Vehicle-to-Vehicle沟通几何信道模型:一个回顾

文摘

Vehicle-to-Vehicle (V2V)交流近年来获得了广泛的关注,因为它可以提高效率和安全的道路,司机和旅客除了其他许多应用程序。然而这个环境的动态特性很难想出一个合适的无线通信信道的仿真模型,该模型可用于任何V2V通讯系统。综述最近的技术用于几何随机信道建模V2V沟通。首先介绍无线通信信道模型中可用的各种类文学更强调几何随机信道模型(GBSM)。然后详细探讨了regular-shaped的艺术和形状不规则的GBSM两——三维模型。最后,主要的挑战是确定和建议在这一领域未来的研究方向。

1。介绍

近年来,Vehicle-to-Vehicle (V2V)通信一直是许多研究的主题由于快速增长的第五代(5克)技术及其在智能交通系统中的应用(1,2]。V2V通讯是一个汽车技术,旨在允许车辆相互作用。它也试图监控交通信息可以利用,以减少道路拥堵。此外,它有助于预测和避免事故,它自动驾驶过程通过改善道路安全与效率(3- - - - - -5]。大多数V2V研究使用5.9 GHz的频谱分配的美国和欧洲为这些类型的通信(4,6]。这些研究解决开放系统互连的最低两层(ISO)协议栈:数据链路层和物理层。前处理介质访问控制子层而后者专注于无线传播信道建模(7这将是本文的重点。无线传播渠道的特点V2V通信系统不同于传统Fixed-to-Mobile (F2M)蜂窝系统在许多方面。V2V通信系统发射机(Tx)和接收器(Rx)都在运动,配备低海拔天线的高度在1到2.5米的顺序。另一方面,在F2M蜂窝无线电系统只有一个终端移动,另一个是固定的,和基站天线的高度相对更高比移动的天线(8- - - - - -10]。这导致差异的主要传播机制(11]。例如,V2V系统的动态特性使它不稳定12)这可能是最重要的特征,区分V2V通道从F2M通道。此外,细胞通道的主要操作频率700 MHz和2100兆赫之间虽然中央载频致力于V2V通信系统在5.9 GHz乐队(13]。自通道属性与传统的系统相比有很大的差异,现有的渠道模式设计不能直接应用于V2V F2M通信系统(7,14]。因此所需的合适的信道模型本质上是成功的V2V车载系统的设计。

无线电波传播渠道的造型是非常重要的在无线通信系统的设计和操作。这就是为什么许多通道模型提出了在文献中,他们可以分为两个主要类:确定性和随机模型(11,15]。确定性通道模型是基于麦克斯韦方程和光线追迹方法适用于几何光学和均匀的衍射理论16]。例如,毛雷尔et al。17)提出了一个几何确定性模型(GBDM)基于射线跟踪技术代表V2V沟通渠道。然而,这种类型的模型需要V2V的详细和精确的信息沟通环境,如建筑,沿着路边的散射,行驶车辆的数量和速度,发射机和接收机的位置,等。虽然结果反映了现实,他们网站特定的和不能推广到其他场景与不同的环境(18]。此外,这些确定性模型通常需要较高的计算时间18- - - - - -20.]。自V2V通信发射机和接收机的特点是高迁移率与快速变化的环境,然后确定性模型并不支持这种情况下(4]。另一方面,随机信道建模方法是首选在许多应用程序中,因为它是快与大大减少输入参数生成一个现实的通道(21]。随机信道模型是基于信道统计获得大量的测量进行了在不同通信环境。从这些统计数据,传播路径参数是派生的,用于描述随机信道模型的属性(11]。这些类型的模型可分为Nongeometrical随机信道模型(NGSMs)和线性几何随机信道模型(GBSMs) [7,10]。NGSM, V2V通道的物理参数是完全随机的方式导出没有假设任何类型的几何,而GBSM决定从预定义的随机分布的有效散射采用波传播的基本规律7]。此外,GBSM模型可以很容易地适应不同的场景通过改变形状的散射区域。所以它可以简单有用的渠道理论研究或可以呈现相对复杂的模拟真实的通道(22]。这个模型提供的灵活性使它重要,受研究人员的欢迎。出于这个原因,本文概述了几何随机信道建模技术和讨论了最近的趋势在这个研究领域。

