学年论文_车对车超宽带无线通信技术研究

车对车超宽带无线通信技术研究

林洋洋

(山东工商学院信息与电子工程学院, 山东 烟台 262000)

【摘要】  无线通信最大的优点在于其传输速率高、功耗小、成本低。但是，却要面对环境因素的挑战。与此同时，人们对无线通信系统的要求在不断地提高，希望其能提供更高的数据传输速率。在这样的背景下，超宽带（UWB，Ultra Wide Band）技术引起了人们的重视，已逐渐成为无线通信领域研究开发的一个热点。超宽带无线通信系统的设计提供了电线波传播工具，弥补了在高速运动状态下信道建模的研究不足，丰富了信道建模理论，为车辆提供安全且最舒适的运行路线，而这一切归功于一个智能有效的无线通信系统。因此，我们必须深入地开展车对车超宽带无线通信技术的研究。

【关键词】  无人驾驶汽车；超宽带；无线通信系统；车对车无线信道建模；Matlab仿真

Research on ultra wide band wireless communication technology for vehicle-to-vehicle

LIN Yang-yang

(Shangdong Institute of Business and Technology, Institute of Information ELEC,  

Yantai 262000, China)

【Abstract】The advantage of wireless communication is its high transmission rate, low power consumption and low cost. However, it has to face the challenge of environmental factors. At the same time, people's demand for wireless communication system is constantly improving, hoping it can provide a higher data transmission rate. The ultra wide band enriches the theory of channel modeling, as a vehicle to provide safe and comfortable running routes, and all this thanks to a smart and effective wireless communication system. Therefore, we must carry out the research on the ultra wide band wireless communication technology.

【Key words】Unmanned vehicles; Ultra wide band; Wireless communication system; Vehicle to vehicle wireless channel modeling; Matlab simulation

0 引言

无线通信技术是当前发展最迅速、最具活力的技术领域之一，在这个领域中，各种新技术、新方法层出不穷。其中，UWB技术是在20世纪90年代以后发展起来的一种具有巨大发展潜力的新型无线通信技术，被列为未来通信的十大技术之一。

本文在综述UWB技术发展与特点的基础上，对UWB无线信道建模理论和方法进行深入探究。

1 无人驾驶技术

无人驾驶技术是一种利用车载传感器来感知车辆周围环境，并根据感知获得的道路、车辆位置和障碍物信息，控制车辆的速度和方向，从而使汽车能够安全、可靠地在道路上行驶。

1.1国外无人驾驶汽车的发展历程

自20世纪70年代开始，大部分研究院所、大学都参与了智能车辆领域的研究，目前在可行性和实用性方面都取得了突破性进展。德国和美国走在技术水平的最前列。

（1）1995年，由美国卡耐基梅隆大学研制的无人驾驶汽车NavlalrV，初次完成了横穿美国东西部的无人驾驶试验。

（2）2005年，由美国斯坦福大学和谷歌公司合力改装的一辆大众途锐轿车，用时7h完成了美国国防部“大挑战”比赛的全部复杂多变的崎岖路段，顺利到达终点。

（3）2016年2月，美国监管部门告知谷歌，根据美国联邦法律，谷歌无人驾驶汽车可以被视为“司机”，这是无人驾驶技术在世界范围内迈出的重要一步。

1.2 国内无人驾驶汽车的发展历程

（1）我国在无人驾驶汽车的研究方面起步晚。1992年，国防科技大学第一代无人驾驶汽车研制成功，该汽车的自动驾驶系统由计算机及其配套的检测传感器和液压控制系统组成。

（2）2005年，由上海和欧盟合作的中国城市交通中的无人驾驶技术项目取得了阶段性成果，一辆应用于城市交通的无人驾驶车在上海交通大学研制成功。

（3）2015年12月14日，百度宣布正式成立自动驾驶事业部，计划三年实现自动驾驶汽车的商用化，五年实现量产。

1.3 无人驾驶汽车的发展阶段

    无人驾驶汽车的实现主要需要经历4个阶段，驾驶员辅助阶段、半自动驾驶阶段、高度自动驾驶阶段和完全自动驾驶阶段。

    虽然无人驾驶汽车技术已经得以实现，但大部分相关技术仍然停留在试验与概念阶段，无人驾驶汽车的推广，还需要一个漫长的过程。随着技术的不断成熟，各种先进驾驶辅助与无人驾驶技术已经开始应用在了量产的汽车上。

