5G在車聯(lián)網(wǎng)中的應用

1、-. z.1 引言近年來，因汽車數(shù)量持續(xù)增長而引起的交通平安、出行效率、環(huán)境保護等問題日益突出，車聯(lián)網(wǎng)相關領域的研究和開展受到了廣泛關注。車聯(lián)網(wǎng)是以車網(wǎng)、車際網(wǎng)和車載移動互聯(lián)網(wǎng)為根底，融合了傳感器、RFIDradio frequency identification、數(shù)據(jù)挖掘、自動控制等相關技術，按照約定的通信協(xié)議和標準，在車*：車、路、行人、互聯(lián)網(wǎng)交互過程中，實現(xiàn)車輛與公眾網(wǎng)絡的動態(tài)移動通信，是物聯(lián)網(wǎng)技術在交通系統(tǒng)領域的典型應用。在車聯(lián)網(wǎng)中，車輛作為移動通信設備和用戶的載體，以拓撲節(jié)點的形式組織移動網(wǎng)絡拓撲。由于車輛自身的移動性，車載通信具有移動區(qū)域受限、網(wǎng)絡拓撲變化快、網(wǎng)絡頻繁接入和中斷、

2、節(jié)點覆蓋圍大、通信環(huán)境復雜等特點1。根據(jù)車聯(lián)網(wǎng)的上述特征，當前車聯(lián)網(wǎng)的實施存在以下多方面挑戰(zhàn)和困難。1在體系構造方面，由于移動互聯(lián)網(wǎng)通信技術的快速開展，為滿足用戶的多功能體驗，車聯(lián)網(wǎng)的體系構造變得復雜。在車載移動互聯(lián)網(wǎng)中，路側單RSU， road side unit作為車輛自組網(wǎng)VANET， vehicular ad hoc network無線接入點，將車輛以及道路等信息上傳至互聯(lián)網(wǎng)并發(fā)布相關交通信息，這種車與根底設施V2I， vehicle to infrastructure的協(xié)作通信模型需要大量的RSU支撐，增加了建立的本錢和能源消耗2。2在通信方面，車聯(lián)網(wǎng)中存在多種類型的通信網(wǎng)絡，這些網(wǎng)

3、絡使用不同的標準和協(xié)議，數(shù)據(jù)處理和網(wǎng)絡的融合不完善，影響車聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)運行效率。雖然IEEE 802.11p 標準的車輛自組網(wǎng)通信在高速運行環(huán)境下傳輸距離遠、分組喪失率低、可靠性高，但在極其復雜的非視距NLOS，non-line of sight環(huán)境下通信質量會受到不同程度的干擾2。另外，由于車輛的高速移動，需要快速可靠的網(wǎng)絡接入與信息交互，時延受限成為當前車聯(lián)網(wǎng)面臨的重要問題。3在平安方面，車聯(lián)網(wǎng)中的用戶信息都將連接在該網(wǎng)絡上，隨時隨地被感知，很容易被干擾和竊取，嚴重影響了車聯(lián)網(wǎng)體系的平安。當前車聯(lián)網(wǎng)在每一層都存在不同程度的威脅：在感知層，車輛單元OBU， on-board unit和路側單元R

4、SU 節(jié)點的物理平安、感知信息的無線傳輸；在網(wǎng)絡層，數(shù)據(jù)破壞、數(shù)據(jù)泄露、虛假信息等平安與隱私問題3；在應用層，也存在身份假冒、越權操作等由于技術方面的缺乏或因管理不當而帶來的隱形危害。近年來，車聯(lián)網(wǎng)在體系構造、通信以及平安方面存在的問題成為當前學術界和工業(yè)界的研究熱點，而隨著第5 代移動通信5G的快速開展，5G 移動通信網(wǎng)絡將融合大規(guī)模天線陣列、超密集組網(wǎng)、終端直通、認知無線電CR， cognitive radio等先進技術4，以更加靈活的體系構造解決多樣化應用場景中差異化性能指標帶來的挑戰(zhàn)。其中，5G 通信技術在低時延、高移動性車聯(lián)網(wǎng)場景的應用，解決了當前車聯(lián)網(wǎng)面臨的多方面問題和挑戰(zhàn)，使OB

