5G是實現(xiàn)未來汽車愿景的重要源動力技術(shù)，而包括汽車對汽車（V2V）、汽車對基礎(chǔ)設(shè)施（V2I）、汽車對互聯(lián)網(wǎng)（V2N）和汽車對行人（V2P）在內(nèi)的V2X的發(fā)展對真正實現(xiàn)全場景自動駕駛，提高自動駕駛安全性至關(guān)重要。因此，基于5G的V2X智能發(fā)展是汽車行業(yè)最具價值的研究方向。

1 基于5G的V2X優(yōu)化系統(tǒng)[1]

通過V2X通信合作的車輛的好處很多：

1）它們可以實現(xiàn)更安全的行駛；

2）改善高速公路、交叉路口和停車場的容量；

3）實現(xiàn)無縫的端到端移動性。

此外，在非視距條件下，V2X通信是唯一能夠通過幾乎瞬時交換車輛動力學來實現(xiàn)安全行為的技術(shù)。

下一代車輛V2X通信系統(tǒng)的最終目標是有效利用可用的道路實現(xiàn)無故障協(xié)作自動駕駛。為實現(xiàn)這一目標，通信系統(tǒng)需要啟用各種用例，而每個用例都有一組特定的要求。分析主要用例類別以及它們的要求，并將其與當前可用的通信技術(shù)的功能進行比較，確定出他們之間的差距，并進行可能縮小差距的5G V2X系統(tǒng)設(shè)計。因此，提出了如圖1所示的5G V2X無線接入網(wǎng)絡(luò)的架構(gòu)，其中融合了多種通信技術(shù)，包括在厘米和毫米波段的蜂窩網(wǎng)絡(luò)、IEEE 802.11p和車載可見光通信。該系統(tǒng)可實現(xiàn)所有用例類別，最終實現(xiàn)無事故連接自動駕駛。

圖1 異構(gòu)Multi-RAT網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)下的V2X通信系統(tǒng)[1]

LTE-V2X是已完成的第一套V2X通信的蜂窩標準，在原有的標準基礎(chǔ)上，未來的5G V2X蜂窩系統(tǒng)將通過圖1所示的三種不同范例提供支持V2X通信的主要無線接口：

（1）Cellular V2X；

（2）Cellular-assisted V2V；

（3）Cellular-unassisted V2V。

系統(tǒng)中采用毫米波通信一方面對于V2I通信，可以在車輛和附近基站之間建立短期高數(shù)據(jù)速率連接，以交換對延遲不敏感的數(shù)據(jù)；另一方面對于定向V2V通信，可用于支持特定用例。

車載可見光通信（VVLC）能夠在單個通信系統(tǒng)中實現(xiàn)照明、通信和定位。VVLC中車輛前燈和尾燈中的發(fā)光二極管用于傳輸信息，而光電二極管或相機用作接收器。VVLC適用于精確的戶外道路和室內(nèi)停車定位，并作為RF V2X通信的支持（即通過多通信傳感器融合實現(xiàn)容錯行為）。此外結(jié)合衛(wèi)星定位系統(tǒng)技術(shù)還可以實現(xiàn)一些關(guān)鍵的V2X用例。

顯然，未來5G系統(tǒng)的發(fā)展對提供超低延遲、高可靠性的通信具有重要意義，并推動車聯(lián)網(wǎng)的智能發(fā)展。

2 V2X撤銷協(xié)議的形式化分析[2]

現(xiàn)有車載網(wǎng)絡(luò)（V2X）安全性的研究已經(jīng)形成了一系列安全機制和協(xié)議，解決了安全性和隱私問題。但這些安全性分析在很大程度上是非正式的，而正式分析可用于揭示缺陷，并最終在協(xié)議中提供更高級別的保證。

本文探討了Rewire協(xié)議的兩個版本Rewire Plain和R-token，該協(xié)議代表了在V2X架構(gòu)中提出的撤銷協(xié)議技術(shù)現(xiàn)狀，而目前尚未在車輛中部署撤銷協(xié)議。重點介紹了對V2X安全機制的特定要素的形式分析，即通過使其憑證無效來撤銷V2X系統(tǒng)中的惡意或行為不當?shù)能囕v。即使在車輛定期更改其假名的情況下，也需要以不可鏈接的方式執(zhí)行此撤銷以實現(xiàn)車輛隱私。

