V2V信道建模与测量进展和未来挑战

V2V信道建模与测量：最新进展和未来挑战1 摘要由于有一些新的应用，车载通信最近受到了很大的关注，例如它可用于无线移动Ad hoc网络，中继的蜂窝网络以及智能交通系统中的专用短程通信上。但是作为理解和设计V2V通信系统基础的V2V信道还没有得到充分研究。本文的目的回顾是当前最新的V2V信道测量和建模。本文将会简要介绍一些重要的V2V信道测量和模型，并对其进行了分类。最后，提出了一些未来V2V信道测量和建模研究需要面对的挑战。2 介绍交通事故经常发生，造成了大量的人员伤亡，已成为严重的健康问题和社会问题。为了提高汽车的安全性，除了传统的被动安全技术例如安全带和安全气囊以外，还需要主动安全技术，而主动安全应用则需要发展新的车载通信技术。主动安全应用的例子包括通过合作产生碰撞警告如紧急制动，和车辆间相互通知危险地带如路面结冰等。除了安全方面应用，新的车载通信技术也应用在提高交通系统的效率，例如避开交通挤塞或道路施工地带，并提高驾员和乘员的舒适性，例如车中可访问互联网。这种方案，可以创造更安全，更高效和更舒适的驾驶条件，因此引起了各国政府和汽车制造商的大力支持。V2V通信，也称为跨车辆通信，在这些应用中发挥中心作用，实现更多在安全，交通效率和娱乐方面的应用。V2V系统组件和功能的整体结构如图1所示。非安全应用通常需要互联网接入或使用建立在网络技术和网络协议上的组件。因此，可以采用基于传输控制协议（TCP）和因特网协议（IP）的传统协议栈。为了支持非安全方面的应用例如车辆与热点之间的直接通信，V2V系统需要支持至少一种无线局域网络技术，如IEEE 802.11a/b/g。相对于非安全方面应用，安全方面应用程序通常是广播的性质。但TCP / IP寻址机制或互联网路由协议并不适合这种应用。因此，安全方面应用需要特定的V2V网络和传输协议，一般基于IEEE 802.11p。IEEE 802.11p无线电技术直接在IEEE 802.11a的基础上作出了一些修改，以适应车载环境。作为美国智能交通系统的一部分，802.11p被用在专用短距离通讯（DSRC）系统中，它获得的带宽为75MHz，频段范围从5.85GHz到5.925 GHz。注意到，一些非关键的安全应用例如车辆间相互通知危险地带，可以通过IEEE 802.11a/b/g或其它无线技术来传送数据。在各种安全和非安全应用上，为达到一定的服务质量（QoS），处于Ad hoc网络中的车辆不仅要遵循特定的协议，而且还需相互合作。这表明，在被称为跨层（Cross-layer）信息控制器的帮助，不同的协议层有必要交流信息和互动，以提高设计V2V系统的整体性能和资源的有效利用。虽然V2V通信技术是非常广阔的前景，但在它广泛应用之前还有许多研究挑战需要解决。本文将集中讨论其中一个最重要挑战：如何描述V2V通信信道？传播信道方面的可靠知识和相应的基于现实信道的模型有助于设计和测试灵活实用的V2V系统。这就突出了开发一个用来模拟V2V信道方法的重要性，该方法应该在物理上有意义而且易用。因此，大量的研究注意力一部分被吸引到了V2V信道测量上，用以了解V2V信道环境中基本物理现象。同时另一部分被吸引到V2V信道建模上，有助于V2V通信系统的分析与设计。本文的其余部分概述如下。在下一节我们将概要介绍V2V信道测量的最新进展。然后，我们将比较当前的一些V2V信道模型。接下来，我们解决一些V2V信道建模与测量方面未来的挑战性问题。最后，在末节得出结论。图1-V2V系统组件和功能3 V2V信道测量的当前进展掌握不同情况下V2V传播信道的知识对V2V系统设计和性能评估很重要。在V2V系统里，发送端和接收端都是低端天线而且都处于运动状态，这不同于传统的F2M （fixed-to-mobile）蜂窝系统。在F2M蜂窝系统中只有一端处于移动状态，而另一端是固定的。因而，传统的F2M蜂窝系统的知识并不能直接移植到V2V系统上。目前，对不同应用情况下V2V传播信道的测量研究有的正在进行，也有些已经完成。在本节，我们将会简要回顾一下目前一些典型V2V系统的测量，并根据载波频率，频率选择性，天线，环境，发射与接收的运动方向及信道统计对它们进行了分类，如表1所示。表1-重要的V2V信道测量3.1 载频在IEEE 802.11p标准的提出之前，进行了一些5.9GHz 的DSRC 波段外的载波频率测试。在文献4，5中，测试的V2V系统载频是2.4GHz，即在IEEE的802.11b / g频带内。