5、U 在高速移動下獲得更好的性能。而且，5G 通信技術讓車聯(lián)網(wǎng)不用單獨建立基站和效勞根底設施，而是隨著5G 通信技術的應用普及而普及，為車聯(lián)網(wǎng)的開展帶來歷史性的機遇。2 5G 車聯(lián)網(wǎng)的體系構造未來5G 通信技術在車聯(lián)網(wǎng)場景的應用使車聯(lián)網(wǎng)擁有更加靈活的體系構造和新型的系統(tǒng)元素5G 車載單元OBU、5G 基站、5G 移動終端、5G 云效勞器等。除了在車網(wǎng)、車際網(wǎng)、車載移動互聯(lián)網(wǎng)實現(xiàn)V2*：車、路、行人及互聯(lián)網(wǎng)等信息交互以外，5G 車聯(lián)網(wǎng)還將實現(xiàn)OBU、基站、移動終端、云效勞器的互聯(lián)互通，分別給予它們特殊的功能和通信方式。5G 車聯(lián)網(wǎng)體系構造的特點主要表達在OBU多網(wǎng)接入與融合、OBU多渠道互聯(lián)網(wǎng)接入

6、、多身份5G 基站。2.1 OBU 多網(wǎng)接入與融合目前，在車聯(lián)網(wǎng)中，多種網(wǎng)絡共存，包括基于IEEE 802.11a/b/g/n/p 標準協(xié)議的WLAN、2G/3G 蜂窩通信、LTE 以及衛(wèi)星通信等網(wǎng)絡，這些網(wǎng)絡在車聯(lián)網(wǎng)通信中使用不同的標準和協(xié)議，數(shù)據(jù)處理和信息交互不完善。而5G 車聯(lián)網(wǎng)將融合多種網(wǎng)絡，實現(xiàn)無縫的信息交互和通信切換。5G 移動通信網(wǎng)絡是一個包括宏蜂窩層和設備層的雙層網(wǎng)絡5，其中，宏蜂窩層與傳統(tǒng)蜂窩網(wǎng)絡相似，涉及基站和終端設備之間的直接通信。在設備層通信中，設備到設備 D2D,dedevice-to-device通信是5G 移動通信技術的重要組成局部，是一種終端與終端之間不借助任何

7、網(wǎng)絡根底設施直接進展信息交互的通信方式6。根據(jù)基站對資源分配和對起始、目的、中繼終端節(jié)點的控制情況，D2D 終端通信方式可分成4 類5。1基站控制鏈路的終端轉發(fā)。終端設備可以在信號覆蓋較差的環(huán)境下，通過鄰近終端設備的信息轉發(fā)與基站通信，其中，通信的鏈路建立由基站和中繼設備控制，在這種通信方式下，終端設備可實現(xiàn)較高的效勞質量QoS， quality of service。2基站控制鏈路的終端直接通信。終端之間的信息交互與通信沒有基站的協(xié)助，但需要基站控制鏈路的建立。3終端控制鏈路的終端轉發(fā)?；静粎⑴c通信鏈路的建立和信息交互，源終端與目的終端通過中繼設備協(xié)調控制彼此之間的通信。4終端控制鏈路的終

8、端直接通信。終端之間的通信沒有基站和終端設備的協(xié)助，可自行控制鏈路的建立，這種方式有利于減輕設備之間的干擾。圖1 展示了5G 移動通信網(wǎng)的D2D 通信方式在車聯(lián)網(wǎng)的應用。未來5G 車聯(lián)網(wǎng)D2D 通信技術將為車聯(lián)網(wǎng)提供新的通信模式。其中，在車載移動互聯(lián)網(wǎng)，OBU 可直接通過5G 基站或中繼包括鄰近的OBU、用戶移動終端快速接入互聯(lián)網(wǎng)，實現(xiàn)車與云效勞器的信息交互；在車網(wǎng)，為充分實現(xiàn)用戶與車輛的人機交互，以OBU 為媒介，與用戶5G 移動終端之間在沒有基站或其他終端設備協(xié)助情況下，通過自行控制鏈路，進展短距離的車輛數(shù)據(jù)傳輸；在基于D2D 的通信網(wǎng)絡中，5G 車載單元可在網(wǎng)絡通信邊緣或信號擁塞地帶基于

9、單跳或多跳的D2D 建立ad hoc 網(wǎng)絡，實施車輛自組網(wǎng)通信5。通過以上對5G 車聯(lián)網(wǎng)通信方式的分析，如圖2 所示，5G 車聯(lián)網(wǎng)將改變基于IEEE 802.11p標準的車聯(lián)網(wǎng)通信方式，實施多實體之間OBU之間以及OBU 與車主移動終端、行人、5G 基站、互聯(lián)網(wǎng)之間的信息交互，實現(xiàn)OBU 的多網(wǎng)接入2以及車網(wǎng)、車際網(wǎng)、車載移動互聯(lián)網(wǎng)的三網(wǎng)融合。2.2 多身份5G 基站傳統(tǒng)的基站作為終端通信的中繼，在數(shù)據(jù)轉發(fā)和鏈路控制等方面起著重要作用；而5G 基站的大量部署，將實現(xiàn)超密集網(wǎng)絡，從而給予用戶準確定位、協(xié)助終端通信等功能。在基于5G毫米波的通信網(wǎng)絡中，D2D 技術涉及終端與基站D2B、基站與基站B