本文的主要贡献如下:(我)它展示了V2V信道建模的概述。(2)详细论述了GBSM通道建模技术。(3)它提供了一个审查最近的GBSM V2V信道模型。(iv)它概述了未来的研究方向为GBSM V2V通道模型。

本文的其余部分组织如下:第二节概述GBSMs V2V通信通道。第三节关注Regular-Shaped GBSMs (RS-GBSM),包括二维(2 d)和三维(3 d)模型第四节讨论了最近的研究趋势形状不规则GBSMs (IS-GBSM)。第五节描述的主要挑战GBSM V2V通道模型,并讨论了在这一领域未来的研究趋势。最后,结论是在第六节。

2。Vehicle-to-Vehicle系统的线性几何随机信道模型

几何随机建模方法是一个至关重要的和受欢迎的造型方法,因为其灵活性和能力描述的氧化通道通过移动发射机,接收机,散射(22]。这使得它们非常有用的对非平稳的V2V频道(18]。GBSMs的基本思想是描述随机的位置和属性散射后一些选定的概率分布23]。提出了各种散射体分布在文献中,如高斯、拉普拉斯算子,·冯·米塞斯和均匀分布24,25]。分布的选择取决于考虑环境的性质。然后,传播与散射波的相互作用可以通过一个简化的模型射线追踪,和多路径组件相结合的接收器。因此很容易制定的信道冲激响应和统计特性的参数还可以获得的知识的随机分布散射(22]。应该注意的是,通道脉冲响应可分为数量定义的组件包括视线(LOS)组件,Single-Bounced(某人),Double-Bounced (DB)和Multibounced (MB)组件产生的散射。通常,multibounced射线被认为是被忽视和单反弹组件,因为后者影响更明显的信号(11]。信道脉冲响应模型用于派生出许多参数,如时空相关函数(STCF),自相关函数(ACF),功率谱密度(PSD),等等。

GBSM可以分为两类:RS-GBSM [8,10,24- - - - - -34)和IS-GBSM也称为参数化模型(18,35- - - - - -43]。两类有相同的模型结构。然而,IS-GBSM从通道测量获得,而RS-GBSM是基于常规的几何形状(44]。这两种类型将在后续部分中进一步讨论。

几何随机建模方法可以总结为以下四个步骤(11]:(1)调查的环境:识别的位置和发射机和接收机的速度完成的分类基本散射是否移动或静止的。(2)放置散射:设置一个预定义的散射区域是基于散射的统计分布。例如一个常规的形状被选中为IS-GBSM RS-GBSM和随机形状。(3)参数化:有两个散射参数化的方法。在第一种方法中,有限数量的散射被认为和他们的衰落特性是由于基于测量数据。在第二个方法中,无限的散射被认为和信道特征是由只使用他们的概率密度函数。(4)信道脉冲响应的决心:在接收机收到所有的散射的贡献总结获得信道脉冲响应。

3所示。Regular-Shaped几何随机信道模型

RS-GBSM,散射被认为是根据一个特定的随机分布规律的几何形状,如图1。常规的形状可以是纽约市,two-ring,椭圆,矩形和二维分布的散射,它也可以是一个领域,two-sphere,椭圆柱散射的三维分布。在实践中,RS-GBSM可能使用这些基本形状的组合或添加新的几何形状(44]。本节介绍了先进的2 d和3 d regular-shaped GBSM V2V渠道。

3.1。二维Regular-Shaped几何随机信道模型

作者在45)提出了一种二维几何窄频非平稳的MIMO信道模型V2V通信使用丁字路口的形状。这个模型只考虑DB散射光线从固定获得散射也利用Choi-Williams分布。在[46),Chelli等人提出了另一个2 d几何窄带信道模型为直路环境的假设某人射线。两种类型的散射被认为:固定和移动。Chelli等人证明了多普勒扩散较大固定散射散射通信移动车辆是否朝着同一个方向。这两项研究(45,46]关注窄带通道;然而,对于V2V通信的传输方案采用相对较宽的带宽(10]。此外,GBSM non-Wide-Sense静止不相关的散射(non-WSSUS)提出了瑞利衰落通道(47]机器对机器通信,传播区域的任意几何配置已被使用。然而,测量所需提出信道模型的验证是错过了。此外,作者认为发射机和接收机移动恒定速度和只考虑静态散射。马等。48)开发了一种非平稳的GBSM非平稳的MIMO信道为V2V通信基于纽约市散射几何。他们还改变了以前所使用的假设纽约市通道模型假设环的半径远小于接收器之间的距离。然而,只有静态散射被认为是。