还有些一些测试的载频在IEEE 802.11a频段内，例如在文献6中为5GHz，在文献7里为5.2 GHz。在文献8, 9中，当载频为5.9 GHz时，对V2V系统分别进行了窄带信道和宽带信道的测试。上述测试结果显示，在相同环境下，不同载波频率的传播现象有很大的差别。因此，预计在5.9GHz的载频上将会进行更多的测试，以在遵循IEEE 802.11p标准下设计出更好的基于V2V的安全应用。另一方面，为了改进基于V2V系统的非安全应用的设计，也需要在其它波段上进行测试，例如2.4 GHz或5.2 GHz。3.2 频率选择性和天线在美国,联邦通信委员会为DSRC分配了75MHz的带宽，划分为7个信道,平均信道有大约10MHz的射频带宽。这样的V2V信道几乎总是频率选择性（或宽带）信道。测量结果显示窄带信道对V2V 的DSRC应用来讲是不够用的。因此，宽带测量对了解V2V信道和频率选择特性以及设计高性能V2V系统来说都是很有必要。目前，大多数的V2V测量都重点集中在单天线应用上，即为单输入单输出系统(SISO) 。收发两端都有多个天线，则构成多输入多输出系统(MIMO)。MIMO系统是未来通信系统很有希望的候选项，而且将会在IEEE 802.11标准里越来越重要。此外，由于在车辆外面很容易布置多个电线，MIMO技术对V2V系统有很大的吸引力。但是，对MIMO的V2V信道只进行了少量的测试。因此，在未来V2V系统的发展中需要更多的MIMO系统测试。3.3 环境和TX/RX的运动方向类似于传统的F2M蜂窝系统，在V2V系统中，根据收发端的远近，可分为远距离（LSS），中距离（MSS）和短距离（SSS）三种场景。一般来说，LSS指收发端距离大于1Km，MSS为300m到1Km。在距离为LSS或MSS时，在V2V系统中主要用于广播或地域群播。当收发端距离小于300m时则称之为短距离（SSS），这时主要用于广播，地域群播或单播。由于大多数V2V应用都是在MSS或SSS场景下，因此对这两种情况的关注越来越多，进行了很多的测试。但是，也有少量的应用是在两车距离在1Km以上的情况下。例如分散式环境下的通知就是V2V系统在LSS下的一个应用，分散式环境下的通知即指车辆或驾驶员在某个特定的区域相互分享各自所观察到的事件或路况。但是这样应用还没有得到特别的关注，因而没有可用的测量结果用于V2V系统在LSS情况时的研究。根据路边环境也可以将V2V系统的场景分为城市峡谷，郊区街道，高速公路，即路边的建筑物，桥梁，树木，停泊的车辆等。因而，需要开展很多信道测量行动以研究各种不同路边环境下的信道统计特性。由于V2V环境的特殊性，车流密度（VTD，vehicular traffic density）也显著影响了信道统计特性，特别是在MSS和SSS场合。一般来说，收发两端的距离越近，VTD的影响就越大。注意到，V2V信道一般都有非各向同性的散射现象，除了在高VTD的情况下。据笔者最新了解，目前为止只有唯一一次测试活动，是用来研究高速公路上在MSS和SSS情况下VTD对信道的影响。发射端和接收端的运动方向也会影响信道统计特性，如多普勒效应。多数测试活动都把注意力放在研究收发端处于同向运动时的信道统计特性。而对于收发端处于异向运动时的信道统计特性的研究，只进行过少量测试。总之，最好能进行更多的测试用以研究收发端处于异向运动时不同车流密度（VTD）下的MSS 和SSS的情况。另外，对于一些V2V应用，必须要进行收发端处于长距离时的测量与研究。3.4 信道统计特性信道统计特性的知识对于分析和设计一个通信系统来说很重要。如表-1所示，在当前的测量活动研究了许多不同的V2V信道的统计特性。这里，我们只关注其中的两个重要参数：幅度分布，多普勒功率谱密度。在参考文献6,8,9中有一些幅度分布的分析。在参考文献9中，作者将瑞利分布或赖斯分布作为接收信号的幅度概率密度函数的模型。文献8观察到，在一个载频为5.9GHz的专用V2V系统中，接收信号幅度分布随着车辆间距离的增加由近似赖斯分布向瑞利分布过渡。当车辆间相距很远而在视距范围之外时，这时的信道衰落将会比瑞利衰落更严重。在参考文献6中有一个类似的结论：韦伯分布可以作为幅度概率密度函数的模型，而比瑞利衰落更严重的衰落则称之为严重衰落。严重衰落的原因是多径分量的快速转换，而多径分量的快速转换是由接受/发送端的高速性和低高度性以及快速移动的散射导致的。