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[导读]自动驾驶汽车是本世纪最受炒作的技术之一,有望彻底改变我们的交通方式。任何自动驾驶汽车的基本组成部分之一是无线电系统,它不仅驱动自动操作所需的数据网络基础设施,而且还驱动新协议和算法的测试/验证和原型设计。在这种情况下,软件定义无线电 (SDR) 可以即时支持新的标准和功能,而对硬件的更改最少。基于 SDR 的测试系统可以重新配置其内部数字结构,以测试自动驾驶汽车 (AV) 嵌入式固件在面对新协议、频率分配和功能(例如安全和交通管理要求)时的射频行为。

自动驾驶汽车是本世纪最受炒作的技术之一,有望彻底改变我们的交通方式。任何自动驾驶汽车的基本组成部分之一是无线电系统,它不仅驱动自动操作所需的数据网络基础设施,而且还驱动新协议和算法的测试/验证和原型设计。在这种情况下,软件定义无线电 (SDR) 可以即时支持新的标准和功能,而对硬件的更改最少。基于 SDR 的测试系统可以重新配置其内部数字结构,以测试自动驾驶汽车 (AV) 嵌入式固件在面对新协议、频率分配和功能(例如安全和交通管理要求)时的射频行为。

在本文中,我们将讨论如何使用和配置高端 SDR,以通过提供低延迟来满足原型设计和部署 AV 网络的数字信号处理 (DSP) 要求;可调节的宽瞬时带宽和频率调谐范围;多输入多输出 (MIMO) 收发器通道;以及基于现场可编程门阵列(FPGA)的高性能数字后端。我们还将讨论基于 SDR 的智能收发器和认知无线电在车联网 (VIoT)、车对车 (V2V)、车对基础设施 (V2I) 和车对任何事物 (V2X) 中的作用沟通。

最先进的 AV 和基础设施

AV 基础设施的发展是将这些车辆切实融入我们社会的第一步。到目前为止,大多数 AV 研究工作都针对新传感器的开发,例如雷达、激光雷达和计算视觉设备,它们是自动驾驶汽车的基本组成部分。然而,仅传感器仅限于车辆周围环境。通过为 AV 通信引入快速可靠的 RF 基础设施,每辆汽车都可以从周围的其他设备和传感器收集更多信息,包括其他车辆、路边单元、交通信号灯,甚至行人。因此,VIoT 有可能以指数方式提高 AV 的态势感知能力,从而显着改善其决策。

AV 中的无线电通信可以在 V2V、V2I 或 V2X 中执行。V2V 连接旨在在车辆之间交换信息,并且可以通过将位置信息数据广播到附近的所有 AV 来执行。这样,每个 AV 不仅可以了解附近车辆的位置和速度,还可以与附近的 AV 协调策略,以确保所有人都能获得最佳结果。V2I 通信在车辆和路边单元 (RSU) 之间执行,路边单元为 AV 提供回程和本地服务。与 V2V 通信类似,RSU 通过 WAVE(车载环境中的无线接入)服务公告或 GeoNetworking 消息广播其位置以获取空间感知。

最后,V2X 将车辆的车载单元 (OBU) 连接到附近的任何物联网设备,包括其他车辆、基础设施、行人和手机。V2X 部署有多种标准,包括专用短距离通信 (DSRC) 和 ETSI IT,它们将 IEEE 802.11p 标准用于物理和介质访问层。V2X 系统最流行的标准之一是 NG-V2X,它在 5G NR 接口之上提供多种 AV 特定功能,包括车辆之间的传感器数据交换、远程驾驶、高级驾驶(用于车辆协调)和车辆排队。鉴于美国联邦通信委员会,预计 V2X 技术的发展将加速决定将部分 5.9-GHz 频段专门分配给蜂窝 V2X 通信。

用于 AV 的 SDR

为了充分了解 SDR 如何在 AV 部署中应用,让我们讨论一下这些无线电系统的基本结构。SDR 的一般架构由无线电前端 (RFE) 和数字后端组成,用作具有 DSP 功能的收发器并连接到外部主机,包括 PC 和网络。RFE 由接收 (Rx) 和发送 (Tx) 线路组成,它们在很宽的调谐范围内提供放大、滤波和混频。高端商用 SDR 可以在多个独立通道上达到高达 3 GHz 的瞬时带宽,这些通道可以在 MIMO 配置中运行。数字后端由具有 DSP 功能的 FPGA 组成,包括调制、解调、上/下转换和以太网链路上的数据分组 (qSFP+)。此外,FPGA 可以运行特定应用的算法,通信协议,甚至人工智能和机器学习应用程序。RFE 通过模数转换器和数模转换器连接到数字后端。

