5G车联网资源优化分配方案综述.pdf
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1、 综述 5G 车联网资源优化分配方案综述 郑成渝1,姚依婷2,梁宏斌2,王磊2(1.中国电信股份有限公司四川分公司,四川 成都 610031;2.西南交通大学交通运输与物流学院,四川 成都 611756)摘 要:车联网作为智慧交通发展的必要组成部分,可加快我国智慧交通基础建设,对于智慧城市建设具有重要的现实意义。汽车数量及其产生的海量数据使得通信车辆节点之间的传输冲突率大幅上升,导致通信资源、计算资源短缺等问题,因此,有效的资源分配方案可以保证车联网的通信质量,从而提高车辆通信的可靠性,降低时延。首先分析了国内外车联网对智慧交通发展现状的影响以及当前车联网发展瓶颈;然后针对智慧交通通行效率、安
2、全性方面,分析了当前车联网的资源分配问题;接着通过总结 5G 技术的优点,分析了5G 在车联网资源优化分配管理上的贡献;最后,在车联网通信、计算和存储资源优化分配管理的应用背景下,结合人工智能技术提出了基于 5G+V2X 的智慧交通发展前景。关键词:车联网;智慧交通;资源优化分配;人工智能;5G+V2X 中图分类号:TP399 文献标志码:A doi:10.11959/j.issn.10000801.2023139 Review of optimal resource allocation scheme for 5G Internet of vehicles ZHENG Chengyu1,YA
3、O Yiting2,LIANG Hongbin2,WANG Lei2 1.China Telecom Corporation Sichuan Branch,Chengdu 610031,China 2.School of Transportation and Logistics,Southwest Jiaotong University,Chengdu 611756,China Abstract:As a necessary part of the development of intelligent transportation,the Internet of vehicles(IoV)ac
4、cele-rates the construction of intelligent transportation infrastructure in China,which plays an important practical signi-ficance to the construction of smart city.The number of vehicles and the massive data generated by them make the transmission conflict rate between communication vehicle nodes r
5、ise significantly,and communication resources and computing resources are in short supply.Therefore,the effective resource allocation scheme can ensure the commu-nication quality of vehicle networking,thereby improving the reliability of vehicle communication and reducing the time delay.Firstly,the
6、influence of IoV on the development status of intelligent transportation at home and abroad and the bottlenecks of the development of IoV were analyzed.Secondly,in terms of the efficiency and safety of smart 收稿日期:20230202;修回日期:20230701 通信作者:梁宏斌, 基金项目:国家自然科学基金资助项目(No.62071398)Foundation Item:The Nati