圖2 O-token撤銷協(xié)議[2]

圖3 高級V2X撤銷協(xié)議場景[2]

從正式建模中獲得啟發(fā)，對Rewire協(xié)議進行改進，開發(fā)出一種如圖2所示的新的協(xié)議Obscure Token（O-token），其包含一個額外用于簽名的非對稱密鑰對，增加在消息交換中用于可驗證撤銷的假名，要求汽車上的可信設(shè)備參與撤銷協(xié)議，并且在完成時可以信任擦除汽車可能具有的所有假名。如圖3案例場景所示，即使車輛改變了假名，O-token協(xié)議也允許撤銷，并允許RA驗證車輛發(fā)送的已刪除其假名的信息。

在上述分析中，目前大多專注于功能正確性和身份驗證，新的協(xié)議要求汽車上的可靠設(shè)備可以被信任以擦除汽車可能具有的所有假名。然而，這是否是汽車的正確信任模型仍然存在爭議。未來更需要考慮推廣正確性分析以便可以證明更一般的屬性。

3 V2I網(wǎng)絡(luò)的信息傳遞功能[3]

現(xiàn)代智能交通系統(tǒng)（ITS）是基于不同設(shè)備（固定或移動）之間的數(shù)據(jù)采集和信息交換而形成的，一方面隨著信息來源數(shù)量的增加，對信息收集、處理和分發(fā)提出了新的挑戰(zhàn)；另一個方面又需考慮數(shù)據(jù)安全性，尤其是對于車輛協(xié)作安全應(yīng)用。本文旨在研究具有最適用于不同短距離通信技術(shù)的特定非關(guān)鍵ITS應(yīng)用，重點是V2I類車載通信中的藍牙和ZigBee適用性。如圖4，通過一個通用ITS應(yīng)用程序的案例研究，確定在V2I場景中發(fā)送消息的典型長度；并進行通信技術(shù)測試，如圖5所示，在特定環(huán)境中對使用配備BT消息設(shè)備的兩輛車進行現(xiàn)場測量。

圖4 用于動態(tài)稱重和車輛分類設(shè)置中的短距離通信分析的通用設(shè)置[3]

圖5 測試平臺[3]

測試結(jié)果表明，ZigBee技術(shù)適用于更長的通信距離，消息交換穩(wěn)定性不受距離影響。而藍牙技術(shù)消息交換時間的變化很大程度上取決于通信設(shè)備之間的距離。由于ZigBee PHY層延遲低于藍牙技術(shù)，ZigBee技術(shù)足以滿足ITS延遲容錯應(yīng)用中的短距離通信支持。通過在ITS中使用ZigBee，典型的動態(tài)稱重、收費和車輛識別可以在簡單的軟件應(yīng)用的能耗、成本和利用方面取得顯著的經(jīng)濟效益。

通過有效使用信息可以增強道路交通安全性并減少環(huán)境污染，故以有效的無線通信設(shè)施作為基礎(chǔ)，車載網(wǎng)絡(luò)將為智能交通、環(huán)保交通、道路安全（碰撞檢測及避免，合作駕駛）和車載互聯(lián)網(wǎng)接入等各種應(yīng)用開辟道路。

4 5G V2I網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)信道預測、波束形成和調(diào)度設(shè)計[4]

5G網(wǎng)絡(luò)一個重要用例是車輛到基礎(chǔ)設(shè)施（V2I）的通信。由于5G基站（BS）一般具有多個天線，因此需采用波束成形來將其輻射模式引導至期望的車輛設(shè)備（VE）。此外，由于大多數(shù)無線標準采用OFDM系統(tǒng)，每個VE可以使用一個或多個子載波。本文提出了5G V2I通信的自適應(yīng)信道預測，波束形成和調(diào)度的聯(lián)合設(shè)計。

