基于5G- V2X 的智能网联汽车低时延通信协议优化研究

引言

随着智能交通系统的快速发展，5G-V2X（Vehicle-to-Everything）技术作为智能网联汽车的关键使能技术，正受到学术界和产业界的广泛关注。5G-V2X 通过实现车与车（V2V）、车与基础设施（V2I）、车与行人（V2P）以及车与网络（V2N）之间的高效通信，为智能网联汽车提供了全方位的信息交互能力。然而，在实际应用中，通信时延成为制约 5G-V2X 性能提升的主要瓶颈之一，特别是在高密度车辆环境和关键安全应用中，毫秒级的时延差异可能导致严重的安全隐患。

1、5G-V2X 通信协议概述

5G-V2X 通信协议是基于 5G 新空口（NR）技术专门为车联网设计的通信标准。与传统的LTE-V2X 相比，5G-V2X 在峰值速率、连接密度、时延和可靠性等方面都有显著提升。5G-V2X 协议栈主要包括物理层、MAC层、RLC 层、PDCP 层和 SDAP 层，各层协同工作以实现高效可靠的数据传输。在时延性能方面，5G-V2X 协议设计目标是将端到端时延控制在3-10ms 范围内，以满足大多数V2X 应用的需求。然而，实际网络环境中的干扰、拥塞和资源竞争等因素常常导致时延超出这一范围。特别是在高密度场景下，如城市交叉路口或高速公路拥堵路段，时延性能下降更为明显。此外，不同类型的 V2X 业务对时延的要求也存在差异，例如前向碰撞预警等安全应用通常要求时延低于 100ms ，而自动驾驶协同决策则需要更严格的时延保障。

2、基于5G-V2X 的智能网联汽车低时延通信协议优化分析

2.1、低时延通信需求分析

实现 5G-V2X 低时延通信面临多方面的挑战，车辆的高速移动性导致信道条件快速变化，增加了链路维护和资源调度的难度；V2X 通信的广播特性使得干扰管理变得复杂，特别是在密集部署场景下；不同类型的 V2X业务具有差异化的时延和可靠性需求，如何实现资源的动态优化分配是一大挑战。通过对典型V2X 应用场景的分析，我们可以将时延需求分为三个等级：超高可靠性低时延（uRLLC）业务，如紧急制动预警，要求时延低于10ms；中等时延业务，如协同自适应巡航控制，时延要求在 10-50ms 之间；普通时延业务，如交通信息推送，时延可放宽至 100ms 以上，这种差异化的时延需求要求通信协议能够实现灵活的资源分配和优先级调度。此外，智能网联汽车通信还需要处理不同类型的数据流，安全相关的消息通常数据量小但实时性要求高，而信息娱乐数据则可能数据量大但对时延相对不敏感，这种多样化的业务需求要求通信协议能够实现有效的服务质量（QoS）区分和资源分配[1]。

2.2、现有通信协议分析

目前，智能网联汽车主要采用基于 IEEE802.11p 的 DSRC（专用短程通信）和C-V2X（蜂窝车联网）两种通信技术，IEEE 802.11p 是专门为车用环境设计的无线通信标准，工作在 5.9GHz 频段，支持车辆在高速移动环境下的直接通信，C-V2X 则基于蜂窝网络技术，包括 LTE-V2X 和正在发展的 5G-V2X；在时延性能方面，IEEE 802.11p 采用 CSMA/CA 机制，在高密度场景下容易发生信道竞争，导致时延显著增加，虽然C-V2X 通过资源调度机制改善了这一问题，但在网络覆盖边缘或基站负载较高时，时延仍然难以保证；在可靠性方面，现有协议对动态环境的适应性不足，快速变化的信道条件和突发干扰可能导致数据包丢失率升高，而重传机制又会进一步增加时延，此外，现有的资源分配算法往往无法有效区分不同优先级的业务，导致关键安全消息可能被延迟[2]。

