车联网环境下基于节点认知交互的路由算法

针对车联网（IoV）环境下消息传输效率低下、网络资源开销较大等诸多问题，提出一种适用于城市交通场景下基于车辆节点认知交互的路由算法。首先，依据信任理论提出节点认知交互度的概念，并在此基础上对车联网中的车辆节点进行分类，赋予它们不同的认知交互度初值；同时还引入车辆节点交互时间、交互频率、车辆节点物理间隔距离、间隔跳数以及消息生存时间等影响因子，进而构建了车辆节点认知交互评估模型。基于该模型计算并更新节点的认知交互度，并通过比较对应车辆节点间的认知交互度值来选取认知交互度相对较高的邻居节点作为中继节点进行消息转发。仿真实验结果表明，与Epidemic和Prophet路由算法相比，所提路由算法有效提高了消息投递率并降低了消息投递时延，同时显著降低了网络资源的开销，有助于提升车联网环境的消息传输质量。     

浅析路侧激光雷达部署

介绍了激光雷达的工作原理,分析了激光雷达的性能指标,阐述了激光雷达的路侧部署方案,为激光雷达厂商和车联网相关技术人员提供参考。     

一种物联网电子车牌安全方案

提供了一种物联网智能交通(即车联网)中电子车牌感知层(采集层)的安全方案,解决了现有物理车牌实际应用中存在的黑车、套牌车、肇事车等问题,同时也增强了电子车牌的安全性能,有利于车辆管理部门在全国范围内安全可靠地推广电子车牌应用。     

基于5G车联网的绿波通行系统研究

结合MEC与C-V2X融合技术,研究了一种基于5G车联网的绿波通行系统,并且在绿波通行模型、MEC应用和协同控制管理等方面做了相关研究。该系统实现了更低时延的实时车路协同以及多个路口红绿灯信息协同感知,进而实现连续性绿波优先通行,减少路口交通拥堵,并提升运输效率。     

5G车联网技术与标准进展

由于时延和可靠性的短板,基于LTE V2X的蜂窝车联网解决方案只适用于辅助驾驶和初级自动驾驶场景,必须通过更新技术满足未来高级自动驾驶的需求,基于5G的蜂窝车联网NR V2X应运而生。结合3GPP 5G NR V2X的标准制定过程,在分析车联网面向高级自动驾驶应用场景的基础上,重点分析了5G NR V2X关键技术要求和解决方案,并对当前3GPP标准化进展进行了介绍。     

一种车载疲劳驾驶检测方法

文章针对车辆驾驶员的疲劳检测,提供了一种使用图像处理的方法来对驾驶员的眼部信息进行提取,建立眼部状态判定模型,根据图像信息提取判断出闭眼的时长以及闭眼的频率分析判断疲劳行为,并对驾驶员进行提醒和辅助驾驶,以减少交通事故的发生。同时,该方法给出了驾驶员处于疲劳状态并预警,提出了疲劳等级划分,不仅检测驾驶员是否疲劳,还检测驾驶员的疲劳等级,并给出相应的提醒操作。     

车联网异构网络资源管理优化研究

无线资源管理优化是异构网络研究的重要组成部分。有限的带宽和成倍增长的网络用户,使异构无线网络的资源管理优化成为了迫切需要解决的问题。文章对接入异构网络的业务种类和异构网络资源管理进行了研究,并针对业务种类的不同提出了基于业务优先级的集中式联合无线资源管理算法。结果表明,该算法能够在保障无线资源利用率的前提下,优先使安全型业务接入网络,极大地降低安全型业务的接入阻塞率。     

基于超图划分的车联网V2I/V2V资源共享机制研究

针对车联网V2I/V2V用户异构性需求以及V2V用户复用V2I链路引起的复杂干扰,本文基于超图划分的思想,提出了预先V2V用户分簇、允许接入多V2I链路的资源共享机制。首先,在被动簇集模型基础上依赖车辆节点干扰强度将车辆划分为不同的簇,从而减少了同簇车辆节点的相互干扰;然后,通过最大化V2I总吞吐量来设计车辆节点的最佳功率;最后,利用3维匹配算法完成基站、资源块和车辆节点三者之间的匹配。仿真结果表明,所提机制满足V2V链路可靠性,同时使得V2I链路总吞吐量最大,分析结论为智能交通中车联网通信应用提供了理论参考。      

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