7、onal Natural Science Foundation of China(No.62071398)125 电信科学 2023 年第 7 期 transportation,the resource allocation problem of IoV was analyzed.Thirdly,by summarizing the advantages of 5G technology,the contribution of 5G in the optimization allocation and management of vehicle networking resources was
8、 analyzed.Finally,combined with the application of artificial intelligence technology in the context of Internet of vehicles communication,computing and storage resource optimization allocation and management,the development prospect of intelligent transportation based on 5G+V2X was proposed.Key wor
9、ds:Internet of vehicles,intelligent transportation,optimal resource allocation,AI,5G+V2X 0 引言 车联网(Internet of vehicles,IoV)结合互联网以及移动互联网,实现了车与万物互联(vehicle to everything,V2X)全面网络连接及信息交互和共享。当前,车辆用户的快速增长引发了一系列严重的交通问题,如道路拥堵、交通事故频发、车辆周围环境信息更新滞后及停车困难等,导致每年交通事故造成的伤亡人数居高不下,给人民生命财产安全造成了无法弥补的损失。20162022 年我国机动车
10、与汽车保有量如图 1 所示,20142022 年我国交通事故发生数量及直接财产损失如图 2 所示。图 1 20162022 年我国机动车与汽车保有量 图 2 20142022 年我国交通事故发生数量及直接财产损失 车联网作为物联网技术在智能交通系统中的关键应用,可实现车和基础设施之间的智能协同与配合,大幅度提高道路安全性、提升交通管理效率和改善人们的生活质量;其次,面向中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035 年远景目标纲要,车联网将进入应用高频部署的新时期。中国信息通信研究院发布的车联网白皮书中提到,我国车联网产业跨行业的融合带动着应用部署模式向纵深发展,车联网产业在“车路
11、云网图”各方面呈现良好的发展势头。因此,车联网在我国地方政策的支持下快速开展先导应用与示范验证,展望出中国发展智慧交通之路,积极推进“5G+车联网”新型基础设施建设,并且探索基于车联网的“聪明的车”“智慧的路”以及“协同的云”的车路云协同发展模式,进而支撑我国达成“碳达峰”与“碳中和”战略目标1。本文主要立足于车联网推动智慧交通快速发展,结合国内外车联网研究现状,分析车联网的资源分配问题,探索车联网通信、计算及存储资源优化分配管理方法,梳理提升车与基础设施(vehicle to infrastructure,V2I)与车与车(vehicle to vehicle,V2V)链路间的信息交互效率的
12、关键,归纳基于 5G+V2X 的车联网资源优化分配的解决方案,展望 5G+V2X 的发展前景。1 国内外车联网研究及应用现状 美国交通部在 智能交通系统战略研究计划:20102014中,首次提出了“车联网”构想,其目标在于基于无线通信建立一个全国性、多模式的地面交通系统,形成 V2X 交通环境。日本车辆信息通信系统(vehicle information and com-munication system,VICS)从各地警察和道路管 综述 126 理部门收集道路拥堵情况、交通事故、道路信息及路线等实时交通信息,然后通过道路电波装置传送给经过的车辆。而欧洲则全面应用远程信息处理技术,在全欧洲建