多普勒功率谱密度在文献4,5, 79中已做过相关的统计。在文献4,7,9中，提到了在载频分别为2.4GHz，5.2GHz，5.9GHz时宽带V2V信道的联合多普勒延迟功率谱密度的测量。事实证明，一个宽带V2V信道多普勒功率谱密度随着不同的时延而显著变化。在文献8中，作者分析了窄带V2V信道的多普勒传播和相干时间，并提出了它们与车辆的速度及车距无关。最近，在文献5,7中统计研究了空间多普勒功率谱密度，空间多普勒功率谱密度是空时相关函数在时间上的傅立叶函数变换。值得一提的是，V2V信道的多普勒功率谱密度与F2M信道的传统的U型多普勒功率谱密度有很大的不同。表2-重要的V2V信道模型4 V2V信道建模的最新进展在本节中，我们将简要的回顾一下当前V2V信道模型的最新进展。表2中列举了目前一些重要的V2V信道模型。就建模的方法而言，这些模型可以分为几何型确定性模型（GBDM）和随机性模型，而随机性模型又可进一步分为几何型随机性模型（GBSM）和非几何型随机性模型（NGSM）。下面，我们首先给出V2V信道模型冲击响应的一般表达式，然后对各类V2V信道模型进行更深入的分析。假设天线为理想的全向天线，则V2V信道的双定向时变复冲击响应可以由各路径冲击响应的叠加来表示：式中，l(t)表示时刻t时第l条路径的超量延时,而 T,l(t), R,l(t) 分别表示时刻t时第l条路径的发射方向和接收方向。()表示狄拉克函数，hl(t)代表第l条路径复衰落的包络，可表示为从（2）式易看出，每条路径的hl(t)也是由多条不可分解的子路径叠加而成，al,n(t)表示这些子路径的复幅度，其中n = 1,N 。这里，fD,l,n(t) = v(t)fccosl,n(t)/c为时刻t时第l条路径的子路径的多普勒频率，它是由接收两端的移动而产生的，其中v(t)代表相对速度，fc表示载波频率，l,n(t)代表第n条子路径的总相位角，c表示光速。和为相应的距离引起的相移，而T,l,n(t)和R,l,n(t)分别为第l路径的第n之子路径的发射方向和接收方向，和分别表示从相应矩阵中选取的元素的位置与某个任意固定参考点的向量。是波矢量，所以有这里，T(R) 和T(R)分别代表仰角和方位角。4.1 GBDMGBDM以完全确定的方式来描述V2V物理信道参数。在文献10中提到，GBDM是在射线跟踪法基础上建立的。它的目的在于重现一个确定环境下的真实物理电波的传播过程。图2说明了一个包含动态道路交通的典型的V2V环境，例如有移动的车辆，面包车和卡车，也包括了路边环境例如建筑物，停靠的汽车，道路标志和树木等。在文献10中，三维射线追踪方法被用在波传播模型上，在该模型中根据几何原则和几何光学规则，通过产生从发射端到接收端的可能路径或射线来模拟上述典型V2V环境。由此产生的复脉冲响应包含了完整的信道信息例如信道的非平稳性，车流密度对信道统计特性的影响以及仰角对信道统计特性的影响等，因此与测量结果非常吻合。然而，GBDM只适合描述特定场合的传播环境，而且要求详尽描述但是这样却是很费时的，因此不易推广到一般情况。图2-文献10中GBDM的典型的V2V通信环境和相关的几何描述4.2 NGSMNGSM以完全随机的方式确定一个V2V信道的物理参数而没有任何基本的几何假设。文献9提及的单输入单输出NGSM就是 IEEE802.11p所制定V2V信道模型标准的原型。文献9中单输入单输出V2V信道的复冲击响应可以由式（1）和式（2）来描述，只需移除(T T,l(t), (R R,l(t)和，这四项，同时总相位角l,n(t)为二维即仰角T(R) 为零。该模型基于抽头延迟线（TDL）结构，包含L条路径，各条路径的幅度概率密度函数服从赖斯分布或瑞利分布,因而可以获知每条路径的信道参数。此外，每条路径也包含N条子路径，子路径的多普勒谱多种不同的类型，如平面形，圆形，典型的3dB形及典型的6dB形。这就允许我们为每条路径合成任意的多普勒谱。但是，该NGSM仍建立在广义平稳非相干散射的假设前提上，同时也没有研究过车流密度对信道参数的影响。目前，文献6中提出的一种单输入单输出NGSM，该NGSM考虑到了车流密度对信道参数的影响。而且，该NGSM也考虑了信道的非平稳性，它通过马尔科夫链模拟了多径分量的持久性。在文献9的复冲击响应中加上一项即可得到文献6中的单输入单输出V2V信道模型的复冲击响应。增加的一项zl(t)叫作生灭过程或持续过程，表示第l条路径有限存在时间。