10、2B之間的直接通信7。其中，D2B 與B2B 以自組織方式通信將是一個重要的突破，這決定了5G 基站將以不同的角色發(fā)揮至關重要的作用。在車聯(lián)網(wǎng)的應用場景，5G 基站將擁有以下功能。1協(xié)作中繼。5G 基站具備傳統(tǒng)基站的中繼轉發(fā)功能，作為無線接入點，協(xié)助車與互聯(lián)網(wǎng)通信。2擔當RSU。在高速運行的環(huán)境下，車輛自組網(wǎng)通信中的5G 基站將取代RSU，與OBU 實時通信，通過播送的方式向車輛自組網(wǎng)中的車輛發(fā)布交通信息，并協(xié)助車與車通信以及多個車輛自組網(wǎng)通信。這不僅節(jié)約了車聯(lián)網(wǎng)體系的構建本錢，而且解決了V2I 協(xié)作通信系統(tǒng)8融合面臨的多方面問題9。3準確定位。GPS 作為當前OBU 的定位系統(tǒng)是非常脆弱的，

11、容易受到欺騙、阻塞等多種類型的攻擊。并且，GPS 的信號容易受到天氣影響，導致無法實施準確定位2。未來5G 基站的大量部署使用更高的頻率和信號帶寬，實施密集網(wǎng)絡以及大規(guī)模的天線陣列，使OBU 在NLOS 復雜環(huán)境下減少定位誤差。其次，D2D 通信充分利用高密度的終端設備連接的優(yōu)勢，從以下兩方面提高定位性能10。一方面，大量的D2D 鏈路可以為確定車輛之間的偽距提供信號觀測，如式3和式5所示，D2D 通信不僅使OBU 可以接收來自鄰近車輛和移動終端的信息，其同步和信道估計單元等信號處理的實體還可被復用于信號傳輸?shù)难訒r估計。在車聯(lián)網(wǎng)中，D2D 通信模式提供了一個網(wǎng)狀網(wǎng)絡，N 個OBU 構成的最大鏈

12、路數(shù)為NN-1。另一方面，OBU 的D2D 通信鏈路為定位直接交換所需數(shù)據(jù)，可進一步加快局部決策，改良位置估計過程的收斂時間。圖3 為基于D2D 的協(xié)作定位系統(tǒng)，車載終端OBU1 從基站2 接收的信號為2.3 多渠道互聯(lián)網(wǎng)接入在將來5G 移動網(wǎng)絡通信中，文獻5指出5G終端通過自行控制通信鏈路建立，定期播送身份信息，其他鄰近的終端及時發(fā)現(xiàn)并評估多個信道狀態(tài)信息CSI， channel state information，自適應地選擇當前最優(yōu)的信道11，決定建立一個5G 終端之間的直接通信或選擇適宜的中繼轉發(fā)消息，這種通信方式使5G 終端以最優(yōu)的方式實現(xiàn)信息交互，同時也提高頻譜和能源的利用率。根據(jù)

13、5G 終端高效、多樣化的通信方式，OBU可通過多種渠道接入互聯(lián)網(wǎng)。如圖4 所示，OBU除了可按照當前車聯(lián)網(wǎng)的V2I 協(xié)作通信方式外，還可通過鄰近的5G基站、5G 車載單元OBU 和5G 移動終端等多種渠道自適應地選擇信道質量較好的方式接入互聯(lián)網(wǎng)。3 5G 車聯(lián)網(wǎng)特征5G 移動通信融合CR、毫米波、大規(guī)模天線陣列、超密集組網(wǎng)、全雙工通信FD， wirelessfull-duple*等關鍵技術4，顯著提高了通信系統(tǒng)的性能。在車聯(lián)網(wǎng)應用場景中，相比IEEE 802.11p標準的通信，5G 車聯(lián)網(wǎng)的特點主要表達在低時延與高可靠性、頻譜和能源高效利用、更加優(yōu)越的通信質量。3.1 低時延與高可靠性作為車聯(lián)