2 UWB技术背景

2.1 UWB定义

UWB的含义是指信号占用带宽非常宽，初现于1989年美国国防部的研究报告中。1990年美国国防部研究计划署给出UWB的定义，规定信号衰减至-20dB以内的绝对带宽不小于1.5GHz，或者是相对带宽B_f满足公式1：

                                              (公式1)

f_H和f_L为发射天线辐射功率衰减到-lOdB时的上下限频点。

    2002年4月，美国联邦通信委员会发布了关于超宽带技术，满足以下条件之一都可称为UWB信号:①利用相对带宽进行定义，认为信号相对带宽不小于0.2；②利用绝对带宽进行定义，认为信号的绝对带宽不小于5OOMHz。

2.2 UWB技术特点

与传统窄带无线电信号不同，UWB信号占用极大的带宽，而功率谱密度很低，有时采用持续时间极短的脉冲信号，这使得UWB技术具备诸多传统通信系统无法比拟的优良技术特点，可归纳为如下几个方面:①信道容量大、传输速率高。②设备功耗小、成本低。③抗干扰能力强、隐蔽性好。④抗多径性能好、定位精度高。⑤穿透能力强、便于成像。⑥便于组网、实现多功能一体化。

总之，UWB可实现通信、测距、成像多功能一体化，与以IEEE 802.11a、蓝牙、HomeRF为代表的其它短距离无线传输技术相比(见表1)，更具优势，它既可作为一种低功耗，高带宽，实现相对简单，整合多媒体设备、无线USB、无线1394的接入技术，又可作为无线局域网(WLAN)、无线个人域网(WPAN)的底层物理层技术。

表1 相关无线传输技术比较

 

UWB

蓝牙

802.11a

HomeRF

速率（bps）

最高达1G

<1M

54M

1-2M

距离（米）

<10

10

10-100

50

功率

1毫瓦以下

1-100毫瓦

1瓦以上

1瓦以下

应用范围

探距离多媒体

家庭或办公室

电脑和Internet网关

电脑、电话及移动设备

2.3 汽车之间的UWB技术关系

利用UWB的定位和搜索能力，可以制造防碰和防障碍物的雷达。装载了这种雷达的汽车会非常容易驾驶。当汽车的前方、后方、旁边有障碍物时，该雷达会提醒司机。在停车的时候，这种基于UWB的雷达是司机强有力的助手。利用UWB可还以建立智能交通管理系统，这种系统应该由若干个站台装置和一些车载装置组成无线通信网，两种装置之间通过UWB进行通信完成各种功能。

3 UWB无线信道建模理论和方法

3.1 无线信道建模理论

在几十米到几公里的距离里，无线波所携带的能量随距离呈慢衰落特性。但是，当我们在一个到多个波长的距离里进行探测时，无线波出现在叠加较长距离且慢衰落上的短时时变波动现象，根据无线信道传播变化特征所处的距离的长短，把这些特征分为大尺度特征和小尺度特征。

3.1.1大尺度特征

无线信道的大尺度特征就是无线波在其传播路径上的损耗，即路径损耗。它可以由发射功率减去接收功率(dBm)得到。但是我们不仅需要获知收信端所在位置的能量损耗，更需要知道无线波在其传播路径上每一点所对应的能量损耗值，这就需要我们建立路径损耗随距离变化的数学表达式。

车对车通信需要建立路径损耗随距离变化的数学表达式，当收发车辆之间只有一条直射径存在时，该数学关系如公式2所示：

          (公式2)

其中，d和P(d)分别为无线波传播距离及在该距离上的路径损耗，所以对应的d0和P(d0)分别为无线波传播参考距离及在参考距离上的路径损耗。n和X()分别为路径损耗指数和阴影衰落波动方差。f为无线波频率。                      

3.1.2小尺度特征

无线信道的小尺度特征是指无线波在一个到多个波长内的快速变化。它是累加在大尺度慢衰落上的快速衰落过程，因此在研究小尺度特性的时候，必须用一定长度的平滑窗口，采用移位平均的手段来剔除大尺度变化的影响。对于小尺度快衰落的研究，一般根据无线通信系统的带宽设置分为小尺度窄带研究法和宽带研究法。

3.2 概率统计分布 

车对车无线信道是一个快速时变随机信道，因此很难用确定性模型来对其进行建模，更多采用的是半确定性模型，即概率统计的手段。

3.2.1 正态分布

当随机变量的概率函数为：

                              (公式3)

则称随机变量X服从参数为，的正态分布，记为，我们不难发现：越大，正态分布曲线越显“矮胖”；反之，曲线越显“高瘦”。在车对车无线信道中，无线信道统计数据的越大，说明该数据对平均值的偏差越大，波动速度越快。

