C-V2X PC5接口通信关键技术及性能评估

蜂窝车联网(C-V2 X)通信技术的应用目的在于增强道路交通安全.C-V2 X主要采用模式3和模式4的通信模式.分析了C-V2 X的底层直连蜂窝通信协议(PC5)接口通信的子帧结构设计、同步机制、资源池配置、资源分配机制等关建技术.对基于感知的半持续调度(S-SPS)算法进行了介绍和评估.通过在城市道路场景中的仿真验证了资源重选概率和资源预留间隔对数据包接收率(PRR)的影响,以及通过在不同场景中的仿真验证了信道带宽对PRR的影响.     

基于3G网络和H.264标准的公交车无线视频监控系统研究

文章针对目前公交车辆实时视频监控难以普及的现状,分析其成因。从传输通路角度对CDMA1X网络和3G网络进行比较,从编码效率角度对MPEG-2、MPEG-4和H.264标准进行比较。研究结果表明,基于最新的3G网络和H.264编码标准,可有效解决当前对于实施公交车实时视频监控存在的问题。提出基于3G网络和H.264标准的公交车实时视频监控系统构成,对各构成模块加以说明,并阐述其功能。     

基于C-V2X自适应巡航仿真研究

在传统的自适应巡航(Adaptive Cruise Control ACC)控制中,主要依靠雷达或视觉对车辆周围环境的感知,但是在一些情况,比如:下雨、雾天或者在弯道行驶时,因为传感器对外界感知能力的不足,造成自适应巡航体验不佳;为克服雷达和视觉传感器的不足,文章主要基于C-V2X(Cellular Vehicle to Everything)技术,结合RSU(Road Side Unit)发送局部地图,实现车辆对周边车辆的感知。在弯曲道路下,ACC利用车车通信V2V(Vehicle to Vehicle)和RSU发送的MAP消息集,实现对不同车道的目标车辆进行实时切换,保障车辆在弯道上的ACC行驶安全。通过Matlab/Simulink搭建基于C-V2X的ACC算法,通过仿真表明利用C-V2X的ACC在弯道上能够根据RSU提供的MAP消息集,针对不同车道远车RV(Remote Vehicle)进行实时的目标切换,同时主车HV(Host Vehicle)能够与跟踪目标车辆保持安全距离,实现车辆安全行驶。     

基于蜂窝通信车联网系统的车路协同应用场景测试方法

近年来,车路协同系统车联网(V2X)技术已成为中国汽车行业智能化、网联化融合的重点研究方向之一。V2X技术将行驶车辆过程中的数据信息与外界共享,增强了车机感知与处理数据的能力。基于蜂窝通信的蜂窝车联网(C-V2X)通信技术已在中国开始商业化的应用,但是,该技术应用带来的信息安全、交通安全、数据存储,以及与各类车载与路端设备的互通性、应用稳定性和兼容性等 问题尚未有完备的解决方案。本文研究了C-V2X技术测试方法,并对复杂的车路协同应用场景测试标准进行了分析。     

V2X技术在通信系统架构中的应用

近年来,随着无线通信技术的发展,车用无线通信（V2X）技术的性能优势逐渐受到重视,该技术可以有效弥补单车感知缺陷,并结合基础设施建设,打造智慧交通系统。文章对比分析V2X技术两大发展路线,阐述长期演进（LTE）-V2X各主要通信方式,基于现行LTE-V2X网络架构,设计了一种将V2X技术引入软件定义的通信恢复功能模块,可有效提高通信效率,保证链路正常切换和恢复。     