14、網(wǎng)信息的發(fā)送端、接收端和中繼節(jié)點，消息傳遞過程必須保證私密性、平安性和高數(shù)據(jù)傳輸率，通信具有嚴格的時延限制12。目前，研究的車聯(lián)網(wǎng)通信數(shù)據(jù)的密集使用以及頻繁交換，對實時性要求非常高，然而，受無線通信技術的限制如帶寬、速度和域名等，通信時延達不到毫秒級，不能支持平安互聯(lián)需求。5G 高/超高密集度組網(wǎng)、低的設備能量消耗大幅地減小信令開銷，解決了帶寬和時延相關問題，且5G 的時延到達了毫秒級，滿足了低延時和高可靠性需求，成為車聯(lián)網(wǎng)開展的最大突破口。在5G 車聯(lián)網(wǎng)通信中，為更好地研究與應用低時延和高可靠性的鏈路特征，文獻13分析了適應于以300 km/h 速度移動車輛通信的5G 自適應天線，提高了OB

15、U 與基站的通信質量，降低了在信道估計與數(shù)據(jù)傳輸之間產生的時延。文獻14提出利用網(wǎng)絡功能虛擬化NFV， network function virtualization和軟件定義網(wǎng)絡SDN， software defined network技術提高5G 網(wǎng)絡體系構造的靈活性，并提出實現(xiàn)低時延效勞的解決方案，主要包括效勞預約和配置、減少IP 地址解析的時延、連續(xù)效勞時延的優(yōu)化。其中，5G 網(wǎng)絡效勞的優(yōu)化不僅要支持當前的應用效勞，而且要適應高速增長的信息量并滿足將來多樣性的效勞需求15，尤其是對于時延高度敏感的通信，如車聯(lián)網(wǎng)V2* 通信場景，嚴格要求低時延和高可靠性，是5G 網(wǎng)絡體系構造應用的顯著特

16、點。根據(jù)表1 設置的主要參數(shù)實施基于D2D 模式的V2V 通信時延仿真，得到了如圖5 所示的結果。隨著車輛數(shù)目的增加，端到端的通信時延根本保持平穩(wěn)狀態(tài)，而5G 車聯(lián)網(wǎng)基于D2D 技術將實現(xiàn)車與車、車與基站以及5G 移動終端通信，其空口時延在1 ms 左右，端到端時延控制在毫秒級14，延時性能比IEEE 802.11p 標準的通信方式優(yōu)越，有效地保障了通信的可靠性2。3.2 頻譜和能源高效利用頻譜和能源的高效利用是5G用戶體驗的一個重要的特征。5G 通信技術在車聯(lián)網(wǎng)的應用，將解決當前車聯(lián)網(wǎng)資源受限等問題。5G 車聯(lián)網(wǎng)的頻譜和能源高效利用主要表達在以下幾個方面。1 D2D 通信。在5G 通信中，D

17、2D 通信方式通過復用蜂窩資源實現(xiàn)終端直接通信。5G 車載單元將基于D2D 技術實現(xiàn)與鄰近的車載單元、5G 基站、5G 移動終端的車聯(lián)網(wǎng)自組網(wǎng)通信和多渠道互聯(lián)網(wǎng)接入。通過這種方式提高車聯(lián)網(wǎng)通信的頻譜利用率16，與基于IEEE 802.11p 標準的車聯(lián)網(wǎng)V2* 通信方式相比，減少了本錢的支出，節(jié)約了能源。2全雙工通信。5G 移動終端設備使用全雙工通信方式，允許不同的終端之間、終端與5G 基站之間在一樣頻段的信道可同時發(fā)送并接收信息，使空口頻譜效率提高一倍，從而提高了頻譜使用效率17。3認知無線電。認知無線電技術是5G 通信網(wǎng)絡重要的技術之一18。在車聯(lián)網(wǎng)應用場景中，車載終端通過對無線通信環(huán)境的

18、感知，獲得當前頻譜空洞信息，快速接入空閑頻譜，與其他終端高效通信。這種動態(tài)頻譜接入的應用滿足了更多車載用戶的頻譜需求，提高頻譜資源的利用率。其次，車載終端利用認知無線電技術可以與其他授權用戶共享頻譜資源，從而解決無線頻譜資源短缺的問題。除了以上提到的頻譜和能源高效應用外，最近的相關研究說明，在不影響通信性能的情況下，5G 基站的大規(guī)模天線陣列的部署有潛在的節(jié)約能源作用1921。其次，在車輛自組網(wǎng)中，5G 車載單元及時發(fā)現(xiàn)鄰近的終端設備，且與之通信的能力也會減少OBU 間通信的能源消耗。3.3 更加優(yōu)越的通信質量5G 通信網(wǎng)絡被期望擁有更高的網(wǎng)絡容量并且可為每個用戶提供每秒千兆級的數(shù)據(jù)速率，以滿

