Vehicular communication systems rely on secure vehicle-to-vehicle(V2V)communications for safety-critical information exchange.However,the presence of eavesdropping vehicles poses a significant challenge.This paper inv...Vehicular communication systems rely on secure vehicle-to-vehicle(V2V)communications for safety-critical information exchange.However,the presence of eavesdropping vehicles poses a significant challenge.This paper investigates the security of V2V communications in reconfigurable intelligent surface(RIS)-assisted vehicular communication systems with spectrum sharing.It proposes a three-stage alternating optimization(TSAO)algorithm to address the complex problem of multiple eavesdropped V2V links that reuse the spectrum already occupied by vehicle-toinfrastructure(V2I)links.To solve the mixed-integer and non-convex optimization problem due to coupled variables and complex constraints,the algorithm decomposes the original problem into three easily solvable sub-problems:RIS reflection coefficient optimization,vehicle transmission power optimization,and spectrum sharing optimization.First,the RIS reflection coefficients are optimized by using the penalty convex-concave procedure(CCP)method.Second,the optimal power points are determined in the power optimization sub-problem.Finally,the spectrum sharing optimization sub-problem is constructed as a weighted bipartite graph matching problem and solved by using the optimal matching algorithm.The TSAO algorithm not only maximizes the sum V2V secrecy rate but also ensures the quality-of-service(QoS)requirements of the V2I links.Simulation results validate the superiority of the proposed algorithm and highlight the improvement in the sum V2V secrecy rate achieved by utilizing RIS technology in vehicular communication systems with spectrum sharing.展开更多
针对车载自组织网络(Vehicular Ad Hoc Network,VANET)由于车辆距离过远或被障碍物阻挡而导致车对车(Vehicle to Vehicle,V2V)通信可靠性下降的问题,提出了一种基于检测放大转发(Detected Amplify and Forward,DAF)的高可靠通感一体化(I...针对车载自组织网络(Vehicular Ad Hoc Network,VANET)由于车辆距离过远或被障碍物阻挡而导致车对车(Vehicle to Vehicle,V2V)通信可靠性下降的问题,提出了一种基于检测放大转发(Detected Amplify and Forward,DAF)的高可靠通感一体化(Integrated Sensing and Communication,ISAC)空间调制(Spatial Modulation,SM)算法。该算法利用ISAC的雷达探测功能,选取信噪比(Signal to Noise Ratio,SNR)最大的车辆作为中继车辅助源车将信号转发至目的车。在中继车处通过DAF消除噪声累积,提高V2V通信可靠性。在此基础上引入SM算法,利用发送信号的稀疏特性降低邻道干扰以进一步提高V2V通信可靠性。通过理论推导得出中断概率(Outage Probability,OP),仿真验证了不同跳数下发射功率对OP的影响。分析了算法的复杂度和时延。结果表明在不同场景下,该算法在一定复杂度下有效提高了V2V通信的可靠性。该研究为车载自组织网络V2V通信长距离传输提供了低时延且高可靠性的理论支撑。展开更多
近年来,电动汽车(EV,electric vehicle)行业蓬勃发展,而充电基础设施在布局、结构、运营等方面存在缺陷,成为阻碍市场扩张的重要原因。相关政策已将车联网(IoV,Internet of vehicles)、车网互动、分布式储能等充电设施与智慧能源领域的...近年来,电动汽车(EV,electric vehicle)行业蓬勃发展,而充电基础设施在布局、结构、运营等方面存在缺陷,成为阻碍市场扩张的重要原因。相关政策已将车联网(IoV,Internet of vehicles)、车网互动、分布式储能等充电设施与智慧能源领域的前沿科技创新列入发展要点。鉴于传统的电网-车(G2V,grid to vehicle)充电模式难以在有限的充电基础设施条件下满足大规模并行的EV充电需求,现有的能源消费结构亟须适应需求的动态变化。在此背景下,车-车(V2V,vehicle to vehicle)充电概念的提出缓解了G2V充电模式在时间、空间域的限制,从而充分发挥EV作为移动性分布式储能单元的潜能,使用户能源需求得到灵活补给,为智能交通场景中的充电服务优化提供崭新的思路,助力未来智能交通系统(ITS,intelligent transportation system)的发展。关注了以V2V充电为核心的优化方向,对近年来的相关研究进行了梳理。首先,针对智能交通场景中的电动汽车充电服务进行分类,并对V2V充电模式进行整体概述;其次,从技术侧重角度对各项研究中提出的V2V充电管理方案进行分类,详细阐述优化策略;最后,通过展望V2V充电模式的发展前景,就未来研究的开放主题进行探讨。展开更多
