張 娜

(河北省公安廳交通科研所,河北 石家莊 050050)

0 引言

在1G到5G時代,無線通信和無線感知都是獨(dú)立存在的,通信系統(tǒng)只負(fù)責(zé)通信,雷達(dá)系統(tǒng)只負(fù)責(zé)測速、成像等感知功能,通信和感知分離的設(shè)計(jì)不僅造成了頻譜資源的浪費(fèi),還需要大量硬件作為支撐。進(jìn)入6G時代,頻譜進(jìn)入了太赫茲和毫米波的高頻段、寬度更高的寬帶以及更大規(guī)模的天線陣列,通信頻譜和感知頻譜有了重合,使得高精度的感知和更低時延通信成為可能,從而在一個通信系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)通信感知一體化(Integrated Sensing and Communication,ISAC),并且使兩者功能相互促進(jìn)[1]。

移動通信技術(shù)應(yīng)用于智慧交通中是一個關(guān)注度高的話題,例如:車聯(lián)網(wǎng)和車路協(xié)同,典型的應(yīng)用是車輛自動駕駛?，F(xiàn)有自動駕駛技術(shù)主要依靠本地車輛的多種傳感器。智慧交通對于通信和感知能力都具有極高要求,在通信方面,需要超低時延、高數(shù)據(jù)速率;在感知方面,要求實(shí)時探測車輛行駛環(huán)境。相較于現(xiàn)有的5G運(yùn)用于智慧交通中的方案,6G通感一體化技術(shù)具有明顯優(yōu)勢,性能對比如表1所示。現(xiàn)有的方案存在不穩(wěn)定的車-車通信鏈路以及海量感知信息造成的高時延等問題。針對多車互聯(lián)場景中面臨的高速率、低時延感知信息融合的挑戰(zhàn),本文提出了基于感知通信時分一體化設(shè)計(jì)的智能車聯(lián)系統(tǒng)框架,以實(shí)現(xiàn)多車協(xié)同超視距感知目標(biāo)?；诖丝?本文架提出了基于LSTM的混合V2V/V2I時延優(yōu)化算法[2]。

表1 5G和6G性能對比

1 通感一體化和智慧交通概念

1.1 通感一體化概念

通感一體化是6G移動通信中的一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù),融合了通信和感知兩個功能,在完成通信功能的同時,可以用于環(huán)境感知。通信設(shè)備通過收集與分析從周邊環(huán)境獲得的無線信號,可以分析出周邊的環(huán)境信息,從而在網(wǎng)絡(luò)側(cè)可以快速做出決策,調(diào)整通信方式,從而實(shí)現(xiàn)通感一體化。

1.2 智慧交通概念

智慧交通是將大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)和移動互聯(lián)網(wǎng)等信息技術(shù)與傳統(tǒng)的交通行業(yè)進(jìn)行深度融合,利用人工智能、交通科學(xué)和數(shù)據(jù)挖掘等工具,以全面感知、科學(xué)決策為目標(biāo)實(shí)現(xiàn)對城市交通系統(tǒng)的智能化、高效化的管理。

2 智能車聯(lián)系統(tǒng)和基于LSTM的混合V2V/V2I時延優(yōu)化算法

2.1 智能車聯(lián)系統(tǒng)設(shè)計(jì)