多用戶系統(tǒng)的傳輸方案具有采樣周期Ts和最大延遲擴展Td的信道。假設(shè)BS和每個VE分別配備有N個天線和1個天線。對于這些設(shè)置，多徑CIR抽頭L的數(shù)量近似為第k個VE與第n個BS天線之間的多徑系數(shù)表示為：

建立上述系統(tǒng)和信道模型后，在沒有訓練信號和信道脈沖響應(yīng)（CIR）模型的情況下設(shè)計信道預測算法。首先，利用自適應(yīng)遞歸最小二乘（RLS）技術(shù)來預測來自過去和當前塊接收信號的下一個塊CIR（一個塊可以具有一個或多個OFDM符號）；然后，共同設(shè)計用于每個子載波的波束成形和VE調(diào)度，以通過利用預測的CIR來最大化上行鏈路信道平均和速率；最后，通過數(shù)值模擬證明所提出的信道預測和調(diào)度算法優(yōu)于現(xiàn)有信道預測和調(diào)度算法的優(yōu)越性。

5 未來聯(lián)網(wǎng)車輛融合算法的V2V通信、LiDAR系統(tǒng)和定位傳感器[5]

汽車行業(yè)正在從傳統(tǒng)駕駛轉(zhuǎn)向自動駕駛，這種改變的基本原理是車輛和其他類型的交通對象（例如交通燈）之間的數(shù)據(jù)通信和交換。了解近距離內(nèi)所有交通對象的基本情況可以確保高級駕駛員輔助系統(tǒng)（ADAS）的更精確反應(yīng)。因此，車輛到車輛（V2V）技術(shù)有助于提高交通安全性。本文描述了基于商用車載單元（OBU）的V2V通信的研究。特別指出了通信技術(shù)與高精度定位共存的重要性，對V2X通信，Li?DAR技術(shù)和GNSS定位系統(tǒng)進行了基礎(chǔ)研究和評估。

圖6 使用V2V技術(shù)進行相對定位[5]

使用V2X通信，提出并實現(xiàn)了交通對象之間相對定位的方法。如圖6所示，基于IEEE 802.11p標準（ETSI ITS-G5）發(fā)送和接收數(shù)據(jù)，其中包括位置、運動矢量和車輛配置等基本參數(shù)以確保相對定位。

圖7 城區(qū)Velodyne VLP 16感知示意圖[5]

對于精確的對象定位，測距系統(tǒng)（LiDAR）可提供最佳精度的高分辨率，360°LiDAR系統(tǒng)投入運行可記錄下交叉情況。圖7中Velodyne VLP 16同時處理兩個目標，紅色汽車配備有LiDAR，盡管LiDAR安裝在1.8 m的高度，仍被城區(qū)物體大面積遮擋。因此，橙色汽車基于在大約25 m的距離內(nèi)由一個水平產(chǎn)生的點進行分類。

圖8 （a）高度城區(qū)測試軌跡（b）試車道部分軌跡[5]

為了改善自我車輛的絕對位置，進行了如圖8所示的具有RTK功能的GNSS模塊的研究。對于定位部件，在通信單元上已經(jīng)集成的GPS模塊旁邊使用附加硬件。u-blox的NEO-M8P模塊，利用一個模塊作為基站，一個作為流動站的差分全球定位系統(tǒng)（DGPS）原理，適用于高性能定位；支持實時動態(tài)（RTK）服務(wù)，可提供厘米級精度。使用基站發(fā)送校正數(shù)據(jù)，顯著提高了流動站位置的準確性。

結(jié)論：上述三個獨立系統(tǒng)為未來的研究工作提供了巨大的潛力。通過傳感器融合可將系統(tǒng)組合優(yōu)化發(fā)揮更大的作用，特別是V2X信息與LiDAR數(shù)據(jù)的融合可提供很大的潛能。通信、傳感器融合算法和完整性考慮因素的相互作用構(gòu)成了自動駕駛的基礎(chǔ)，融合不同的傳感器信息提高了ADAS的精度和可靠性。