评价V2V和V2I协同感知的研究

评价V2V和V2I协同感知的研究

由标准化机构提出的协同感知是大多数安全智能交通系统应用的基础。使用协作通信提供的信息，利用车辆和路边单元能够构建一个周围环境地图，然后用作安全应用的输入，从而检测潜在的危险情况。但是，协作感知基于协作感知信息，同时需要对包括车辆位置、速度、行驶方向等在内的协作感知信息进行周期性的交换。

针对V2V和V2I协同感知的评价，用到的量化指标如下：①邻车感知比，即在给定范围内发出信息，在t时间内接收到该信息的车辆所占比例；②超范围邻车感知比，即超出某一特定距离所发出的信息，在t时间内接收到该信息的车辆所占比例；③数据包传输比，即能准确接收到的数据包数量与所传输的数据包数量之比。

根据评价指标，通过信息交换就可以计算出关注区域车辆所占比例，从而注意到其它车辆的存在，避免事故发生。但是，距离越大，车辆所接收到的信息就越少且超范围邻车感知比越高，信息传输时的干扰也就越高，最终造成整个系统的吞吐量都较低。所以，为了提高通信性能，要提高邻车感知比，降低超范围邻车感知比。

在不同的环境中，评价V2V 和V2I的协同感知会有所不同。对此，选取车辆经常出现的环境（如城市、郊区、高速公路等）来进行研究。通常，环境越复杂，邻车感知比也就越低。

为了提高车辆对环境的感知水平，可以通过较高的传输能量或者采用多级转发来实现，在V2I通信中还可以利用路边单元，但这样又会增强干扰。

MateBobanetal.2014 IEEEVehicularNetworking Conference（VNC）， Paderborn，Germany-Dec3-5，2014.

编译：刘伟