【摘要】：隨著汽車產(chǎn)業(yè)和第五代(the Fifth Generation,5G)移動通信技術(shù)的快速發(fā)展,車聯(lián)網(wǎng)(Vehicle to Everything,V2X)通信已經(jīng)引起了廣泛關(guān)注。第三代合作伙伴計劃(the Third Generation P artnerships Project,3GPP)在最新的協(xié)議版本Re lease 16中,從時延、可靠性和調(diào)度靈活性等角度對5GV2X提出了更高的要求。目前5G V2X標(biāo)準(zhǔn)化研究聚焦于物理層技術(shù),包括靈活的物理層參數(shù)集(Numerology)、載波聚合實現(xiàn)、直通鏈路(Sidelink,SL)資源分配、短周期調(diào)度機(jī)制、物理層反饋機(jī)制等。本文對其中三個關(guān)鍵問題進(jìn)行了研究:針對5G V2X中靈活的物理層參數(shù)集的實現(xiàn)與配置問題,首先分析了影響參數(shù)集選擇的因素及其影響方式,隨后從標(biāo)準(zhǔn)化角度給出了完整的實現(xiàn)方案,該方案可以兼顧車輛運(yùn)動狀態(tài)與信道環(huán)境對參數(shù)集配置的影響,同時滿足5GV2X不同業(yè)務(wù)場景的差異化性能需求,之后設(shè)計出信令流程圖。進(jìn)一步地,以排隊論為理論基礎(chǔ)建立了數(shù)學(xué)模型并進(jìn)行了仿真驗證,仿真結(jié)果表明所提方案可以保證系統(tǒng)穩(wěn)定性,同時可以獲得最高13倍的時延增益。針對5G V2X中載波聚合技術(shù)實現(xiàn)與成員載波選擇問題,首先優(yōu)化了原有載波聚合配置流程,給出了適用于5GV2X的載波聚合實現(xiàn)方案,該方案同時支持兩種資源選擇模式下的V2X載波聚合實現(xiàn),之后設(shè)計出信令流程圖;同時提出了一種基于信道繁忙率(Channel Busy Ratio,CBR)的成員載波選擇算法,該算法可以兼顧信道質(zhì)量與系統(tǒng)負(fù)載均衡。仿真結(jié)果表明,相比于其他的成員載波選擇算法,所提算法可獲得最高約14.74%的吞吐量增益。針對5G V2X Sidelink資源分配問題,首先建立了5G V2X Sidelink資源分配的系統(tǒng)模型,提出一種基于用戶感知和資源公平性的資源分配方案,所提方案可以有效應(yīng)對用戶自主選擇資源模式下,由車輛高速移動帶來的資源利用率低與負(fù)載不均衡的問題,之后設(shè)計出信令流程圖。仿真結(jié)果表明,所提方案可以獲得最高約14.26%的負(fù)載均衡增益,減少最大約23.58%的系統(tǒng)丟包率。
【學(xué)位授予單位】：北京郵電大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TN929.5
【圖文】：

逡逑擴(kuò)展傳感器（Ｅｘｔｅｎｄｅｄ邋Ｓｅｎｓｏｒｓ）以及遠(yuǎn)程駕駛（Ｒｅｍｏｔｅ邋Ｄｒｉｖｉｎｇ），如下圖１－２所逡逑示。在此基礎(chǔ)上，又將５個大類應(yīng)用場景細(xì)分為２７個小的應(yīng)用場景，并從以下逡逑維度對不同應(yīng)用場景提出了具體要求？．通信負(fù)載、發(fā)送速率、端到端最大時延、逡逑可信度、數(shù)據(jù)傳輸速率以及通信范圍。逡逑＿邋，—ｊ邋、廠＇、逡逑ｉ邐／］邋Ｉ￣｜邐＇］邋遠(yuǎn)程駕駛逡逑Ａ；、＞＊＇邋＇邐：邋（ｒｅｍｏｔｅ邋ｄｒｉｖｉｎｇ）逡逑基站邐遠(yuǎn)程駕駛員ｙ逡逑，邐ｎ逡逑Ｉ邐４邐Ｉ邋Ｉ邐增強(qiáng)駕駛逡逑Ｉ，邐車隊馬駛邐丨丨邐（ａｄｖａｎｃｅｄ邋ｄｒｉｖｉ邋ｎｇ）逡逑（ｐｌａｔｏｏｎｉｎｇ）邐丨邋：逡逑N，、ｉ邋Ｉ全自動駕駛半自動駕駛?cè)詣玉{駛逡逑S冒於啵危喟戾義襄危矗巍澹擼剩五五五五義俠┱勾釁麇義希ǎ澹簦澹睿洌澹溴澹螅澹睿螅錚潁螅╁義賢跡保插澹擔(dān)牽鄭玻贗ㄐ諾鬧饕τ貿(mào)【板義瞎謖叻矯媯裨河凇噸泄圃歟玻埃玻怠分忻魅分賦觶鶻繅Υ俳義希鄭玻氐任尷咄ㄐ判錄際醯牟渴鷙陀τ茫絳貧擔(dān)怯耄鄭玻氐娜諍戲⒄�，同时辶x銑閃⒘隋澹鄭玻刈ㄏ罟ぷ饜∽椋弧凍盜苯油ㄐ攀褂茫擔(dān)梗埃擔(dān)浚擔(dān)梗玻擔(dān)停齲墓芾砉娑ā峰義希郟

本文編號：2791506