因为所有提到的几何模型不能用于复杂散射环境,结合规则形状2 d GBSMs已被视为解决方案。在[49,50),2 d two-ring GBSM和2 d椭圆GBSM结合模型V2V频道。作者认为建筑沿着街道的散射为有效散射椭圆而散射的车辆由发射机和接收机有效散射两环。它已被证明在49),不同方向的运动和形状的散射区域,某人射线导致u型PSD, DB射线进行“圆”形PSD。对于[50),人们已经发现,较低的交通密度(VTD)导致较小的平交路口率(LCR)和更大的平均消退时间(情况)。提出了一种二维multiple-ring模型在51]合作为目的的MIMO信道建模和有效散射是放在圆。结果表明,如果环境局部散射密度较低的传播(LSD),高多链路空间相关性。在[52),作者考虑空间通道的实现模型(SCM) V2V通信;统计参数如脉冲响应的一般表达式,PSD,和多普勒频移测定和模拟;作者结合几何与SCM为了适应V2V环境。然而,测量被错过了。所有模型在本节中提到的2 d和角度参数在垂直平面上被忽视。

从之前的讨论,可以看出大多数2 d模型采用two-ring和椭圆几何图形由于其简单性。此外,虽然two-ring模型是用来模拟窄带通道、椭圆模型用于宽带频道。此外,许多渠道未被测量验证模型;模型的复杂性是相对较高的,需要大量的参数的确定。他等。53]two-ring几何用于V2V沟通和结果来自测量在5.9 GHz。根据这一工作,它是发现,集群的数量的增加会减少时间相关函数,根据论文提到的,这个道理同样适用于毫米波频率(mmWave)。

2 d RS-GBSM通道模型只考虑波旅行在水平面;因此,他们被忽视的信号变化在垂直的平面上。在现实场景中,散射分散在水平和垂直平面和高程的影响角度必须考虑。因此,2 d模型可能不完全代表所需的信道特点和3 d RS-GBSMs V2V沟通渠道。

3.2。三维Regular-Shaped几何随机信道模型

许多研究提出了几种三维RS-GBSMs V2V通信使用不同的几何图形。在许多情况下,观察到一个几何不够充分描述为复杂的3 d环境V2V通信场景(11]。因此,传播特性通常所描述的几个几何图形的组合。例如,元等人提出3 d-gbsms结合two-sphere和椭圆柱形状对窄带和宽带V2V沟通渠道(8,10]。他们还表明,低VTD总是导致更好的信道性能相比高VTD情况。然而,这个模型只考虑均匀线性阵列配置和常数车辆速度与两个特殊的运动方向。在[25),另一个几何形状由两缸是用来描述发射机和接收机移动车辆。作者在54)提出了一种信道模型multireflecting密集的城市街道环境中传播路径使用共焦椭圆几何倍数;然而,移动车辆接收器通道特性的影响并没有研究。此外,V2V通信结合两缸的3 d模型和多个共焦半椭球体形状通过江et al。26为隧道的情况)。信道特性测定,证明了PSD的行为偏离由于运动Tx和Rx。然而,这种模式的缺点是复杂和雇佣了大量的参数。王等人。27)提出了一个3 d MIMO-GBSM V2V通信系统使用two-ring和半椭球体形状。这个模型认为洛杉矶和仿真结果组件来自静态和移动散射。王等人研究了关键因素的影响在绝对空间互相关函数(CCF)。他们发现了空间CCF天线间距的增加或减少当散射与高速度如图2。

不同的场景还在调查28),作者提出了MIMO信道模型拥挤的V2V curved-street环境通信;模型是某人和DB组件的结合。该模型与实测数据来验证模型的效用。

图3礼物的分配时间ACF对变化的时间间隔对一些研究GBSM MIMO-V2V通信模型。很明显观察到,acf迅速减少,几乎在一个短的延迟,然后下降一个衰落的趋势。理想情况下,ACF值时应迅速衰减到零延时增加。唐代模型显示最低延时值低于6.5毫秒,但其值增加。另一方面,颞ACF赵模型稳步低价值降低为零。所以赵模型可以支持的颞ACF。

多个RS-GBSMs也提出了巨大的MIMO V2V通信。在[24江)等人提出了一个大规模的MIMO V2V通信的三维模型;该模型采用半椭球体几何定位散射。另一个3 d模型提出了在31日为非平稳的大规模MIMO V2V通信在十字路口环境中。模型的叠加two-ring和连续四缸的形状和它认为VTD对模型的影响。本研究表明,更快的运动车辆导致更强的非平稳的行为。