19、足QoS 的要求。文獻7提出頻段為30300 GHz的毫米波通信系統(tǒng)可為5G終端之間以及終端與基站之間以更好的通信質量進展信息交互。其中，毫米波擁有極大的帶寬，可提供非常高的數(shù)據(jù)傳輸速率，并減少環(huán)境的各種干擾，降低終端之間連接中斷的概率。表2 是5G 車聯(lián)網(wǎng)與基于IEEE 802.11p 標準的車聯(lián)網(wǎng)在VANET 關鍵技術參數(shù)方面的比擬2，結果說明，5G 車聯(lián)網(wǎng)擁有比當前車聯(lián)網(wǎng)更加優(yōu)越的無線鏈路特征。1通信距離。5G 車聯(lián)網(wǎng)V2V 通信的最大距離大約為1 000 m，從而可以解決IEEE 802.11p車輛自組網(wǎng)通信中短暫、不連續(xù)的連接問題，尤其是在通信過程中遇到大型物體遮擋的NLOS 環(huán)境下

20、。2傳輸速率。5G 車聯(lián)網(wǎng)為V2* 通信提供高速的下行和上行鏈路數(shù)據(jù)速率最大傳輸速率為1 Gbit/s。從而使車與車、車與移動終端之間實現(xiàn)高質量的音視頻通信。3高速移動性。與IEEE 802.11p 標準通信相比，5G 車聯(lián)網(wǎng)支持速度更快的車輛通信，其中，支持車輛最大的行駛速度約為350 km/h。4 挑戰(zhàn)5G 車聯(lián)網(wǎng)將先進的5G 通信技術應用在車聯(lián)網(wǎng)領域，改善了傳統(tǒng)車聯(lián)網(wǎng)的通信方式、通信質量，優(yōu)化了車聯(lián)網(wǎng)的體系構造，為車聯(lián)網(wǎng)開展帶來了重大變革，但5G 車聯(lián)網(wǎng)也面臨著重大的挑戰(zhàn)，主要表達在干擾管理、通信平安和駕駛平安3 個方面5。4.1 干擾管理對于有限資源的高效利用，資源復用和密集化被應用于

21、5G 蜂窩網(wǎng)絡，盡管可以增加信號容量和吞吐量并額外地提高宏蜂窩與局域網(wǎng)絡的資源共享，但這些優(yōu)點出現(xiàn)的同時卻產生了同信道干擾問題。因此，作為二元體系5的5G 移動通信網(wǎng)絡，干擾管理是個重要問題?；贒2D 技術的基站控制通信鏈路的終端直接通信以及終端作為中繼的通信方式，基站可以進展資源分配和鏈路管理，并實施集中化的管理方法減輕干擾問題22。但對于將來的5G 車載單元之間的直接通信，在沒有基站作為中繼或者管理鏈路的情況下，5G 車聯(lián)網(wǎng)通信中的干擾不可防止23。表3 分析了在5G 移動通信網(wǎng)絡與基于D2D通信網(wǎng)絡中的干擾管理方法及其特點。為了處理將來5G 移動通信網(wǎng)中的干擾問題，文獻24提出了2 種

22、技術：先進的接收機技術和聯(lián)合調度技術。其中，先進的接收機技術不僅處理了位于小區(qū)邊緣的小區(qū)之間的干擾，而且在大規(guī)模多輸入多輸出MIMO， multiple-input multiple-output狀況下，也解決了小區(qū)的干擾。聯(lián)合調度技術被廣泛應用于蜂窩系統(tǒng)和鏈路多變網(wǎng)絡的干擾管理。但在多點協(xié)作機制中，傳輸速率和多小區(qū)的傳輸方案不能自行控制，在實現(xiàn)快速的網(wǎng)絡分布和互聯(lián)互通時，利用聯(lián)合調度實施先進的干擾管理方案需要5G 通信系統(tǒng)嚴格規(guī)定。針對5G 終端之間基于D2D 通信網(wǎng)絡中產生的干擾，文獻25提出了2 種資源分配方法：一種是在D2D 與其他終端設備之間分配正交資源，這是一種靜態(tài)分配方法；另一種