基于V2X和自动驾驶HIL联调的仿真系统开发

随着智能网联汽车的快速发展,车用无线通信（V2X）技术在智能交通领域发挥着越来越重要的作用,因此行业内对 V2X 和自动驾驶相关的硬件在环（HIL）融合测试需求也越来越高。由于 V2X HIL 系统与自动驾驶 HIL 系统两者相互独立,在实际应用中尚缺少对两者相关应用场景及功能进行全链路的闭环仿真测试系统。基于 dSPACE 平台 HIL 仿真系统及V2X HIL 系统的联调过程,搭建了一套能够同时验证蜂窝车联网（C-V2X）通信功能和单车智能感知功能的 HIL 联调仿真测试系统。测试结果表明：通过对 V2X 应用场景的仿真,该系统能够正确实现对单车智能驾驶功能测试、V2X 被测算法的验证及预警功能显示,由此验证了联合仿真平台的有效性。     

雾天道路下智能车视觉图像实时快速去雾研究

针对智能驾驶视觉感知领域中去雾算法处理时间过长的问题，提出了一种基于大气散射模型的视频图像快速去雾算法。在暗通道先验去雾的基础上，计算大气光值的自适应参数，提高去雾速度，并优化设计去雾系数，获取半去雾图像，将单幅图像去雾应用到视频实时去雾中；进一步利用限制对比度自适应直方图均衡（CLAHE）算法抑制去雾残余噪声，增强图像道路交通特征。验证结果表明：提出的算法有效提高了图像质量，且视频去雾速度较传统算法大幅提升；图像边缘强度提升近2倍，极大提高了道路能见度。     

实时视频公交安全监控系统的设计与实现

为了解决高效监控公交安全状况的热点问题,本文使用H.264视频压缩标准与实时流媒体协议RTSP,实现了监控视频的实时传输功能;并结合4G传输、GIS定位、FPGA电路设计等技术设计实现了一个集视频实时传输与车内预警、控制等功能于一体的公交监控系统.通过将系统在北京市公交线路上进行实际测试,验证了本系统可有效提高公交监控的工作效率与管理水平,具有视频建立时间短、视频画面清晰、播放流畅等特点.     

基于MPEG-2的数字视频网络远传系统及其在交通中的应用

模拟视频的数字化压缩并通过网络传输是目前视频远程传输技术发展的一个方向。基于MPEG 2的网络编解码器有着图像清晰、延时小的优点,适用于交通等需进行远距离高质量监控的场合,采用Directshow技术设计的软解压软件可在局域网内任一安装windows平台的计算机上播放实时图像。     

面向车联网多点协作联合传输的安全认证与密钥更新方法

未来基于车联网的车路协同和自动驾驶场景要求车-车/车-路等网络通信在保证数据安全的前提下，具备低时延、高可靠的特性，从而保证车辆的行驶安全以及车/人的信息安全。LTE-V2X作为车联网通信方案之一，LTE的多点协作联合传输（Coordinated Multiple Points-Joint Transmission，CoMP-JT）技术不仅可以减少车辆在高速行驶过程中进行基站（Evolved Node B，eNB）切换时的通信中断，还能通过多个基站的协同传输来辅助提高网络的数据传输性能。然而当前LTE标准中的安全密钥管理方案无法满足多点协作联合传输过程中的密钥管理场景。针对该问题，提出一种可用于LTE-V2X车联网通信中多点协作传输切换的安全密钥生成与更新算法。该算法由车辆生成基站切换请求并使用随机数、共享密钥、目标基站公钥对切换请求进行加密、广播；基于密码学特性，目标基站不仅可基于私钥从密文请求中计算出共享密钥，还可以计算得到后续的会话密钥；车辆则可以基于目标基站位置信息、生成请求时的随机数计算出会话密钥，从而实现在只需要1次密钥传输的前提下，达成车辆与基站之间的密钥共享和密钥更新，并从密码学角度针对该密钥生成与更新算法进行验证分析。研究结果表明：在LTE-V2X多点协作传输时的基站切换过程中，该算法能够确保车辆与基站进行后向/前向密钥分离的安全认证以及会话密钥建立；与传统方案相比，所提方法可减少26.4%的基站切换过程中引入的通信时延，基站信道负载均仅为传统方案的1/2，并且随基站小区范围内车辆数目增加，基站的信道负载也仅线性增加，提升了该算法在LTE-V2X车联网场景中的适用性。     

