用于未來智能交通V2X通信控制的MAC層算的毫米波系統

（MmWave System for Future ITS A MAC-layer Approach for V2X Beam Steering）

大量研究表明，毫米波（mmWave）系統有可能在未來的智能交通系統（ITS）中實現每秒數千兆位的通信。但不幸的是，由于車輛的移動性，該系統在實際應用中需要天線波束頻繁的排列，這就顯著增加了帶內波束成形（BF）的成本。本文提出了一種基于敏捷運動光束對準（SAMBA）的用于車輛運動智能預測的MAC層算法。基于DSRC專用短程通信技術，該算法利用所有車輛信標廣播的信息，通過估計車輛的位置并預測其運動來實現免費的帶內波束成形。而且，該算法還可以根據估計位置調整波束寬度從而進一步提高系統性能。本文通過調查顯示，SAMBA的性能優于IEEE 802.11ad BF策略，尤其對于稀疏的車輛密度而言，不僅其數據速率提高了兩倍以上，而且與車輛數量成比例的網絡吞吐量也隨之提高。此外，在高度動態的車輛環境下，與傳統的BF算法相比，SAMBA算法效率更高，因此將會是未來ITS服務的可行解決方案。

本文所提出的策略能夠實現免費的帶內波束成形。通過利用DSRC鏈路上廣播的反饋信息，引入了一種能夠估計車輛位置并預測其運動的敏捷運動預測模型。本文還評估了每輛車的平均數據速率以及網絡吞吐量。結果表明，SAMBA可以避免波束偏移問題并最大限度地減少BF成本。另外，本文還提出了一種能夠補償車輛運動和波束形狀的智能波束自適應算法，進一步提高了系統的性能。