車輛通過多傳感器獲取的環(huán)境信息具有不同的優(yōu)先級,將時延敏感的感知信息分為高優(yōu)先級數(shù)據(jù)和低優(yōu)先級數(shù)據(jù),根據(jù)不同的優(yōu)先級選擇不同的通信鏈路進(jìn)行傳輸。然后,對感知和通信兩系統(tǒng)的幀長占比情況進(jìn)行動態(tài)靈活配置,提出感知通信一體化系統(tǒng)中時隙動態(tài)可調(diào)幀結(jié)構(gòu)方法。以無線幀的子幀作為感知通信一體化系統(tǒng)的最小分配單位,設(shè)計(jì)可調(diào)幀結(jié)構(gòu),即一個感知通信一體化系統(tǒng)幀中包含感知子幀和通信子幀,其中感知子幀用于車輛在該時間內(nèi)執(zhí)行雷達(dá)探測的感知操作,通信子幀用于車輛在該時間段內(nèi)執(zhí)行通信信息互傳的操作[3]。針對時延敏感度高的信息采用短子幀,對時延敏感度低的信息采用長子幀,信息傳輸過程中根據(jù)業(yè)務(wù)需求對子幀長度進(jìn)行動態(tài)配置。不同鏈路傳輸不同時延敏感信息,從而實(shí)現(xiàn)感知信息的低時延通信傳輸,有效支撐車輛的高精度定位。智能車聯(lián)系統(tǒng)框架如圖1所示。

圖1 智能車聯(lián)系統(tǒng)框架

2.2 基于LSTM的混合V2V/V2I時延優(yōu)化算法

車聯(lián)網(wǎng)技術(shù)不斷發(fā)展,車聯(lián)網(wǎng)通過實(shí)時的數(shù)據(jù)分析保證車輛的安全行駛。隨著6G技術(shù)的發(fā)展,其典型應(yīng)用場景中的超可靠低時延通信(Ultra-Reliable Low-Latency Communication,URLLC)為車聯(lián)網(wǎng)的交通運(yùn)輸和安全等提供了保障[4]。如何有效地利用現(xiàn)有技術(shù)提出面向車聯(lián)網(wǎng)的資源調(diào)度方案與場景預(yù)測機(jī)制,并進(jìn)一步降低車聯(lián)網(wǎng)中信息傳輸時延,提升車輛行駛安全,是亟待解決的問題之一?，F(xiàn)有的時延優(yōu)化方法主要集中于計(jì)算卸載、動態(tài)資源分配,缺乏從車聯(lián)網(wǎng)傳輸角度去考慮的時延優(yōu)化。參數(shù)的冗余量仍需進(jìn)一步優(yōu)化。根據(jù)不同車輛的應(yīng)用以及對信息傳輸時效性要求的不同,將同一區(qū)域中的車輛分為兩種類型,分別是車路協(xié)同業(yè)務(wù)支持車輛和本地業(yè)務(wù)支持車輛。車與車之間為V2V,車與路邊基礎(chǔ)設(shè)施之間為V2I,如圖2所示。針對車聯(lián)網(wǎng)中的時延敏感性業(yè)務(wù)傳輸問題,本文提出一種基于長短期記憶(Long Short-Term Memory,LSTM)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的混合V2V、V2I傳輸算法來優(yōu)化時延。本文通過 LSTM 預(yù)測路段的車輛到達(dá)率,進(jìn)而構(gòu)建整體交通模型,建立關(guān)于系統(tǒng)時延的目標(biāo)函數(shù),接著提出一種混合 V2V/V2I 算法來達(dá)到時延最小化的目的。

圖2 車聯(lián)網(wǎng)通信方式

首先將車輛到達(dá)事件建模為非齊次泊松過程,然后通過LSTM人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測出某一路段的車輛到達(dá)率函數(shù)為λ(t)(t0),為非齊次泊松過程的強(qiáng)度函數(shù)。在(0,t)區(qū)間內(nèi),預(yù)期的車輛到達(dá)數(shù)目均值為:

(1)

假設(shè)車輛存在加速機(jī)制,車的速度變化會影響到車與路側(cè)單元通信時延,即當(dāng)兩個車輛之間的距離大于車輛的傳輸范圍時,車輛則會進(jìn)行加速來縮短兩車的距離,加速直到兩車距離在車輛傳輸范圍之內(nèi)時,為保證數(shù)據(jù)穩(wěn)定傳輸,加速完后再保持勻速行駛。