2.3、协议优化方案设计

针对上述挑战和需求，本文提出了一种多维度的协议优化方案，在 MAC 层设计方面，采用了基于业务优先级的动态调度算法，将系统资源优先分配给时延敏感的业务，同时，引入了抢占式传输机制，允许高优先级业务中断低优先级业务的传输。在资源分配算法方面，提出了一种基于强化学习的动态资源分配方案，该方案能够根据实时网络状态和业务需求，自适应地调整资源块分配和调制编码策略，为了降低计算复杂度，算法采用分布式架构，各车辆仅需获取局部信息即可做出资源分配决策。在网络架构层面，充分利用边缘计算技术，将部分计算任务下沉到路侧单元（RSU）或边缘服务器，通过本地化的数据处理和决策，减少了数据回传的时延，同时，设计了高效的车-边-云协同机制，实现了计算资源的灵活调度和任务卸载[3]。

2.4、低时延通信协议优化策略

在协议栈优化方面，采用跨层设计方法打破传统分层架构的界限，通过物理层与 MAC 层的协同，实时调整调制编码方案和接入参数，适应信道变化，应用层与网络层的协同则可以基于业务需求动态调整路由策略。此外，简化协议头部和引入更高效的编码方式可以减少协议开销。资源分配算法的改进是另一个关键点，提出基于强化学习的动态资源分配方案，通过学习环境变化规律，预测信道状态和业务需求，提前进行资源预留，对于安全关键消息，实施抢占式调度机制，确保其优先获得信道资源，同时，设计分布式资源协商算法，使车辆能够自主协调资源使用，减少冲突。在网络架构创新上，探索边缘计算与雾计算的融合，将部分计算任务下沉到路侧单元或邻近车辆，减少数据传输距离和处理时延，构建分层次的网络架构，本地紧急消息通过直连链路快速传输，全局信息则通过基础设施网络汇总分发。此外，引入网络切片技术，为不同类型业务提供隔离的虚拟网络，保证服务质量[4]。

2.4、仿真实验与性能评估

为验证所提优化方案的有效性，我们搭建了基于 OMNeT ⁺⁺ 的仿真平台，模拟城市道路环境下的V2X 通信场景。仿真参数设置如下：载波频率为 5.9GHz ，带宽 100MHz ，车辆密度为100-500 辆/平方公里，移动速度为30-120km/h_c 。实验对比了传统方案和优化方案在不同场景下的性能表现，结果表明，在中等密度场景下（300 辆/平方公里），优化方案将平均端到端时延从 15.6ms 降低到 8.2ms ，降幅达 47.4‰ 。在高密度场景下（500 辆/平方公里），时延从 28.3ms 降低到 14.7ms ，降幅为 48.1‰ 。同时，系统吞吐量提升了约 35% ，资源利用率提高了 25‰ 。特别值得注意的是，对于 u RLLC 业务，优化方案将时延超过 10ms 的概率从 12.3% 降低到 3.8% ，显著提高了超高可靠性业务的性能，这些改进主要归功于智能调度算法和高效的资源管理机制[5]。

结束语

在智能网联汽车快速发展的背景下，传感器数据的处理与分析显得尤为重要。进一步探索人工智能在协议优化中的应用，研究6G 技术对车联网的潜在影响，以及制定更加完善的测试评价标准。随着技术的不断进步，智能网联汽车通信系统将更好地满足安全、高效的交通需求，推动智能交通系统的全面发展

参考文献：

[1]冯浩,吴何坚,陈丰,等.多模态信息融合在智能网联汽车交通事故鉴定中的应用探索[J].中国司法鉴定,2024,(05):18-26.

[2]刘茗铄,陈满,王志承.MQTT 技术构建 V2X 数据传输平台研究[J].福建电脑,2024,40(09):26-32.DOI:10.16707/j.cnki.fjpc.2024.09.006.

[3]杨静.智能网联汽车网络安全关键技术研究[J].汽车测试报告,2024,(16):68-70.

[4]房明.智能网联汽车技术高技能人才培养研究[J].汽车测试报告,2024,(11):95-97.

[5]都一博.智能网联汽车 CAN 总线异常检测技术研究[D].中原工学院,2024.DOI:10.27774/d.cnki.gzygx.2024.000222.