在[32),3 d宽带GBSM开发了5 g大规模V2V urban-merging环境中的通信。半圆的叠加模型和半椭球体形状,并声称是第一个GBSM声障的阻塞效应模型。研究表明,该模型可以描述的特征V2V沟通渠道在合并范围之内。然而,我们所知,只有少数GBSM V2V通信建模提出了声屏障的影响。3 d GBSM为大规模的MIMO V2V无线通信信道模型已经显示在[33]。模型模拟在不同环境中包括高速公路、城市道路和隧道场景。dual-sphere模型是用来描述道路交通散射,和一个椭球模型用于描述道路环境散射。然而,测量错过和移动车辆没有考虑。表1总结了主要特征的3 d RS-GBSM通道模型讨论了到目前为止。根据这项研究,许多经过测量验证的模型并不需要证明这些模型的有效性。此外,一些模型研究了不同技术的结合一起大规模分布式天线和mmWave等。因此,这导致相似的路径模型来调查在未来。此外,许多场景没有治疗V2V通道等造型V2V沟通桥梁、机场、购物中心附近,等。因此,新的场景应该调查。

V2V系统吸引了许多研究人员的另一个情况是无人机(UAV)通信。在[34),一个宽带GBSM低空无人机渠道基于WSS的假设。然而,移动无人机渠道目前的不稳定行为和WSS假设只是在短的时间内有效。因此,必须考虑这些渠道的非平稳的方面。出于这个原因,张等人提出了一个非平稳的宽带GBSM低空无人机地面。他们认为四个组件:洛杉矶、地面反射,某人,DB。他们还采用生灭过程和平稳过渡区域集群进化模型(35]。研究发现,洛杉矶场景的固定间隔大于仿真结果的情况下,后者包括波动超过前者。然而,模型(34,35mmWave乐队)不适用。我们所知,一些论文研究无人机通信mmWave乐队甚至频率低于6 GHz。因此,许多研究工作需要探索无人机信道测量和建模。

4所示。形状不规则的几何投影随机信道模型

在IS-GBSM散射被认为是随机分布不位于一个常规的形状和模型是由测量数据的分析以确定路径参数(44]。IS-GBSM模型考虑《组件,离散组件从移动或固定的散射,反射和漫射光来自弱静态散射放在路边。发现这些类型的模型显示良好的协议与实测数据和获得更好的准确性和复杂性之间的妥协与RS-GBSMs[相比36]。为了确定信道参数,IS-GBSM造型可以分为三个步骤如图4(44]。提供这些步骤的简要描述如下:(1)准备和测量:首先,通用的通道模型的表达式指定的参数来衡量。然后,实验装置收集所需的测量数据的准备。最后,测量和收集到的数据进行存储。(2)测量数据的后处理:不同的方法可以应用于测量数据中提取所需的参数,如脉冲响应路径损耗,到达角(AoA),离去角(AoD)等。典型的方法包括采用(EM), Space-Alternating广义EM (SAGE), RIMAX。统计分析也适用于获取pdf文档的统计参数。(3)模型生成:将生成的参数与天线信息传输矩阵。然后,生成背景。

提出了几个IS-GBSM模型在文献中。梁等人建立了一个3 d V2Vchannel模型考虑当地散射随机的运动速度和方向37]。single-bounced反射和漫射都包含在信道模型。然而,模型(37)只关注单输入单输出(输出渠道和时间相关的属性。一个3 d形状不规则的几何投影随机模型对于V2V无线电传播环境提出了江et al。38]。移动方向和延迟时间的影响在信道统计特性进行了研究。但是流动性不考虑散射模型。另一个模型基于广泛的测量在频带进行5.2 -6.2 GHz Gustafson等人提出的(39在柏林,德国)十字路口场景。第一、二、三阶交互作用考虑,和γ过程发现是最好的力量衰落模型单一多路径组件与一个指数自相关行为。此外,发现路径相干距离在0到2米。然而,该模型在39)只考虑某人反思这可能保存在应用到测量数据(40]。这就是为什么提出了一个3 d MIMO-GBSM V2V通信模型基于大量的测量在不同的街道峡谷环境(40]。模型由五个组件包括洛杉矶、离散组件与静态和移动散射作用的结果,和组件造成MB反射和漫射。研究发现影响传播角位置的建筑,以及发射机和接收机的速度以及它们之间的分离距离显著影响延迟扩展。然而,这个模型并不考虑为收发器速度和方向的变化。作者在41)开发了一个三维的非平稳multimobility V2V通道模型,它考虑了速度和收发器的移动方向和散射的变化及其对统计特性的影响。另一个非平稳的IS-GBSM V2V通道模型提出在42),但提出的模型是复杂和不实际推导出封闭形式表达的统计参数。一个非平稳的IS-GBSM也提出了V2V应用(43]。它认为3 d散射环境和允许三维速度变化。在这个模型中四个不同轨迹的收发器被认为是:相同的方向,向右转,left-straight转,左右相反的方向。然而,静态散射位于街道的两边没有考虑在这个模型。表2总结了一些3 d IS-GBSMs。