23、是在D2D 與其他終端設備之間分配并行資源，這是一種動態(tài)分配方法，可以更高效地使用無線電資源，但它可能會帶來新的干擾問題。針對車聯(lián)網(wǎng)中基于D2D 的V2* 通信場景中產生的干擾問題，文獻2提出一種基于CR 的資源配置方案，這種方法有效使用空白頻譜，不僅提高頻譜和能源的利用效率，而且不會產生新的干擾問題。當通過控制功率來處理基于D2D 的V2V 通信場景中產生的干擾問題時，為了不對車載移動通信網(wǎng)中OBU 或者其他蜂窩用戶通信產生嚴重干擾，基于D2D 通信的OBU 需要檢測在每個信道上相應的功率值。當OBU 復用蜂窩通信用戶的上行通信鏈路資源時，其發(fā)射功率應滿足總之，在基于D2D 的V2* 通信場

24、景中，要從各個角度充分考慮干擾管理問題，適當?shù)剡x擇復用信道并遵守以下原則：1處理由D2D通信鏈路產生的干擾，要確保蜂窩用戶能夠滿足自身SINR 的需求；2確保由蜂窩用戶產生的干擾對基于D2D 的V2* 通信鏈路影響盡可能地小26。4.2 平安通信和隱私保護在車聯(lián)網(wǎng)開展的過程中，平安作為一項重要挑戰(zhàn)一直備受關注。在當前的車聯(lián)網(wǎng)通信中存在嚴重的平安問題，例如，在VANET 中可能存在惡意的車輛，這些惡意的車輛發(fā)送虛假信息欺騙其他車輛，造成車輛信息和車主隱私信息的泄露，另外，一些惡意的車輛還會偷竊多個身份，偽造交通場景，影響交通秩序、破壞網(wǎng)絡正常運行，威脅用戶生命財產平安，因此平安認證和隱私保護是車

25、聯(lián)網(wǎng)開展的焦點問題。為了支持數(shù)據(jù)流量的不斷增加，5G 無線通信網(wǎng)絡需要更高的容量和高效的平安機制。而在5G網(wǎng)絡通信體系中，終端用戶和不同的接入點之間需要更加頻繁的認證以防止假冒終端和中間人的攻擊。5G 車聯(lián)網(wǎng)的用戶和車輛相關數(shù)據(jù)的傳輸需要經(jīng)過其他車載單元、移動終端以及基站，因此，必須采取有效措施保證通信的平安性和數(shù)據(jù)的完整性。為了解決車聯(lián)網(wǎng)通信中所面臨的平安問題，早期提出了一些平安認證方案，包括基于公鑰根底設施PKI， public keyinfrastructure 的認證27、基于身份簽名identity-based signature的認證28、基于群簽名group signature的

26、認證29、基于的訪問控制30等。近期，針對5G 平安通信問題，文獻15提出將SDN 技術用于5G 移動通信網(wǎng)絡，其中，SDN 的主要特點是將網(wǎng)絡控制面與數(shù)據(jù)面別離，促進5G 網(wǎng)絡智能化和可編程性，實現(xiàn)高效的平安管理。文獻31研究了用于控制ad hoc D2D 網(wǎng)絡并在ad hoc 環(huán)境下基于群密鑰協(xié)商方法管理群密鑰的ad hoc D2D 協(xié)議。此外，為了在竊聽者存在的場景下提高可靠的傳輸速率，文獻32研究了一種用于D2D 無線通信中設備自適應地選擇協(xié)作通信機制和基于協(xié)作架構的最優(yōu)功率分配的分布式算法。在5G 車聯(lián)網(wǎng)復雜的通信過程中必須實施多方平安認證。如圖6 所示，5G 車聯(lián)網(wǎng)實施的多方平安認

27、證主要包括車無線局域網(wǎng)中用戶移動終端與5G 車載單元OBU 的強平安認證，車際網(wǎng)中車與車之間、車與行人之間、車與中繼5G 移動終端或者車載單元之間以及車與5G 基站之間的平安認證。在保證通信平安過程中，駕駛人員更關心的是隱私的平安性，這關系到車聯(lián)網(wǎng)能否被市民承受并廣泛使用。在通信過程中，車輛無線信號在開放的空間中傳輸，容易被竊取并暴露車輛和用戶的身份，假設車數(shù)據(jù)總線網(wǎng)絡遭入侵，可能造成不可預估的災難，如何保障用戶和車輛的隱私平安，成為近年來的研究熱點。除了使用近期提到的匿名算法，如采用動態(tài)匿名方案33，OBU在一定時間間隔或當車輛進入不同區(qū)域后都要更換匿名，排除通過對匿名收集、分析而捕獲車輛真

