車載導航系統中的無線通信技術與實時數據更新功能

中圖分類號：U463.675 文獻標識碼：A 文章編號：1003-8639（2025）08-0077-03

【Abstract】The development of in-vehicle navigation system is closely related to the advancement of wireless communication technology，andthetraditionalnavigationmoderelyingonofline mapsandperiodicupdates isdificultto meetthe intellgentandreal-timetrafficdemand.The maturityof technologiessuchas5G，V2X，andedgecomputinghas made it posible to processhigh-precisionand low-latencyreal-timedata，and improved the dynamic responsecapability ofthenavigationsystem.Therefore，thispaperdiscusses the wirelesscommunicationarchitectureandreal-timedata updatingstrategyinin-vehiclenavigationsystems，withaview toprovidingtheoreticalsupportforthetechnical optimization and standardization of intelligent transportation systems.

【Key words】 in-vehicle navigation； wireless communication； real-time data

0 引言

車載導航系統作為智能交通的關鍵組成部分，其效能依賴于高效的無線通信技術與實時數據更新機制。全球衛星導航系統（GlobalNavigationSatelliteSystem，GNSS）雖能提供基礎定位服務，但受限于固有誤差與更新延遲，難以應對復雜動態路況，而V2X與5G技術能實現毫秒級數據交互，并通過車路協同提升整體精度。因此，本文將探討車載導航系統中通信架構與實時數據更新技術的協同優化，以期為下一代智能導航系統的設計與應用提供參考。

1車載導航系統無線通信技術架構

1.1主流無線通信協議對比

車載導航系統的性能高度依賴無線通信技術的選擇，目前主流協議包括蜂窩網絡（4G/5G）專用短程通信（Dedicated Short Range Communications，DSRC）與蜂窩車聯網（C-V2X）。蜂窩網絡作為廣域覆蓋的基礎技術，可支持導航數據的云端同步與實時更新，但其在城市密集區域的網絡擁堵問題顯著。相較之下，DSRC采用IEEE802.11p標準，專為車車V2V與車路V2I通信優化，具備低時延特性，適用于緊急制動、交叉路口預警等高實時性場景。C-V2X則整合了蜂窩網絡與直連通信（PC5接口）的雙重優勢，既支持遠程云端交互，也能在無基站條件下實現車輛間自組織直接組網。從適用性看， 5G+C-V2X 架構更適合未來高精度導航需求，而傳統DSRC受限于頻譜資源與全球標準化進程，應用前景受限。最終選擇需權衡覆蓋范圍、通信效率和部署成本，系統應具備多模切換能力以適應復雜交通環境。

1.2異構網絡融合組網方案

在動態交通環境中，單一通信模式難以同時滿足高可靠性與廣覆蓋要求，異構網絡融合成為必然選擇。典型的組網架構以5G核心網為骨干，結合路側單元（RoadSideUnit，RSU）部署DSRC或C-V2X短程通信節點，形成“云-邊-端\"協同的數據傳輸體系，如圖1所示。其主要挑戰在于多網絡間的無縫切換與負載均衡：車載終端需實時監測信號質量，當車輛駛離蜂窩網絡高覆蓋區時，自動切換至鄰近RSU的短程通信鏈路，確保導航指令持續下發。另外，邊緣計算節點可對交通數據進行本地預處理，僅將關鍵信息回傳云端，減少網絡擁塞。這種分層組網模式能夠兼顧數據實時性與系統魯棒性，但需統一通信協議棧，避免不同廠商設備間的互操作障礙[2]。

圖1車聯網“云-邊-端\"異構組網架構圖

1.3車規級通信模塊設計規范

車規級通信模塊需符合嚴格的可靠性標準，相較于消費級產品，其在溫度適應性、抗電磁干擾與長期穩定性上均有更高要求。硬件層面，模塊應采用工業級芯片組，支持 -40～85^°C 寬溫運行，并通過ISO16750等車載電子振動與沖擊測試。軟件設計上，需嵌入自適應信號處理算法，如在隧道等GNSS信號丟失場景下，自動切換至慣性導航系統（InertialNavigation System，INS）與V2X協同定位輔助，避免導航中斷。另外，為滿足功能安全要求（如ISO26262ASIL-B），模塊需采用雙冗余通信鏈路設計，主備通道在檢測到信號劣化時無感切換。其趨勢是集成多模通信（ 5G+DSRC+C- V2X）與高精度定位（RTK/PPP），但需平衡硬件復雜度與功耗，確保整車電氣系統的兼容性，如圖2所示。

圖2車規級通信模塊多模態集成與安全設計圖

圖3多頻段協同通信架構

2實時數據更新的關鍵技術實現

2.1高精度差分數據分發體系

高精度差分數據分發體系的本質是通過基準數據的比對與增量更新，實現全網動態信息的精準同步。具體而言，以北斗地基增強系統或5G基站同步授時為基礎，在云端建立統一的時空坐標系，將車輛位置、道路拓撲、信號燈狀態等靜態數據固化于基準地圖中。動態變化數據（如施工區域、突發擁堵）僅存儲與基準數據相比的差異量，減少 90% 以上的冗余傳輸，提升數值傳輸效率并采用輕量化的Delta編碼算法，僅抓取變化區域（如交通事故點半徑 200m 內的路網拓撲偏移），使用二進制差分協議（如Xdelta3）壓縮生成數據補丁包。針對不同區域的路網復雜度，動態劃分數據切片粒度，城市核心區按 50m 網格切片，郊區擴展至 200m ，避免算力浪費。另外，邊緣RSU根據車輛上報的行駛路徑（如A點到B點），從云端預拉取沿途可能觸發的差分數據包，并通過V2X直連建立分級推送鏈路，如圖3所示。