5。挑战Vehicle-to-Vehicle通道模型

许多研究已经进行V2V通信信道建模。然而,仍有许多领域在未来应该调查。一些研究方向在本节与其他建模方法,包括工作覆盖高频段,并学习新的场景。

车载环境可以遇到复杂的场景,可以同时出现在同一地区,如桥梁、块、隧道等等。然而存在的通道模型没有考虑这样的问题和新的研究应该描述这些混合场景为了支持新的渠道模式。此外,有许多场景的测量缺乏如V2V沟通在机场,附近购物中心等等。因此未来更多的测量活动应该执行的V2V通道模型。随后,V2V通信测量的数据量可能非常大,特别是当使用大量的收发器的移动和静态散射。生成大量的数据肯定会需要使用大数据在信道建模和机器学习。另一点是提高V2V通信通道的非平稳的统计行为;许多论文已经解决这个问题,但仍然需要更多的研究。

除了移动散射收发器在路上,V2V通信系统可以在空中像无人机受到障碍,所以应该考虑高程的影响角度。同样重要的是要考虑时变路径和角参数需要多维通道的特性,频率和空间域。此外,有必要降低模型复杂度通过调查其他方法如IS-GBSM和nongeometry-based通道模型。

可以调查的另一个问题是开发一个模型,可以考虑时变速度在任意方向的发射机和接收机。此外,天线阵旋转的影响和障碍物的影响V2V频道尚未充分研究在文献中。障碍通常是由不同维度之间的散射存在收发器包括卡车、建筑和植物。另一个关注的问题是V2V通信系统的工作频率。大多数V2V通道模型预计低于6 GHz频段;然而,这些频段的拥塞导致提出模型在毫米波频段。在这个频段,研究主要集中在路径损耗而其他参数也应该调查。这被认为是限制通道建模和更多的研究需要这些频段。此外,建议调查的组合在未来大规模分布式天线和mmWave V2V通信系统。最后,3 d频道模型的特点是其计算的复杂性,可以挑战渠道统计。 Hence, it is recommended to explore new techniques that can optimize and simplify V2V channel models representation.

6。结论

本文概述了最新的技术用于几何随机V2V通道模型。强调造型的重要性后,无线电波传播渠道V2V通信系统的设计和运行在5克,论述了不同类型的V2V通道模型,然后主要关注regular-shaped和形状不规则的GBSM模型。本研究的第一部分提供了一个回顾最近的2 d通道模型,使用RS-GBSM。指出,2 d模型可能不完全代表通道特点在现实场景。这就是为什么最近的论文都集中在RS-GBSM 3 d模型。许多常规的几何图形应用于3 d RS-GBSM不同的场景和环境如高速公路、城市道路、密集的城市街道,隧道,拥挤的curved-street,无人机地面,等等。它还被应用到MIMO和大规模分布式天线V2V通信。在许多情况下,观察到一个几何不够充分描述为复杂的3 d环境V2V沟通场景。因此,传播特性可以更好地描述通过结合几个几何图形。然而,许多发表的3 d RS-GBSM并不与实际测量数据进行验证。的下一部分介绍基本概念IS-GBSM和讨论最近提出了不同的场景和环境三维模型。 Fewer models addressed the issue of nonstationary statistical behaviour of the V2V channel. Despite the fact that GBSMs are able to model channel characteristics in a more accurate manner, they usually involve higher computational complexity. Finally, main challenges are discussed and future research directions in this area are suggested.

数据可用性

使用的数据来支持这个研究的发现包括在本文中。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。

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