一种利用交通数据与频谱感知侧链接入的 C-V2X 平台
信号处理
2021-06-07 v1
摘要
智能交通系统与自动驾驶汽车有望在不久的将来为道路使用者带来效率与安全性增强的新体验。然而，一个高效且鲁棒的车载通信系统应作为强大骨干网，提供所需的基础设施连接。基于深度学习（DL）的算法近期因其在各种车载通信应用中实现的低延迟与快速重配置特性而被广泛采用。但收集实际且充足的交通数据以训练基于 DL 的车载通信模型成本高且复杂。本文介绍一个基于实际交通模拟器与频谱感知接入的蜂窝车联网（C-V2X）验证平台。该集成平台可生成真实的交通与通信数据，有益于基于 DL 解决方案的开发与适应性。相应地，进一步研究了车载频谱识别与管理，以展示动态侧链接入的潜力。数值结果表明，我们的平台能有效训练并实现基于 DL 的 C-V2X 算法。所开发的侧链通信可采用不同工作频带，具有卓越的频谱检测性能，验证了其在真实车载环境中的实用性。
引用
@article{arxiv.2106.02268,
title = {A C-V2X Platform Using Transportation Data and Spectrum-Aware Sidelink Access},
author = {Lin Chia-Hung and Lin Shih-Chun and Wang Chien-Yuan and Chase Thomas},
journal= {arXiv preprint arXiv:2106.02268},
year = {2021}
}