5G车联网通信挑战与物理层技术解析

### 5G 车联网通信挑战与物理层技术解析 #### 1. 5G 车联网通信挑战 在 5G 车联网（VCN）中，高速移动环境使得 5G 车联网通信（5G - VehC）面临诸多挑战，主要体现在信道测量和信道建模两个方面。 ##### 1.1 信道测量挑战 - **测量平台建立困难**：传统基于虚拟天线阵列（VAA）的大规模 MIMO 测量方法在 5G - VehC 中不再可行。因为 VAA 测量要求单天线在信道相干时间内移动到所有所需位置，但 5G - VehC 大规模 MIMO 的动态快速时变环境导致信道相干时间极短，无法完成 VAA 测量。因此，可能需要采用基于真实天线阵列（RAA）的方法，这将显著增加测量成本，并且需要精确复杂的大天线阵列校准。如果考虑毫米波频段，还需采用电子精确控制的喇叭天线 RAA，进一步增加了信道测量的难度和成本。 - **复杂特性测量不足**：3D 非平稳性是 5G - VehC 信道的独特属性。虽然测量已从多个角度揭示了 3D 非平稳性的存在，但不足以支持对其进行准确建模，例如簇/散射体在时间和空间域中的纠缠生灭过程。5G - VehC 信道测量应能准确描述信道分量的延迟、角度扩展和时间变化，迫切需要建立联合时空频的 5G - VehC 信道测量策略。 以下是信道测量挑战的总结表格： |挑战类型|具体问题|影响|解决方案方向| | ---- | ---- | ---- | ---- | |测量平台建立|VAA 测量不可行，需采用 RAA|增加成本和校准难度|研发更高效的天线阵列技术和校准方法| |复杂特性测量|3D 非平稳性测量不足|难以准确建模|建立联合时空频测量策略| ##### 1.2 信道建模挑战 - **测量数据极度有限**：由于 5G - VehC 场景的独特性，测量平台的建立非常困难。在这种情况下，可以尝试使用校准后的几何绕射模型（GBDM）构建感兴趣的 5G - VehC 通信场景，以获得相对合理的信道特性，然后结合几何随机模型（GBSM）建立合适的信道模型。 - **3D 非平稳性建模困难**：现有的非平稳性建模工作要么在单一域（如时间/空间域）进行建模，要么在二维域（如时空/时频域）进行建模，而 3D 非平稳性的建模非常有限，如何正确建模 3D 非平稳性仍是一个开放问题。 - **分区空间相关性建模缺失**：5G - VehC 大规模 MIMO 表现出明显的 3D 非平稳性，导致信道空间相关性在天线阵列上具有区域化特性。然而，当前大规模 MIMO 仍使用传统 MIMO 信道中的线性空间相关性建模，缺乏分区空间相关性建模的研究。 下面是信道建模挑战的 mermaid 流程图： ```mermaid graph LR A[信道建模挑战] --> B[测量数据有限] A --> C[3D 非平稳性建模困难] A --> D[分区空间相关性建模缺失] B --> E[使用 GBDM 和 GBSM 结合建模] C --> F[探索 3D 非平稳性建模方法] D --> G[开展分区空间相关性建模研究] ``` #### 2. 5G 车联网物理层技术 随着汽车行业和移动通信系统的快速发展，车辆与无线通信的结合成为新兴趋势，对车联网的安全和移动性应用具有重要意义。但与传统（准）静态通信相比，车联网中的无线信道更加复杂，具有大多普勒和明显的非平稳性，这使得 5G 车对万物（V2X）通信面临严峻挑战。为了应对恶劣的信道条件并实现高数据速率，需要探索一些先进的物理层（PHY）技术。 ##### 2.1 现有通信方案及核心技术 目前，专用短程通信（DSRC）是车联网通信中广泛应用的解决方案，它基于 IEEE 802.11p 标准开发。在物理层，IEEE 802.11p 采用与 IEEE 802.11a 相同的帧结构、调制方案和训练序列，但将时域参数加倍以适应室外车联网场景，其中正交频分复用（OFDM）是核心 PHY 技术。虽然 DSRC 可以提供双向短（或中）程可靠的车对基础设施（V2I）和车对车（V2V）通信，但可实现的数据速率非常有限，可能无法满足许多新兴车联网应用（如视频/图像传输和自动驾驶）的需求。 因此，长期演进车联网（LTE - V）或蜂窝车对万物（C - V2X）结合了蜂窝通信和车辆间自组织连接的优势，被视为当前车联网通信发展的新星。与 DSRC 相比