面向智能驾驶的V2X测试方法研究

V2X的研究和发展是汽车的智能化驾驶的关键,V2X设备通过蜂窝网络实现与外界的通信交互,可以获取车辆以及交通设施的信息。目前大部分设备厂商对V2X设备的研究投入了大部分精力,但极少数厂家关注设备的性能以及功能的测试,然而一个合格的产品要保证其优异的性能,大量的测试和正确的测试方法是必不可少的。本文主要介绍V2X射频性能测试、虚拟场景测试、实车道路测试的方法及其测试指标。     

基于WiMAX网络的嵌入式视频监控终端设计

本文结合WiMAX无线宽带接入技术和嵌入式技术,给出基于WiMAX网络的嵌入式视频监控终端的硬件设计及软件设计,采用自适应码流策略保证WiMAX移动过程中的网络扇区切换和带宽变化时终端用户的视频质量,并采用数据加密技术保证用户数据资料在无线网络传输过程中的安全。     

基于YOLOv5的目标识别追踪模型轻量化

道路目标检测环节是自动驾驶领域的关键技术之一,随着人工智能的发展应用逐渐广泛。文章基于YOLOv5网络提出一种新的目标检测方法,改进包括融合了ShuffleNet V2中的模块,使用GhostConv改造了传统的Conv模块等。先在不同道路环境中实时采集视频流,并进行图片和视频流的标注。在主干网络中融入ShuffleNet V2中的模块并使用GhostConv模块改进Conv模块,在降低模型权重的同时对目标检测精度影响较小。将标注完成后的图片输入改进后的YOLOv5网络进行训练,并将得到后的模型与Deep SORT算法结合,进行目标检测追踪。实验结果表明,所得结果权重大小下降许多,而目标检测精确度有所上升。改进后的网络更加轻便,易于部署在边缘嵌入式设备上。     

H.265关键技术解析和应用

H.265是ITU-T VCEG继H.264之后所制定的新的视频编码标准。新标准在编码质量、码流、延时处理以及算法复杂度等方面提出了改进方法,达到最优化设置。本文结合安防实际应用,介绍了新标准在提高压缩效率、提高错误恢复能力、减少时延、减少信道获取时间和随机接入时延、降低复杂度等方面采取的相关技术方法。     

车路协同 V2X仿真验证系统设计

为验证车路协同技术的有效性和安全性,基于车联网(V2X)测试需求,提出了一种车路协 同仿真验证系统的设计方案。使用 Prescan软件搭建了仿真场景,以用户数据报协议(UDP)形式将 仿真数据发送至 V2X 协议栈,通过 LTE-V 信道仿真设备仪表和被测器件(DUT),并经由直连通信 接口(PC5)进行通信。采用全球卫星导航系统(GNSS)模拟器,将模拟测试车辆的位置和时间等信息 与协议栈及 DUT 进行同步交互,DUT 接收到测试场景及位置的数据后,触发车路协同相关预警功 能。该方案可真实模拟 V2X环境,实现了 V2X应用场景的测试验证,能够有效推动车路协同系统的 开发和算法验证,促进 V2X技术的快速发展。     

恩智浦与同济大学携手定制汽车互联解决方案

<正>全球安全互联汽车技术领域的领导者恩智浦半导体公司(NXP Semiconductors N.V.)日前宣布与同济大学电子与信息工程学院(CEIE)达成战略合作伙伴关系,携手建立针对车对车和车对基础设施(V2X)通信的联合实验室。助力全球汽车电子产业飞跃作为领先的安全互联V2X芯片全系列供应商,恩智浦为互联汽车带来最高等级的安全通信和隐私保护同时,恩智浦还在汽车娱乐、门禁、车载网络、传感器、LED驱动、ITS智能交通、MOSFETs、分立元     