28、實身份的攻擊?？紤]到5G 車聯(lián)網(wǎng)多種異構網(wǎng)絡的存在，將會出現(xiàn)新型的平安通信與隱私保護協(xié)議2。文獻15研究了在5G 終端通信中利用SDN 技術，根據(jù)數(shù)據(jù)流的敏感度級別，為數(shù)據(jù)流選擇多種傳輸路徑，在接收端，只有接收者可以用私人密鑰解密并重組來自多個網(wǎng)絡傳輸路徑的數(shù)據(jù)流，從而防止隱私在無線接入點泄露。隨著計算機的計算能力不斷突破，尤其是量子技術的逐漸成熟，傳統(tǒng)基于計算能力的高層加密技術變得不牢靠?；谙戕r信息論的物理層平安技術對計算復雜度依賴性低，竊聽者即使擁有較強的計算能力也不會對系統(tǒng)的平安性能產生巨大的影響。隨著物理層平安研究的不斷深入，較強的抵抗竊聽能力使其成為高層加密平安的一種有效補充，進一

29、步增強通信系統(tǒng)的平安性。系統(tǒng)的容量CS 可以表示為用戶信道容量與竊聽用戶信道容量之差其中，物理層平安技術在車聯(lián)網(wǎng)平安通信系統(tǒng)中同樣發(fā)揮著重要的作用。車聯(lián)網(wǎng)通信中多個竊聽者的存在以及車輛節(jié)點在通信網(wǎng)絡中快速地連通與中斷，使平安密鑰分發(fā)與管理成為亟待解決的問題。針對該問題，本文認為可以采用一種基于物理層平安的密鑰分發(fā)方法，將密鑰分發(fā)和傳輸平安車載數(shù)據(jù)別離。在密鑰分發(fā)階段，采用相應的物理層平安方案來最大程度確鑰分發(fā)信道的平安性。當密鑰分發(fā)完成后，利用分配的密鑰對車載數(shù)據(jù)進展加密后傳輸，該方案可以保證密鑰分發(fā)過程的平安性。在5G 車聯(lián)網(wǎng)通信系統(tǒng)中，物理層平安通過融合5G 先進技術保證數(shù)據(jù)的性和可靠性，

30、其中異構網(wǎng)絡、大規(guī)模多輸入多輸出MIMO，multiple-input multiple-output、毫米波通信技術在物理層平安有巨大的應用前景。1 5G 車聯(lián)網(wǎng)中，車輛作為異構網(wǎng)絡中設備層的節(jié)點可通過D2D 通信鏈路與其他設備直接通信或通過中繼節(jié)點實施多跳通信。在異構網(wǎng)絡設備層通信模式下，鄰近的車輛以及其他終端節(jié)點都可能是潛在的竊聽者，為保證通信數(shù)據(jù)的平安性，一方面要充分考慮非目的車輛和設備節(jié)點的相關物理層特性，另一方面需要確立D2D 通信最優(yōu)的中繼選擇方案，充分考慮可靠的平安通信機制。其中，可以使用基于可信設備列表的封閉式接入方法來保證車輛和設備節(jié)點數(shù)據(jù)在交換過程中的平安性，但由于高速運

31、行的車輛節(jié)點需要在有效的通信圍快速建立連接并進展大文件傳輸，還要充分考慮通信時延和中斷概率。此外，在異構網(wǎng)絡中，基站作為車聯(lián)網(wǎng)重要的路邊根底設施，其適當?shù)牟渴鹈芏瓤蓛?yōu)化速率。對于車聯(lián)網(wǎng)物理層平安的評估，本文考慮如圖7 所示的基于D2D 的V2V 通信異構網(wǎng)絡物理層平安系統(tǒng)模型，該模型所示的車聯(lián)網(wǎng)場景中N個蜂窩用戶主要包括手機移動終端和車載終端集合為n = user1，user2，userN，它們利用不同的信道通信，其中，基于D2D 的V2V 通信鏈路被竊聽者惡意的車輛或者個人竊聽。VVP 是V2V 通信鏈路的發(fā)射功率，VVh 是由V2V 通信鏈路的發(fā)送端到接收端的信道增益，VEh 為基于D2D

32、 的V2V 通信鏈路的發(fā)送端到竊聽者的信道增益，BEh 是基站發(fā)到竊聽者的信道增益，BVh 為從基站到基于D2D 的V2V 通信接收端的信道增益，竊聽者接收的信號為通過構造Stackelberg 博弈框架，考慮對基于D2D 的V2V 通信的物理層平安需求和干擾支出，可對V2V 通信進展優(yōu)化34。V2V 通信用戶的效應函數(shù)表示為針對圖7 的異構網(wǎng)絡平安評估模型和不存在基于D2D 的V2V 通信鏈路的系統(tǒng)模型的容量進展仿真，其中，本文只考慮路徑損耗，忽略小尺度的衰落，竊聽者與基站之間的距離設置為60 m，仿真結果如圖8 和圖9 所示。從結果可以看出，在沒有基于D2D 的V2V 的通信鏈路狀況下，隨