接下來研究在不同的通信方式下車輛搭載智能車聯(lián)系統(tǒng)后信號之間的干擾情況,結(jié)合對信息傳輸時延和計(jì)算時延的分析給出請求車輛信息通過V2V通信方式或V2I方式到響應(yīng)車輛的通信時延。圖2中車輛m和車輛n是一組V2V對,討論對象以車輛m為主。基于2.1節(jié)中提出的感知通信持續(xù)時間比例可調(diào)的幀結(jié)構(gòu),車輛m在固定幀長的前段時間執(zhí)行前向雷達(dá)探測功能,用于感知和收集信息,在確保本車輛安全行駛的同時,將探測到的全部感知信息以通信的方式向后傳給信號接收車輛n,以此來實(shí)現(xiàn)安全相關(guān)的信息在車輛之間的傳輸共享。

在V2V模式下,假設(shè)車輛m的計(jì)算系統(tǒng)中存在的平均任務(wù)數(shù)為R,車輛m與車輛n之間的通信鏈路的信道容量Cm,n,雷達(dá)探測感知信息的互信息量定義為總的數(shù)據(jù)量l,τ1為成功傳輸產(chǎn)生的時延,感知信息在車輛m與車輛n之間的傳輸時延為:

(2)

設(shè)車輛計(jì)算模塊任務(wù)到達(dá)速率為W,系統(tǒng)的計(jì)算時延為:

(3)

此時總的時延為:

(4)

在V2I情況下,由于任務(wù)由車輛m將感知信息傳輸?shù)铰穫?cè)單元,再由路側(cè)單元傳輸?shù)杰囕vn處,以此來實(shí)現(xiàn)感知信息在整個網(wǎng)絡(luò)中的車輛之間共享。在該模式下假設(shè)車輛n處任務(wù)到達(dá)速率為W1,車輛m與路測單元信道容量為C1,車輛n與路側(cè)單元信道容量為C2,則總時延為感知信息從車輛m傳輸?shù)铰穫?cè)單元的傳輸時延、任務(wù)數(shù)據(jù)在車輛n處的計(jì)算時延、感知信息在車輛n和路側(cè)單元之間進(jìn)行傳輸時的傳輸時延和成功傳輸之后產(chǎn)生的時延τ之和,如下公式:

(5)

當(dāng)請求車和響應(yīng)車位于同一路段,存在V2V和V2I兩種通信傳輸模式,請求車和響應(yīng)車位于不同路段,此時僅存在V2I通信傳輸模式。當(dāng)請求車輛和響應(yīng)車輛處在不同路段時,單獨(dú)的V2I通信時延比較高,為解決該問題,提出通過車間多跳通信和車與路側(cè)單元的聯(lián)合通信方式。通過仿真測試所提出方法的性能比較,結(jié)果如圖3、圖4所示。

圖3 不同數(shù)據(jù)包下系統(tǒng)時延對比

在同一個路段時,考慮兩個車輛之間的傳輸時延,仿真結(jié)果表明,在傳輸數(shù)據(jù)包大小和車輛速度不斷變化下,混合V2V/V2I傳輸?shù)臅r延顯著低于純V2I傳輸。

3 結(jié)語

本文通過對現(xiàn)有的通感一體化應(yīng)用研究基礎(chǔ)上,提出了基于時分一體化設(shè)計(jì)的智能車聯(lián)系統(tǒng),通過感知信息時延敏感度的不同,使用不同的幀結(jié)構(gòu)和通信鏈路對感知信息進(jìn)行傳輸,進(jìn)一步提升信息的交互速率,在智能車聯(lián)系統(tǒng)的前提下,通過對感知時延的分析,提出了V2V結(jié)合V2I的通信方法。仿真結(jié)果表明,此方法進(jìn)一步降低了系統(tǒng)時延,確保交通系統(tǒng)的安全可靠。隨著6G的發(fā)展,信息傳輸會變得更加高速可靠,不斷推動著城市交通的智能化發(fā)展。