车联网应用场景对无线通信在带宽、时延、可靠性方面提出了更高的需求,特别是车辆对车辆(Vehicle to Vehicle,V2V)场景。针对V2V高速移动场景,时/频域选择性衰落(双选衰落)和非平稳特性给信道估计带来的技术挑战,该文提出了一种基于基...车联网应用场景对无线通信在带宽、时延、可靠性方面提出了更高的需求,特别是车辆对车辆(Vehicle to Vehicle,V2V)场景。针对V2V高速移动场景,时/频域选择性衰落(双选衰落)和非平稳特性给信道估计带来的技术挑战,该文提出了一种基于基扩展模型(Basis Expansion Model,BEM)的UKF-RTSS(Unscented Kalman Filter-Rauch-Tung-Striebel Smoother)信道估计方法。该方法采用BEM拟合快时变信道,将信道参数的估计转化为基函数系数的估计;通过无迹卡尔曼滤波(UKF),联合估计数据处信道冲激响应与时域自相关系数,用于追踪快时变的信道响应。为了进一步提升信道估计的精度,引入RTSS对后向信道状态信息进行信道估计和插值,与UKF构成了“滤波和平滑”结构的UKF-RTSS联合估计器。系统仿真分析表明,在不同速度的快时变条件下,所提方法相比其他经典方法具有更高的信道估计精度和鲁棒性,特别适用于车联网下的无线通信场景。展开更多
提出了一种通过vehicle to vehicle(车对车的信息交换,简称V2V)技术来获得周围车辆动态信息的车辆防撞预警系统。采用Zig Bee技术作为V2V通信的无线通信模块,提高了信息获得的准确性和便捷性。通过卡尔曼滤波算法计算分析车辆之间的安...提出了一种通过vehicle to vehicle(车对车的信息交换,简称V2V)技术来获得周围车辆动态信息的车辆防撞预警系统。采用Zig Bee技术作为V2V通信的无线通信模块,提高了信息获得的准确性和便捷性。通过卡尔曼滤波算法计算分析车辆之间的安全距离并建立最小安全距离模型,确保系统工作的准确性和可靠性。展开更多
在基于LTE-V(Long Term Evolution-Vehicle)通信系统下的车与车通信(Vehicle to Vehicle,V2V)广播中,道路上的车辆将周期性广播合作意识消息给邻居车辆以便改善道路安全.针对高密度的交通环境下资源选择碰撞问题,分析资源块和用户干扰...在基于LTE-V(Long Term Evolution-Vehicle)通信系统下的车与车通信(Vehicle to Vehicle,V2V)广播中,道路上的车辆将周期性广播合作意识消息给邻居车辆以便改善道路安全.针对高密度的交通环境下资源选择碰撞问题,分析资源块和用户干扰之间的关系.以提高数据包传输可靠性为目标,提出基于SA解码的V2 V自主资源选择算法.车辆通过接收周围一跳邻居的SA和数据包资源预留构建资源占用映射图并分别嵌入到SA和数据包中并广播给周围一跳邻居,从而使邻居车辆获取两跳邻居的预留资源,以减少隐藏终端带来的干扰,之后通过对资源池的划分减少合并冲突带来的干扰.研究表明,该算法可以有效提高数据包传输的接收率.展开更多
基金National Natural Science Foundation of China(Nos.61772130,71171045 and 61901104)Innovation Program of Shanghai Municipal Education Commission,China(No.14YZ130)。
文摘Vehicular communication systems rely on secure vehicle-to-vehicle(V2V)communications for safety-critical information exchange.However,the presence of eavesdropping vehicles poses a significant challenge.This paper investigates the security of V2V communications in reconfigurable intelligent surface(RIS)-assisted vehicular communication systems with spectrum sharing.It proposes a three-stage alternating optimization(TSAO)algorithm to address the complex problem of multiple eavesdropped V2V links that reuse the spectrum already occupied by vehicle-toinfrastructure(V2I)links.To solve the mixed-integer and non-convex optimization problem due to coupled variables and complex constraints,the algorithm decomposes the original problem into three easily solvable sub-problems:RIS reflection coefficient optimization,vehicle transmission power optimization,and spectrum sharing optimization.First,the RIS reflection coefficients are optimized by using the penalty convex-concave procedure(CCP)method.Second,the optimal power points are determined in the power optimization sub-problem.Finally,the spectrum sharing optimization sub-problem is constructed as a weighted bipartite graph matching problem and solved by using the optimal matching algorithm.The TSAO algorithm not only maximizes the sum V2V secrecy rate but also ensures the quality-of-service(QoS)requirements of the V2I links.Simulation results validate the superiority of the proposed algorithm and highlight the improvement in the sum V2V secrecy rate achieved by utilizing RIS technology in vehicular communication systems with spectrum sharing.