13、立交通专用通信网,并将其应用到交通管理、导航以及电子收费等场景。在中国知网数据库里,可以看到近几年有关车联网方面的研究呈增长趋势,但车联网资源优化方面的研究较少,可参考的文献也不多,可见车联网的资源优化分配管理研究是一个潜在的极其有价值的研究,对于智慧交通的发展具有关键作用。20012023 年“车联网”相关文献在中国知网上的发文量如图 3 所示,20002023 年“车联网+资源优化”相关文献在中国知网上的发文量如图 4 所示。车联网作为物联网的延伸,以行驶中的车辆为信息获取对象,借助新一代信息通信技术,实现 V2X,提升车辆整体的智能驾驶水平,为用户提供安全、舒适、智能、高效的驾驶感受,提
14、高交通运行效率,提升社会交通服务的智能化水平2。其次,车联网实现了“三网融合”,即将车内网、车际网和车联移动互联网进行融合,利用传感技术感知车辆的状态信息,并借助无线通信技术与现代智能信息处理技术实现交通的智能化管理,以及交通信息服务的智能决策和车辆的智能化控制3。车联网可有效保障车与车之间的行驶间距,降低车辆发生交通安全事故的概率,辅助驾驶员进行实时导航以及路径规划等,并通过 V2V 和 V2I 之间的通信,提高道路交通运行的效率。1.1 车联网资源 车联网资源主要包括以下几个方面。通信资源。车联网依赖通信网络进行数据传输和通信,因此需要分配网络资源,包括带宽、网络连接以及网络协议等。车辆资
15、源。车联网需要获取车辆传感器和控制器等硬件设备的数据,以及控制车辆的行驶方向、速度等,因此需要分配车辆资源,包括车辆传感器、控制器以及行驶路径等。计算资源。车联网需要进行数据分析和处理,进行实时控制等操作,因此需要分配计算资源,包括计算机硬件设备、云计算平台以及数据缓存等。1.2 车联网资源分配机制 在资源分配机制上,车联网主要按以下几种方式进行分类。图 3 20012023 年“车联网”相关文献在中国知网上的发文量 图 4 20002023 年“车联网+资源优化”相关文献在中国知网上的发文量 127 电信科学 2023 年第 7 期 集中式分配。所有资源分配都由中央服务器或平台进行集中式管理
16、和控制,这种方式可以实现资源的高效利用和统一管理,但是也容易造成单点故障和性能瓶颈。分布式分配。资源分配在不同的节点之间进行,每个节点负责管理自己的资源,这种方式可以提高系统的可靠性和容错性,但是需要解决节点之间的协调和通信问题。自适应分配。资源分配根据实时的系统负载和需求进行自适应调整,这种方式可以在保证系统性能的同时,避免资源浪费和闲置。1.3 车联网在智慧交通中的应用 在车联网的应用研究方面,Wang 等4结合车辆移动位置概率矩阵、车辆位置关联矩阵和隐式因子,研究车辆位置潜在特征以及车辆关联潜在特征,得到更准确的车辆预测轨迹,再基于车辆预测轨迹获得车辆距离。该研究表明提前预测车辆的运动位
17、置信息,能在很大程度上调整车辆的运动,从而有效避免潜在的碰撞,这对于车辆在道路上高速安全行驶、快速获得车辆自身和周边环境信息具有重要意义。胡悦5基于车联网大数据,利用 Canopy 算法优化模糊 C 均值聚类算法,得到了一种精度高、抗干扰性较强的交通路况预测算法,以此提升交通路况的预测精度。通过交通状态识别、交通路况预测、应用测试分析,根据设定的路况判断标准,准确预测路段拥堵情况。Yue 等6设计了一种基于物联网的新型车辆避障路径规划系统,通过在系统硬件部分设计障碍物识别模块和车辆位置显示模块、在软件设计部分采用人工势场法计算飞行器的斥力和重力,实现当智能车辆识别到前方或侧面障碍物时,会自动规
18、划最优避障路径,避免碰撞事故的发生,这大大提高了车辆避障路径规划的准确性。Wang 等7以动态方式构建了基于 k 近邻的车联网,并在构建的网络上利用机器学习方法对车辆轨迹进行聚类,得到从一个位置到另一个位置的最优路径。该方法能较精确地自动检测车辆异常行为,并能实时监控城市交通流量。马佳荣等8通过分析高速移动节点对定位精度的影响,对主流的车联网定位技术进行了详细的梳理,其中包括全球卫星导航技术、蜂窝定位技术、图像/视频定位技术、路侧单元(road side unit,RSU)定位技术、数据匹配定位技术、接收信号强度指示(received signal strength indication,RS
19、SI)定位技术等多种定位技术,最终得出从覆盖范围来看,全球导航卫星系统(global navigation satellite system,GNSS)能够满足车联网大部分应用场景的需求的结论。即使在 GNSS 无法使用的场景中,也有望通过融合 GNSS 与蜂窝车联网的定位技术,达到全范围覆盖的定位目标。纵观国内外车联网发展情况以及车联网资源的认识,不难发现车联网是交通道路行驶安全方面的关键应用技术,只有构建高水平的车联网安全体系,智能网联汽车才能对多种多样的网络攻击进行防护,从而实现产业的安全快速发展9。再者,运营商服务质量(quality of service,QoS)及用户体验质量(qu