3.2.2 莱斯分布

当随机变量的概率函数为：

                        (公式4)

则称随机变量X服从参数为A、的莱斯分布。在车对车无线信道中，莱斯分布也是一种用于描述接收信号包络统计时变特性的概率分布类型，接收直射径较强()时，则信道呈现莱斯分布统计特性，表示平均信道增益。

3.3 无线信道建模方法

    无线信道建模的方法主要有三种：①非几何统计性建模；②几何统计性建模；③几何确定性建模。这三种建模方法都包含几何性、确定性和统计性三个元素。

3.3.1 非几何统计性建模

非几何统计性建模以实际环境传播中采集的信息为基础，无线波传播过程中的反射等传播现象忽略不计，只是由收信端采集的大量测试信息为主，根据规律找出路径损耗随距离变化的表达式以及其它概率统计分布参数。

具体步骤如下所示：①以实地测试收集信息；②对测试信息进行预处理，清除能量较弱多径；③采用最小二乘法，得出路径损耗对距离的数学拟合表达式；④计算每条多径的时变莱斯K因子及小尺度相关特性；⑤观察能量情况。

3.3.2 几何统计性建模

几何统计性建模以Matlab仿真为基础，也就是以计算机仿真软件搭建的无线波传播环境，研究无线波传播信道特征。首先在Matlab软件环境中规划反射体的分布形状区域，该区域分布情况符合概率统计分布，然后再随机放置一定数目的点作为反射体；确定收信端和发信端的初始位置、初始速度以及Tx和Rx位置，从Tx到Rx的直射径和从Tx经反射体反射到Rx的反射径定义了随距离变化的衰落过程，最后通过实时采集Tx和Rx的位置，计算直射径和反射径的传播距离，以得到每条多径的无线信道增益，在收信端叠加得到总信道增益。

 

 

4Matlab仿真分析

如图1为UWB的Matlab仿真系统模型，由该系统模型得出UWB收发信号之间的关系。并根据仿真结果得出车载网络之间的联系。

 

图1 UWB系统模型

4.1UWB系统发射信号

发射波形的输出受多个参数影响：发射信号的数据长度为100bits，信道冲激响应间隔0.5ns，采样间隔为0.05ns，信噪比为5dB，发射机仿真的结果见图2。

 

图2 发射数据及波形

4.2 UWB经信道输出和接收信号

发射的调制信号，经过信道损耗和噪声的引入，会发生比较大的变化。因此，接收机输入信号如图3所示，信道估计结果如图4所示。

 

图3 接收机输入信号

 

图4 信道估计结果和实际信道冲激响应

4.3仿真结果总结

UWB发射与接收到的信号进行比较。影响此波形的主要因素是信噪比的设置，如果信噪比设置过低不但信号的输出波形幅度较低，而且码元传输出错率也会较高。

由上可得：较高的信噪比误码率越好。车辆数量的增加将加剧网络中的竞争和冲突，所以码间干扰成为影响UWB系统性能的主要因素。

5 结语

智通能化交系统的建设离不开超宽带无线通信系统的支撑，而无线网络的设计则需对无线信道的深入研究。首先结合车对车超宽带通信所独具的特点，建立了车对车宽带无线信道建模理论和方法；提出了适于车对车无线信道建模的统计概率分布，以反映小尺度快速时变特性。同时，对UWB的发射和接收信号进行Matlab仿真。通过理论与实践，我们知道UWB技术的存在的问题及优势，以提供更高的数据传输速率。

参考文献

[1]Papadimitratos P, La Fortelle A, Evenssen K, et al. Vehicular Communication Systems: En-abling Technologies, Applications, and Future Outlook on Intelligent Transportation [J]. IEEE Communications Magazine, 2009, 47(11):84-95.

[2] CHENG X, YAO Q, WANG C X, et al. An improved parameter computation method for a MIMO V2V Rayleigh fading channel simulator under non-isotropic scattering environments[J]. IEEE Communications Letters, 2013, 17(2):265-268.

[3]刘留,陶成,陈后金. 高速铁路无线传播信道测量与建模综述[J].通信学报,2014, 35(1):115-127.

[4]HE R S, MOLISCH A F, ZHONG Z D, et al. Measurement based channel modeling with directions antennas for high-speed railway[C].// IEEE Wireless Communications and Networking Conference, Shanghai, April 7-10, 2013. pp.2932-2936.

[5] MATOLAK D W. Channel modeling for vehicle-to-vehicle communications[J]. IEEE CommunicationsMagazine, 2008, 46(5): 76-83.