文摘针对车载自组织网络(Vehicular Ad Hoc Network,VANET)由于车辆距离过远或被障碍物阻挡而导致车对车(Vehicle to Vehicle,V2V)通信可靠性下降的问题,提出了一种基于检测放大转发(Detected Amplify and Forward,DAF)的高可靠通感一体化(Integrated Sensing and Communication,ISAC)空间调制(Spatial Modulation,SM)算法。该算法利用ISAC的雷达探测功能,选取信噪比(Signal to Noise Ratio,SNR)最大的车辆作为中继车辅助源车将信号转发至目的车。在中继车处通过DAF消除噪声累积,提高V2V通信可靠性。在此基础上引入SM算法,利用发送信号的稀疏特性降低邻道干扰以进一步提高V2V通信可靠性。通过理论推导得出中断概率(Outage Probability,OP),仿真验证了不同跳数下发射功率对OP的影响。分析了算法的复杂度和时延。结果表明在不同场景下,该算法在一定复杂度下有效提高了V2V通信的可靠性。该研究为车载自组织网络V2V通信长距离传输提供了低时延且高可靠性的理论支撑。
文摘近年来,电动汽车(EV,electric vehicle)行业蓬勃发展,而充电基础设施在布局、结构、运营等方面存在缺陷,成为阻碍市场扩张的重要原因。相关政策已将车联网(IoV,Internet of vehicles)、车网互动、分布式储能等充电设施与智慧能源领域的前沿科技创新列入发展要点。鉴于传统的电网-车(G2V,grid to vehicle)充电模式难以在有限的充电基础设施条件下满足大规模并行的EV充电需求,现有的能源消费结构亟须适应需求的动态变化。在此背景下,车-车(V2V,vehicle to vehicle)充电概念的提出缓解了G2V充电模式在时间、空间域的限制,从而充分发挥EV作为移动性分布式储能单元的潜能,使用户能源需求得到灵活补给,为智能交通场景中的充电服务优化提供崭新的思路,助力未来智能交通系统(ITS,intelligent transportation system)的发展。关注了以V2V充电为核心的优化方向,对近年来的相关研究进行了梳理。首先,针对智能交通场景中的电动汽车充电服务进行分类,并对V2V充电模式进行整体概述;其次,从技术侧重角度对各项研究中提出的V2V充电管理方案进行分类,详细阐述优化策略;最后,通过展望V2V充电模式的发展前景,就未来研究的开放主题进行探讨。
文摘提出了一种通过vehicle to vehicle(车对车的信息交换,简称V2V)技术来获得周围车辆动态信息的车辆防撞预警系统。采用Zig Bee技术作为V2V通信的无线通信模块,提高了信息获得的准确性和便捷性。通过卡尔曼滤波算法计算分析车辆之间的安全距离并建立最小安全距离模型,确保系统工作的准确性和可靠性。
文摘在基于LTE-V(Long Term Evolution-Vehicle)通信系统下的车与车通信(Vehicle to Vehicle,V2V)广播中,道路上的车辆将周期性广播合作意识消息给邻居车辆以便改善道路安全.针对高密度的交通环境下资源选择碰撞问题,分析资源块和用户干扰之间的关系.以提高数据包传输可靠性为目标,提出基于SA解码的V2 V自主资源选择算法.车辆通过接收周围一跳邻居的SA和数据包资源预留构建资源占用映射图并分别嵌入到SA和数据包中并广播给周围一跳邻居,从而使邻居车辆获取两跳邻居的预留资源,以减少隐藏终端带来的干扰,之后通过对资源池的划分减少合并冲突带来的干扰.研究表明,该算法可以有效提高数据包传输的接收率.