20、ality of experience,QoE)已然上升为车联网研究的核心焦点。因此,得到实时、可靠、有效的交通数据是基础,车联网环境中的各路信息进行交互产生了大量的任务数据,如何对这些任务数据进行合理的调度,如何对资源进行优化分配,实现车联网信息的快速传递以及在智能交通系统中低时延、高可靠的应用是当前车联网技术面临的关键问题。下面主要从通信、计算以及存储方面具体介绍车联网的资源优化分配。2 车联网资源优化分配方案 为了解决传统交通的问题,研究人员已经开始将通信、传感、计算、存储、控制等技术融合进车辆中,制造有通信、计算、感知、存储能力的智慧车辆,并通过 V2V、车与行人(vehicle to
21、 pedestrian,V2P)、V2I、车与网络(vehicle to network,V2N)等信息的交互,提高车辆的感知 综述 128 和计算能力,从而构成车联网及智能交通系统(intelligent transportation system,ITS),为车辆用户提供低时延、高可靠的服务,提高交通通行效率,降低交通事故发生率以及能耗10。因为车辆具有高移动性,已有的资源分配策略也在考虑车辆移动性带来的影响,因此,资源分配策略的研究,对于保障车联网环境安全具有重要意义。另外,在车联网信息交互环境中更加合理高效地对通信、计算及存储资源进行利用,对于推动车联网在智慧交通的应用具有重要意义。而
22、针对车联网资源分配研究,本文考虑的基础环境一般由车辆、基础设施、边缘计算、边缘云等结构组成,车联网系统架构如图 5 所示。2.1 车联网通信资源分配方案 2.1.1 车联网通信资源分配方案研究目标 1:最大化吞吐量 在互联网络覆盖环境中,车辆需要通过 V2V、V2I 链路进行快速的信息交互以获得有效数据,进行安全行驶或娱乐项目体验,然而,大量的数据在交互过程中,可能导致信息接收延迟甚至信道堵塞无法获取信息,因此,众多学者针对以上问题进行了大量研究。李一兵等11考虑通过复用上行链路来支持密集环境下的车辆通信,结合V2V 链路可靠性约束,减少资源冲突,并基于超图遗传理论的资源分配方法在密集环境下对
23、资源冲突问题进行解决,提升了车联网的异构性能,减少了信令开销。黄澄12提出一种通过调整惯性权重的改进粒子群优化算法,在传统的粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法求解信道分配问题的基础上,完美解决基于粒子群优化算法的毫米波通信资源分配算法中,粒子位置变化缺少随机性,容易陷入局部最优陷阱的这一缺点。此改进算法在解决毫米波信道分配问题上具有较强的寻优能力,且收敛率和收敛速度都优于传统粒子群优化算法,能很好地协调通信资源的分配,提升数据任务的交互速率。赵晓焱等13通过对端到端(device to device,D2D)用户与蜂窝用户进行频谱资源和传输功率的优
24、化分配,研究一种联合匈牙利资源分配算法(joint Hungarian resource allocation algorithm,JO-HG),以最大化系统的网络容量为目标,实现异构网络中传输速率最大化,有效解决传统蜂窝网络由于容量瓶颈 图 5 车联网系统架构 129 电信科学 2023 年第 7 期 限制导致的无线资源不足的问题。沈悦等14在第一阶段根据用户间的干扰自适应调整使用每个资源块的用户个数和 D2D 用户可使用的资源块个数,在第二阶段利用改进的粒子群优化算法,以吞吐量最大为目标分配功率,设计了一种根据实际网络环境自适应调整的资源分配方案,有效解决了蜂窝与D2D混合网络中资源分配不
25、具自适应性,以及现有的固定分配方法在用户通信模式发生变化的情况下,不能及时地调整资源分配的方案,造成资源浪费的问题。覃琦超等15通过研究信道干扰系数矩阵,结合多用户间的最低信号与干扰加噪声比(signal to interference plus noise ratio,SINR)需求实现多用户间的最佳匹配,在D2D 用户功率约束下,控制 D2D 用户的功率,使系统的吞吐量达到最大,以降低通信时延、扩大通信系统的系统容量。肖瑶等16通过研究利用灰狼优化获得每个 D2D 用户的最佳发射功率,然后利用匈牙利算法实现D2D用户与蜂窝用户的最佳信道匹配,最大化 D2D 用户的总容量,提出一种基于灰狼优
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