33、著蜂窩用戶包括車載終端和移動終端用戶的增加，系統(tǒng)的容量也增大。而對于圖7 所示的存在蜂窩用戶和基于D2D 的V2V 通信鏈路的異構網(wǎng)絡系統(tǒng)模型，假設存在蜂窩用戶數(shù)量為30，仿真結果說明，系統(tǒng)的容量隨V2V用戶對數(shù)量的增加而增長，當V2V 用戶對數(shù)量增長到一定程度時，系統(tǒng)的容量將到達最大值。從圖8 和圖9 仿真結果的比照可以得出，D2D 通信鏈路對于增加系統(tǒng)的容量發(fā)揮重要作用。本文通過參照圖中容量最大值對應的用戶數(shù)量部署車聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)，盡可能增加系統(tǒng)的容量。2大規(guī)模MIMO 系統(tǒng)可通過以下兩方面保證車聯(lián)網(wǎng)物理層平安性能：一方面通過降低傳輸功率，進一步降低竊聽車輛和設備節(jié)點的SINR，從而減少竊聽節(jié)點

34、的信道容量35；另一方面，根據(jù)車輛節(jié)點物理層特性，適當?shù)卦黾尤斯ぴ肼暩蓴_竊聽節(jié)點的信號接收，從而提高物理層平安性能。3毫米波通信技術應用于車聯(lián)網(wǎng)短距離通信場景，可給予車聯(lián)網(wǎng)較大的帶寬36，由于毫米波的短距離傳輸，利用窄波速的定向通信抑制相鄰車輛和設備節(jié)點的干擾，鄰近竊聽節(jié)點的SINR 可能會降低。正是由于多異構網(wǎng)絡融合以及靈活的終端通信，使5G 車聯(lián)網(wǎng)在平安通信方面的保障不同于當前車聯(lián)網(wǎng)。5G 車聯(lián)網(wǎng)不僅通過技術的創(chuàng)新解決OBU 多功能實施帶來的平安隱患，并且在出現(xiàn)網(wǎng)絡異?；蛘呷肭謺r，利用網(wǎng)絡隔離原理及時地在車載移動互聯(lián)網(wǎng)與VANET 之間切換，從而切斷OBU 的互聯(lián)網(wǎng)連接，阻止網(wǎng)絡的入侵，并

35、通過VANET 中鄰近的OBU 或者5G 移動終端等其他渠道接入互聯(lián)網(wǎng)，維持與互聯(lián)網(wǎng)的通信。通過這種車輛自組網(wǎng)和車載移動互聯(lián)網(wǎng)無縫的切換，實現(xiàn)了OBU 與互聯(lián)網(wǎng)平安通信和信息交互。4.3 平安駕駛車聯(lián)網(wǎng)重要應用之一就是交通平安，而駕駛行為分析和預測是平安保障的根底，如何對運動軌跡預測并建模是提高交通平安的關鍵問題。雖然車聯(lián)網(wǎng)中網(wǎng)絡拓撲頻繁變化，數(shù)據(jù)海量遞增，但車輛運動受道路拓撲、交通規(guī)則和駕駛者意圖的限制，為行為預測提供了可能性。文獻37研究了VANET 中存在的社會特性，發(fā)現(xiàn)VANET是擁有小型世界現(xiàn)象和高聚集效應的網(wǎng)絡，處于同一個社會網(wǎng)絡中的任意節(jié)點可以通過不超過3跳的最短路徑到達另一節(jié)點。而5G 會推動車聯(lián)網(wǎng)規(guī)模的開展，加劇了車聯(lián)網(wǎng)的這種社會效應。車聯(lián)社會網(wǎng)絡VSN， vehicular social network中節(jié)點的活動規(guī)律能夠在車聯(lián)網(wǎng)行為預測中發(fā)揮作用。反之，車聯(lián)網(wǎng)中的移動模型、社會應用、感知計算模型和用戶行為預測模型也為VSN 提供支持和反應。通過對大規(guī)模OBU 數(shù)據(jù)的挖掘和分析，提取有應用價值的社群交互特征信息，VSN 能夠對一些交通問題和車輛平安問題提供有力的支持，如預計道路車流量、預測交通堵塞地段、主動平安等38。在對駕駛行為的建模和預測中，數(shù)據(jù)來源和數(shù)據(jù)挖掘是首要問題，也是平安系統(tǒng)