶匹敌;V2X涉及基站系统、需要全网元统一接口,投资巨大,互联互通困难,建设周期长,尚无商业网实践经验。PSD与V2X各有所长,PSD适用于智能网联的初级阶段,V2X适用于智能网联的中、后期阶段。

“V什么X”的驳难语力及其心理参量

汉语常见结构“V什么X”蕴含着强烈的驳难性特征,其形成一是由于“V”的语义泛化,二是由于[+否定]“什么”的语用表达及语义漂白,二者双线并行才完成了整个结构的语法化。考察该构式原生驳难、次生驳难的类型特征和跨域表现,有助于发现其语法化的机制,解释其梯级强度的驳难语力。研究发现正是由于“什么”的嵌入,才使得整个结构具备[+陈述][+反问][+口语][+驳难]的语用语义特征,并使其负面评价功能公式化;特别是当该构式为[+陈述]语气时,对汉语作为第二语言的习得者来说较难分辨;尽管“X”呈现积极、消极、中立三类情况,但是说话者的真正意图才是言语行为的最终取向。这启示我们,无论汉语本体研究还是汉语教学研究,言语的最终目的都是说话人的取效行为,“意图优先”①的指导原则对理解言语行为有重要价值。

5G蜂窝车联网(C-V2X)资源分配优化与性能评估

为改善蜂窝车联网(C-V2X)频谱利用效率,提出了一种针对系统下行吞吐量最大化、并保证车对车通讯(V2V)链路连接性的资源分配算法。定义蜂窝车联网信道模型,在最大发射功率、中断概率等约束条件下建立优化模型并对其进行分步求解,采用二分图最佳匹配(KM)算法动态调度信道资源,实现C-V2X通信系统中车辆到路边设施(V2I)下行链路与V2V链路之间动态分配网络资源,最后通过不同交通场景评估算法的优化性能。结果表明:本算法经7次迭代后进入稳态,在保证V2V链路连接性条件下实现了V2I链路资源的优化分配,下行链路频谱效率相较于贪心算法平均提升3.5%以上。

UAV辅助NOMA-V2X通信网络性能的优化

在能量受限的无人机辅助NOMA-V2X(Non-Orthogonal Multiple Access Assisted Vehicle-to-Everything)网络中引入无线信息和能量同时传输技术,解决了无人机续航能力差的问题。以最大化系统的传输速率为优化目标,在联合优化过程中,采用逐次凸逼近(Successive Convex Approximation,SCA)方法,将非凸复杂优化问题分解为无人机位置、发射功率、基站对用户的功率分配3个子优化问题,找到了无人机轨迹、基站分配给车辆的发射功率和中继节点发射功率的最优值。最后通过仿真验证了所提方案的有效性。

Revolution 256 CT低剂量能谱碘水基物质对及三段能谱曲线斜率法定量鉴别不同周围型肺癌

目的 探讨Revolution 256 CT低剂量能谱扫描及三段能谱曲线斜率在不同周围型肺癌定量分析中的价值。方法 选取并分析126例行Revolution 256 CT低剂量能谱扫描并经病理证实的周围型肺癌患者,分别为腺癌62例、鳞癌49例及小细胞癌15例,测量并计算癌灶双期碘含量及水含量、标准化碘水浓度(NIC、NWC)及标准化碘水浓度之差(ICD、WCD)。重建双期能量衰减曲线,把衰减曲线分为三个区间40~70 KeV、70~100 KeV、100~140 KeV,分别计算斜率。用单因素方差分析比较多组间差异,组间有差异时采用LSD法进行两两比较,P<0.05为差异有统计学意义。结果 1)双期碘基值、NIC及ICD:腺癌>鳞癌>小细胞癌,差异有统计学意义(F=3.397~6.188,P<0.05);2)动脉期水基值、NWCAP:鳞癌>腺癌、鳞癌>小细胞癌,差异有统计学意义(F=5.017~9.899,P<0.05),腺癌与小细胞癌间比较差异无统计学意义。结节静脉期水基值、NWCVP及WCD比较差异无统计学意义(F=0.341~0.710,P>0.05);3)分段斜率比较显示40~70 KeV段:腺癌>鳞癌>小细胞癌;70~100 KeV段:鳞癌>腺癌>小细胞癌;100~140 KeV段:鳞癌>腺癌>小细胞癌;三组低能量水平差异大,高能量水平差异小。小细胞癌对应单能量下CT值最低。结论 Revolution 256 CT能谱定量参数指标有助于临床无创鉴别周围型肺癌。

基于MI-PUF的V2X车联网通信安全认证协议

针对目前车联万物(Vehicle-to-Everything,V2X)中车辆与路边单元(Vehicle-to-Infrastructure,V2I)、车辆与车辆(Vehicle-to-Vehicle,V2V)通信的认证协议计算开销大、易受到攻击者假冒合法身份攻击的问题,文章提出一种基于索引图与索引提示符物理不可克隆函数(Map-Index Physical Unclonable Function,MI-PUF)的车联网通信安全认证协议。该协议引入PUF并利用其轻量级计算的特性降低车辆的计算开销和通信开销;借助PUF自身不可克隆的特性,解决身份假冒攻击问题;通过构建索引图以及哈希函数对PUF的输出信号进行处理,有效解决了机器学习攻击问题。在Dolve-Yao模型下使用形式化验证工具AVISPA验证该协议的安全性,实验结果表明,该协议能够为车联网的V2I及V2V通信提供基本的安全保障。