运营商车联网建设分析及技术方案研究

车联网业务对移动性要求高,运营商蜂窝网络具有广覆盖特质,因此适合开展此业务;本文从业务需求及机遇、技术制式选择和网络规划方案等方面对运营商建设车联网进行了全面分析,并给出了具体建议     

天基物联网在车联网中的应用

文章分析车联网的发展趋势,针对现阶段车联网智能化、信息化发展的迫切需求以及面临的网络瓶颈,以卫星通信、物联网、边缘计算等技术为依托,面向个人、生产企业、服务提供方以及政府监管部门,构建一个开放、统一的互联互通信息共享与应用服务平台,提供全球覆盖、永不离线的车联网服务,有效提升了车联网的服务体验,具有重要的经济及社会效益,为打造智能驾驶、无人驾驶提供了有力支撑。     

车联网环境下电动汽车群有序充电优化策略

针对当前无序充电所引起的电能供需失衡、路线过载、电网安全受到威胁等问题,提出一种车联网环境下综合多方面因素的电动汽车群有序充电控制策略.该策略综合考虑电网、充电站、用户三者诉求构建多目标优化函数:电网侧以电网多时段负荷、总损耗和电压的变化值最小为目标,充电站侧以配电变压器容量值最大为目标,用户侧以用户充电成本最小为目标...     

5G车联网对自动驾驶技术发展的影响

随着5G技术和车联网的发展,传统的自动驾驶技术在5G车联网的助推下,未来的发展前景非常值得期待。基于DSRC的车联网技术经过十几年的发展,具备较好的覆盖范围,但是受到传输距离短的限制,发展优势不明显;另一方面,基于LTE的车联网技术具备重复利用蜂巢式基础设施与频谱的优势,网络覆盖范围更大,也可以平滑演进到5G;5G网络具备高可靠低时延的优势,5G的商用将为LTE-V2X提供更强大的性能和更多的可能性。基于5G车联网的自动驾驶场景,可以克服传统自动驾驶技术无法互联的缺陷,进一步提升自动驾驶的性能,减少对高精度传感器的依赖。5G车联网的最终目标是完全自动驾驶和全部联网,这对整个汽车与交通行业都具有很好的推动作用。     

专题:面向B5G/6G的智能边缘计算网络技术

随着我国5G网络的规模化部署与商用,目前是开展B5G/6G研究的关键阶段。面向未来B5G/6G的主要可能应用场景,例如车联网、工业互联网、空天地海一体化等网络的业务特征,形成了通信-计算-感知一体化融合、通信网络与人工智能融合等新趋势,构建智能边缘计算网络平台与架构,解决智能资源管理与调度、低时延与高可靠传输技术等关键科学问题和技术,对推动移动通信网络朝着6G演进,保持国家在该领域的领先地位,并促进数字经济发展具有重要意义。     

面向6G的车联网关键技术

从场景定义、性能指标等多个方面介绍了6G技术的研究情况,分析了6G赋能下智能车联网系统的发展方向。6G车联网系统的关键技术覆盖全域感知决策、空天地一体化通信、多层级边缘智能、数字孪生交通、边缘服务安全五大方面。6G新技术赋能的车联网系统,将进一步推动出行智能化、服务泛在化、管控全局化的新时代智能交通愿景的实现。     

车联网行业发展研究

为全面实施“中国制造2025”,深入推进“互联网+”,推动相关产业转型升级,大力培育新动能,国家已经将发展车联网作为“互联网+”和人工智能在实体经济中应用的重要方面。从车联网的定义、车联网的作用、车联网产业链构成3个方面概述了车联网的发展,介绍了日本、美国、欧洲引导车联网产业发展的相关措施。在此基础上对比了中国车联网的发展现状,从智能网联汽车、信息通信、网络与信息安全3个角度进行了分析,给出中国车联网发展建议。     

基于云雾混合计算的车联网联合资源分配算法

针对车联网业务的低时延、低功耗需求及海量设备计算卸载引起的网络拥塞问题,该文提出一种在云雾混合网络架构下的联合计算卸载、计算资源和无线资源分配算法(JODRAA)。首先,该算法考虑将云计算与雾计算结合,以最大时延作为约束,建立最小化系统能耗和资源成本的资源优化模型。其次,将原问题转化为标准二次约束二次规划(QCQP)问题,并设计一种低复杂度的联合卸载决策和计算资源分配算法。进一步,针对海量设备计算卸载引起的网络拥塞问题,建立卸载用户接入请求队列的上溢概率估计模型,提出一种基于在线测量的雾节点时频资源配置算法。最后,借助分式规划理论和拉格朗日对偶分解方法得到迭代的带宽和功率分配策略。仿真结果表明,该文算法可以在满足时延需求的前提下,最小化系统能耗和资源成本。     

车联网通信技术简析

作为下一代智能交通的核心,车联网的研究为智能交通系统提供了解决方案。车联网通信的模式具体分为三种:车与车通信(V2V),车与路边基础设施通信(V2I),车与行人通信(V2P)三类,这三类统称为Vehicle to Everything(V2X)通信。本文对车联网中的上述三种通信模式作了简要的介绍和分析。