文献6中的NGSM可以很容易地捕获到一个可靠多径突然消失所带来的影响，而可靠多径突然消失主要是由一辆车与其他车辆之间的快速拥塞或障碍物造成的。然而，该模型没有考虑散射漂移到不同的延迟箱（可解析路径），因此，对生灭过程的马尔科夫模型的转移概率可能不准确。这可能会降低NGSM准确捕获捕捉真实V2V信道非平稳性的能力，因而值得对其作深入的研究。4.3 GBSM运用波传播的基本规律，由一个预定义的有效散射体的随机分布可以得到GBSM。通过改变散射区域的形状，这种模型可以很容易地应用在不同的情况。 根据有效散射体是否位于规则形状处如单环，双环，椭圆或不规则形状，可将GBSM进一步划分为规则型GBSM（RS - GBSM）和不规则型GBSM（IS - GBSM）。一般而言，RS - GBSM用于信道统计特性的理论分析和V2V通信系统的理论性能评估。为了数学上的易处理性，RS - GBSM假设所有有效散射体都是位于规则形状上。针对LSS情形下各向同性散射的窄带单输入单输出V2V瑞利衰落信道，Akki和Haber第一个提出了二维双环RS - GBSM，该RS - GBSM只有双反射线。在文献12，作者提出了具有一般性的二维两环RS-GBSM，该模型既有单反射线也有双反射线，适用于LSS和MSS情形下非各向同性散射的窄带多输入多输出V2V 莱斯衰落信道。这种二维窄带双环RS-GBSM可进一步扩展为文献5中的三维宽带两同轴圆柱RS - GBSM 。但是，在上述所有文献5，11，12中提到的RS-GBSM都不能探知车流密度对信道参数特性的影响。此外，宽带RS - GBSM不能研究每条路径（per-Tap）的信道参数特性。图3-文献14中RS - GBSM的几何描述为了填补上述空白，在文献14，我们提出了一个新的二维非各向同性散射宽带多输入多输出V2V的RS - GBSM，它是文献13中的窄带模型在频率选择性上的一个扩展。该宽带RS - GBSM是基于TDL结构的，因此可以统计研究每条路径的信道参数特性。在图2所描述的典型V2V环境基础上，图3展示了我们宽带模型的几何描述。如图所示，该宽带模型包括一个双环模型和一个多共焦椭圆模型，而多共焦椭圆模型中有视距线，单反射线和双反射线。假设仰角T(R) =0，由式（1）和式（2）易得到该模型的复冲击响应。为了能够研究该宽带模型中车流密度对每条路径（per-Tap）信道参数特性的影响，我们需要从发送者和接受者以及路边固定环境（如图所示）周围区分出移动的车辆。与图2中典型V2V通信环境一致，我们将第一条路径（the first Tap）的复冲击响应分为三部分：视距线部分（LoS）位于两环中任意一个或第一个椭圆中的有效散射体所产生的单反射线位于位于两环中有效散射体所产生的双反射线而对于其它路径，其复冲击响应分为两部分：位于相应椭圆中有效散射体所产生的单反射线位于两环中任意一个和相关椭圆中的有效散射体所产生的双反射线然而，由于RS - GBSM中几何图形的静态性，我们的模型并不能用于研究非平稳性。不同于RS - GBSM，IS - GBSM打算再现物理现实，因此需要修改RS - GBSM中有效散射体的位置和性能。IS - GBSM将一些有特定性质的有效散射体按照一定统计分布随机安放。有效散射体的信号贡献大小是由精简射线跟踪法来确定的，而当假设T(R) =0，将总信号求和便可得到由式（1）和式（2）所表达复杂脉冲响应。在文献15中，为了更好地与文献7中提供的测量结果一致，信道冲击效应可以进一步分为四部分：视距线部分（LoS）来自移动散射体（如运动的车辆）的反射部分来自静止强散射体（如路边建筑物，信号灯）的反射部分来自路边静止弱散射体（如图4所示）反射的散射部分因此，IS - GBSM实际上是GBSM的一个精简版本，同时通过合理地调整有效散射体的统计分布，IS - GBSM适合各种V2V场景。通过规定发送者、接受者以及移动散射体的运动，使用射线追踪法，文献15中的IS - GBSM可以很容易的处理V2V信道的非平稳性。由于文献7中测量得出的车流密度相当低，所以该IS - GBSM只考虑了单反射线。而对于较高车流密度，可能也要考虑双反射线。与文献6中的NGSM相比，文献中15的IS - GBSM可以很容易处理散射体漂移进入不同延时箱的问题，但这有相对较高的复杂性。图4-文献15中IS - GBSM的几何描述5 V2V信道建模与测量的未来挑战本部分所讨论的挑战可以作为未来测量活动