FPGA 的可重构性与高端 RFE 的宽调谐范围相结合,使现成的 SDR 可以应用于具有不同尺寸、重量和功率要求的各种应用中。此外,基于 SDR 的系统可以轻松更新和升级,无需任何硬件修改。因此,随着 AV 标准和技术的发展——以及随之而来的频率和吞吐量要求——SDR 很可能经受住时间的考验,并作为 AV 技术的高端测试套件发挥作用。因此,大多数 AV 部署在测试和处理中实施 SDR 也就不足为奇了。

SDR 为 V2X 系统的性能测试提供了重要工具,因为它们具有可重新配置的调谐频率、实现不同 AV 无线协议栈的能力以及与开源软件工具(如 GNU Radio)的兼容性。特别是,低延迟 SDR 对于确保实时快速可靠的 V2V 通信至关重要。

上海高级通信与数据科学研究所的研究人员证明了这一点,他们使用具有通用软件无线电外设的 SDR 平台开发了一种用于 V2V 通信的原型性能分析工具。他们通过更改资源分配、信号处理机制和帧结构、模拟 LTE-V 标准并使用该工具根据来自 SDR 的测量信号生成数值结果来修改 LabVIEW LTE 框架。他们的结果显示了该工具的有效性,他们认为该工具将用于评估 V2V 网络和 5G V2X 技术。

基于 SDR 的性能评估的另一个重要发展是 Epochs 参考应用程序 (ERA),其中 Epochs 代表认知异构系统的高效可编程性。ERA 本质上是一个参考应用程序,它基于 DSRC、机器人操作系统 (ROS) 中间件和 GNU Radio 对在同一环境中运行的一组互连 AV 进行建模。ERA 中的每个 AV 使用车载传感器生成本地占用地图网格,通过 DSRC 与其他车辆通信。ERA 软件套件可用于开发专注于一组 AV 的集体智能的 AV 技术,使用群体意识来创建导航策略,超越仅由一辆车获得的有限信息。最后,MIMO SDR 可用于模拟 OBU 收发器上的干扰,

SDR 还可用于驱动 V2X 网络中的定位系统。定位的动机来自于 GNSS 技术的局限性,在城市峡谷、隧道和地下公园中,由于信号反射(也称为多径效应),该技术往往会失败。该问题的一种可能解决方案是使用具有高级处理工具的板载 SDR 来计算数据包接收时间,通过使用准确的时序和多路径感知来消除多路径效应造成的退化。SDR 还可以同时支持多种无线电技术,例如 NR V2X、LTE-V2X 和 DSRC,以高于 6 GHz 的频率运行。

此外,现成的商用 SDR 与 IEEE 802.11p 和 IEEE 1609 标准兼容,因此可以使用现成的 SDR 从头开始开发 AV 网络。

最后,基于 SDR 的 AV 系统可以轻松升级到最新技术,支持所有当前和未来的 3GPP 标准,而无需修改硬件。

结论

自动驾驶汽车即将成为现实,但在我们看到自动驾驶汽车在我们的日常生活中导航之前,仍需要一些技术发展。特别是,车辆、基础设施和物联网设备之间的无线网络对于扩展传感器数据的覆盖范围、为车辆提供空间和功能感知以及允许不同 AV 之间的协调以获得最佳交通结果至关重要。

在这种情况下,SDR 是在 AV 基础设施中进行原型设计、测试和部署 RF 技术的最佳选择,因为它们具有高度可重构性、宽调谐范围、低延迟、高数据吞吐量和板载主机接口。因此,SDR 几乎可以在任何 V2X 通信方案中实施。例如,基于 SDR 的平台可以模拟基于 LTE-V 标准的 V2V 网络进行性能评估,或者模拟一组互连的 AV 以通过 V2V 开发群体智能。此外,SDR 可以通过使用多路径感知增强功能来执行位置定位,从而提高有限环境(例如城市峡谷和隧道)的精度。最后,


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