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基于LTE和5G的C-V2X網絡建網研究

2020-09-10 07:22:44宋菲
信息技術時代·上旬刊 2020年1期
關鍵詞:駕駛員功能

宋菲

近年來,人民生活水平的提高,汽車工業的蓬勃發展,促生人們對汽車的需求量越來越大。為了提高道路效率,輔助駕駛者判斷,甚至將駕駛者從日益復雜的道路狀況中解放出來,車聯網V2X的研究日漸深入。它包含專用短距離通信技術DSRC和基于蜂窩的車聯網C-V2X。我們主要研究基于蜂窩移動通信的C-V2X,根據國內網絡分類為LTE-V2X和5G-NRV2X。目前5G網絡是全國關注的未來智慧生活的核心技術,基于LTE的車聯網技術研究也正逐步輔助化,開始向5G-NRV2X轉變。2018年6月,3GPP標準組織已經制定了Rel-15版本中關于LTE-V2X的相關標準;計劃在2020年下半年在Rel-17版本中完成5GNRV2X標準的凍結;隨著5G網絡商用,社會對于5G的V2X的需求不斷出現,同時對于運營商組網的合理性提出了考驗,在實際組網過程中,可以參考兩種網絡的不同特性,采用不同的組網方式來滿足最終需求。

C-V2X;EPC;5GC;DSRC

中圖分類號:F378??文獻標識碼:A

1.LTEC-V2X和NRC-V2X網絡對比

1.1LTEC-V2X和NRC-V2X網絡結構對比

除了LTE核心網(EPC)移動管理實體(MME)、HSS等實體(家庭用戶服務器)和S/P-GW(服務/分組網關),3GPP引入了一個V2X架構,其中有兩個新的功能元件、V2X控制功能和V2X應用服務器[1]。

5GNRC-V2X相比于LTE主要在核心網側變化較大,接入網側基本相同。

1.2LTEC-V2X和NRC-V2X性能對比

基于LTE的V2X和基于NR的V2X性能在傳輸速率、覆蓋范圍、時延以及網絡結構等方面有很大不同,在速率方面NR占據明顯優勢,在覆蓋范圍和網絡部署方面LTE的復雜程度更低,便于實現。

2.不同V2X層級,不同網絡組網

2.1自動駕駛分層概念

通信要求因通信場景和類型而異,但也可能與支持V2X應用程序的UE之間共享傳感器信息時支持擴展傳感器的要求有關(最大端到端延遲為3ms,99.999%的可靠性,50Mbps的數據速率,最低要求的通信范圍為200米)。不同用例和場景的需求表可以在TS22.186[15]中找到。

2.1.1 0級非無自動化:

主要靠駕駛員對車輛完全控制,無任何的自動駕駛技術。現階段能集成的輔助駕駛類技術,像某些車輛選配的碰撞距離預警、車道偏離預警、車燈感應控制,均不屬于車輛的自動化。

2.1.2 1級駕駛輔助系統(DAS):

某個功能的自動化。駕駛員可以對這個功能放棄控制,由系統來判斷自動調整車輛,比如某些車輛配置的自動巡航功能(ACC)、緊急自動剎車輔助(EBA)和行車車道保持(LKS)系統等。

2.1.3 2級局部行車自動化:

預先設置簡單環境的操控權限,駕駛員可將車輛的控制權完全交給系統,但駕駛員需觀察行車情況,環境變化時可隨時掌握車輛的控制,負責行車安全。像自動跟隨功能。

2.1.4 3級高度行車自動化:

基本可以完全在一段時間內代替駕駛員行車,對復雜的路況也能完善判斷,駕駛員可從駕駛任務中脫離,不需隨時待命,駕駛員可通過系統監控行車情況,行車安全由系統負責。

2.1.5 4級完全行車自動化:

車輛乘員行為與駕駛完全脫離,行車完全自動化,不需任何人類參與,車內空間和時間促生車內行為市場。根據以上等級情況,結合LTEC-V2X和NRC-V2X網絡性能,建議L0-L2層級自動駕駛可利用LTEC-V2X,對于L3/L4層級自動駕駛支持能力有限;NRC-V2X網絡性能可全向支持L0-L4自動駕駛層級。

2.2針對LTEV2X與NRV2X建網要求LTEC-V2X需軟件升級,參考現網運行站點建設參數,這里不多做描述。

2.3廣域商務需求

針對當前5G啟蒙階段,3.5G產業鏈逐步成熟,結合當前5G需求調研,擴展5G用戶需從源頭著手,從產業鏈源頭到終點,提供多維產品和服務,推動全產業鏈發展,包括5Gsignal、UE、MEC、Cloud、NFV和SDN等全套服務(待研究)。

3.結論

本文結合移動網絡向支持LTEC-V2X和NRC-V2X新技術的演進,介紹了3GPP中V2X的不同活動。目前正在對5GURLLC(TR23.724)進行研究,這將借助不同制式的V2X網絡提高UES的可靠性。我們描述了需要超低延遲和超可靠性的服務和用例,并區分了不同自動駕駛層級對于LTEC-V2X和NRC-V2X網絡的需求,并根據具體層級選擇網絡類型。同時給出了LTE和5G組網建設的不同點,并對后續V2X新版本持續關注。

參考文獻

[1]周俊,權笑,馬建輝.5G無線優化面臨的挑戰及應對策略[J].電信科學,2020,36(01):58-65.

[2]陳美娟,管銘鋒.雙連接場景中基于強化學習的基站選擇算法[J].南京郵電大學學報(自然科學版),2019,39(06):9-14.

[3]莊曉明.5G語音解決方案探討[J].電信技術,2019(12):106-108+112.

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