2.2分布式邊緣緩存策略

分布式邊緣緩存策略的核心，是通過預判用戶請求熱點，在邊緣節點構建數據分層存儲架構，減少云端直接調用時延3。其實現分為三階段。

1）熱力地圖與緩存預載。利用歷史軌跡數據分析交通流量時空分布規律（如工作日晚高峰核心商圈擁堵），結合在線實時請求監控（如突發事故區域車輛密集上傳），構建雙驅動熱力地圖。

2）動態緩存路由調度。采用一致性哈希算法（如DHT）分布存儲責任域，當某RSU節點緩存命中率不足時，鄰近節點通過邊緣計算網關（如MEC）構建環形路由通道，直接交換數據而非回傳云端。跨區行駛的車輛可在未觸發新請求時，自動獲取下一區域節點的預緩存數據。

3）生存時間（TimeToLive，TTL）與淘汰機制。設置動態TTL值：高優先級數據（應急事件）TTL延長至2h，普通路況信息按區域流量變化自動縮減（如高峰期 30min ，平峰期 10min 。采用LFU（最不常用）算法淘汰低頻數據，確保緩存空間利用率 gt;85% 。

2.3交通態勢預測模型

交通態勢預測模型摒棄傳統AI黑箱訓練模式，采用耦合動力學的物理模型與輕量化計算框架，聚焦實時性與可解釋性，如圖4所示。核心技術路徑以路網為流動管道，車輛為微觀粒子，基于經典傳輸方程（LWR模型）計算車流密度波。模型中引人動態權重因子：天氣系數（暴雨降速 20% ）、事件阻斷系數（事故點流量歸零）。路側雷達實時反饋流量實測值，每5min 修正模擬參數偏差。假設某路段發生擁堵，根據上下游連接拓撲（如十字路口分流比例），結合歷史分流偏好（如 60% 車輛選擇繞行高速），計算擁堵波傳遞速度。例如，主路擁堵點將影響上游 3km 處排隊，30min 后擴散至相鄰支路，輸出結果為未來態勢走廊；對即將駛入擁堵走廊的車輛，提前 500m 推送變道建議；對上游車輛，采用速率協同算法（如速度壓差lt;10km/h 減少急剎引發的蝴蝶效應。

圖4動態資源冗余鏈路設計

3多模態協同技術實現路徑

3.1車路協同通信架構

車路協同通信架構用于解決異構網絡兼容性、實時性保障及抗干擾問題。技術實現依托物理層多頻段協同、協議棧動態重構以及資源切片與冗余鏈路三大支柱。物理層多頻段協同基于軟件定義無線電（SoftwareDefinedRadio，SDR）技術，設計可動態切換的收發模塊，同步支持5G蜂窩網絡、C-V2X直連頻段及毫米波雷達通信。頻段優先級通過硬件濾波與空分復用技術實現，例如緊急制動信號強制占用C-V2X低時延通道，高清地圖更新利用5G大帶寬特性傳輸能力實現數據交互。多頻段共存時，通過帶通濾波芯片組隔離干擾信號，確保毫米波雷達點云與V2X信令的并行傳輸不發生串擾。協議棧動態重構通過輕量化協議轉換網關實現，其關鍵在于預置多場景協議驅動庫，如高速公路場景采用IEEE802.11p的低開銷幀結構，城區復雜路口切換為LTE-V2X高密度接入模式。網關內置于路側單元（RoadSideUnit，RSU），利用實時指令解析引擎動態調用協議模塊，協議切換時延壓縮至 10ms 以內，避免因標準差異導致的通信中斷或兼容失效5]。

3.2跨平臺數據融合機制

跨平臺數據融合需突破數據異構性、語義一致性及負載均衡瓶頸，技術路徑圍繞元數據標準化、邊緣調度優化與決策引擎設計展開。元數據統一描述框架基于全域數據標簽模板，對車載傳感器、路側設備及云端歷史數據的時空戳、精度、格式進行語義映射。如攝像頭檢測框與雷達點云通過卡爾曼濾波進行時空對準，輸出為帶置信度權重的結構化數據包。邊緣動態負載調度依托輕量級數據路由器實現，其核心為分層處理與流量控制策略。內存計算池優先處理高實時性數據（如碰撞預警），固態硬盤隊列緩存非實時路徑信息。流量控制采用令牌桶算法，為每臺車載終端分配動態令牌配額，超限請求按優先級降級或轉發云端異步處理，確保邊緣節點的計算響應時延穩定在 50ms 以內。模型驅動決策引擎基于狀態機與布爾邏輯實現多源數據融合。例如，車輛攝像頭與路側雷達的目標檢測結果分別附置信度權重，引擎通過預設規則（如置信度加權平均閾值 gt; 85% ）觸發協同決策。

4結論

文章明確了車路協同系統在通信架構與數據融合領域的協同優化路徑，揭示了異構通信頻段動態適配對實時性保障的關鍵作用，以及邊緣側多源數據分級調度對系統可靠性的影響機制。通過構建物理層多頻段協同通信框架與協議棧動態重構機制，實現5G/C-V2X/毫米波頻段在微秒級時延下的無沖突并發傳輸；提出基于元數據語義映射的跨平臺數據融合模型，以可信計算與動態負載調度解決了車載、路側及云端異構數據的時空一致性問題。因此，車載導航應推動車路協同系統從有限場景試點向全域標準化部署演進，最終形成可支撐L5級自動駕駛的全局優化決策模式，為智慧交通基礎設施的規模化落地提供技術基礎。

參考文獻

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（編輯楊凱麟）