基于V2X通信网络的车辆协同定位增强方法

鉴于车辆位置精度对车联网应用的重要性和传统的卫星定位系统在城市"高楼峡谷"或隧道等弱卫星信号覆盖区域失效或定位精度不足等问题,本文中研究了基于V2X通信网络的车辆定位方法,研发了专用短程通信和多模式通信网络定位终端,完成了终端的性能测试和应用部署,设计了基于多模型滤波算法的车辆协作定位增强方法。结果显示,与传统GPS定位相比,本文方法能提升定位精度近40%。     

基于ST-AGCN算法的物流暴力分拣识别模型

目前快递物流行业普遍存在分拣人员暴力分拣现象,为减少此类行为可采用基于图像的行为识别方法,但这种方法在实际场景中存在算法鲁棒性差、人体关节点数据难获取等问题。针对上述问题,制作了1个物流暴力分拣行为视频数据集,研究了暴力分拣行为识别模型。通过树莓派采集室内外2种情景下的分拣视频数据,利用Python socket模块实现视频图像实时传输,采用切片筛选规则除去非标准数据,应用OpenPose模型获取关节点数据。针对一般人体行为识别网络模型无法较好反映暴力分拣关节点对动作重要影响程度的问题,研究了以ST-GCN为主干网络的优化图神经网络模型ST-AGCN。利用空间注意力机制学习不同关节点对于各种动作的影响,以更新各关节点的权重;通过增加自适应图结构层以端到端学习方式将人体骨骼图的拓扑结构与网络参数共同优化,突出关联度高的关节点对动作识别的影响。以室内外环境下暴力分拣视频为对象开展和多种深度学习模型的对比实验和消融实验,实验结果表明：ST-AGCN模型识别现实场景中暴力分拣行为的准确率相比ST-GCN、STA-LSTM、不含空间注意力机制的ST-AGCN和不含自适应图结构层的ST-AGCN模...     

基于时间卷积自编码网络的实时交通事件自动检测方法

为了提高道路异常交通事件检测效率并降低误报率,提出了一种基于时间卷积自编码网络的实时交通事件自动检测方法。首先设计了基于波动相似性度量的交通模式搜索算法用来筛选具有相同交通规律的样本数据;并构造了交通流模式矩阵作为网络模型输入,以避免样本不均衡与单一样本数据随机性对交通模式学习的干扰;同时设计了新的时间卷积自编码网络对交通模式特征进行无监督提取并对未来交通参数进行合理预测;为了降低交通流参数随机波动性带来的事件判别的干扰,设计了异常状态评估方法,通过对模型预测误差分布的学习,结合当前检测数据给出最终的事件判定结果。采用美国西雅图I90公路与I405公路2015年全年的交通流检测数据与历史事故数据进行实证研究,并与6种典型交通事件检测算法进行性能对比。研究结果表明:基于时间卷积自编码网络的实时交通事件自动检测算法具有较高的检测率、较低的误报率以及更快的平均检测时间;综合各种交通运行情况下,可接受误检率分别为5%、10%时,平均检测率可分别达到93%、98%;同时算法能够自适应学习交通状态的动态变化,对不同交通运行环境具有较强适应性与稳定性。     

以物联网和通信技术促进公路路面施工管理信息化

沥青路面铺筑是路面施工的最后一道工序,沥青路面铺筑的质量好坏直接关系着路面的使用寿命和行车的舒适程度,对路面施工质量有决定性的影响。根据路面铺筑过程中对施工质量的实时监控以及对压路机远程调控等的要求,本项目创建了一个物联网公路施工信息化管理系统。该系统采用了物联网通信技术、JAVA2ee软件编程技术及嵌入式技术,将GSM（短信方式）和GPRS（网络方式）数据通信技术相结合,实现对路面温度的实时监控、车辆行驶速度的实时监控、车辆地理信息的实时采集以及数据的实时传输,以便管理人员获得全面的施工信息,及时做出优化控制策略,从而实现对施工质量的有效监控。