基于低軌通信衛星車聯網的地區車輛交通控制構想 ①

王晨光,趙雯雯

(1.西安交通大學，西安 710049；2.中國空間技術研究院西安分院，西安 710000)

0 引言

隨著人們生活水平的提高和汽車制造業的發展，駕車出行已經成為了人們的主要出行方式。這樣的發展趨勢必然導致地區內機動車保有量增加，交通系統負擔增大，城市擁堵也日益嚴重。因此，在地區內進行車輛交通控制具有極其重要的意義。隨著車聯網系統的逐步發展和神經網絡模型的不斷優化，地區內車輛交通控制也會得到極大的改善[1]?，F有基于5G通信技術的車聯網存在著諸多局限性，無法保證神經網絡模型得到新鮮度高，時效性強的數據[6]。根據西方發達地區的先進經驗，欲提高交通效率，必須有高效的通信系統作支撐。隨著低軌道通信衛星的蓬勃發展，使得基于低軌道通信衛星車聯網，能夠滿足現實車輛交通控制需求的地區車輛交通控制系統呼之欲出。本文合理推演車聯網地區車輛控制模型，通過分析計算現有低軌道衛星通信能力，為滿足地區車聯網交通規劃控制的需求，提出基于低軌道通信衛星車聯網的地區車輛交通控制構想。

1 現階段相關技術發展現狀

1.1 車聯網

在現階段技術水平下，專用短程通信( Dedicated Short Range Communications，DSRC) 和基于蜂窩網的車聯網( Cellular V2X，C-V2X)是車聯網發展的重要方向，而其中C-V2X又是最為廣泛的研究方向。DSRC和C-V2X的信息流交互如下圖所示。

DSRC 是一種基于無線局域網( Wireless Local Area Networks,WLAN) 的無線通信技術，可以實現車輛與車輛之間以及車輛與基礎設施之間的視距通信。其主要信息交互方式是通過車輛傳感器完成車與車，車與人之間的信息通信或感知，再通過路側局域網通信單元，上傳到云端，實現車聯網組網及信息交互。

C-V2X目前基于5G通信信道實現車聯網技術，相比于基于局域網實現的DSRC技術，具有更高的容量，更安全的信息傳輸，更遠的通信距離，也可以滿足非視距范圍內車輛通信的需求。主要是通過車輛自身傳感器和車輛與通信基站(目前主要是5G基站)通信，完成車聯網組網工作[5]?？梢詽M足多種V2X應用場景的需要，V2X應用場景如下圖所示[6]。

圖1 DSRC架構

圖2 C-V2X架構

圖3 V2X應用場景

V2V 技術是車輛間信息交互。V2I 技術是車輛與道路基礎設施之間的通信。V2P是車輛對行人的感知技術。V2N是車輛與車聯網的通信，RSU為路側通信單元，Uu-link和PC5-link是Uu接口的4G/5G小型基站和直連鏈路/PC5接口的路側單元。

目前，車輛傳感器信息等多種應用需求均有車載計算機負擔實現，且車載計算機還需要完成自動駕駛，車輛控制等計算工作，通過查閱資料可知，車載計算機每秒數據計算至少約為3.6GB[8]。

盡管如此，現有C-V2X技術由于其基于地面5G基站的緣故，仍然存在著城市交通網絡拓撲復雜，信息新鮮度差，時延隨負載上升等問題，距離大規模商用仍有一定的距離[6]。

1.2 低軌通信衛星技術

近幾年，隨著衛星通信技術的發展，以SpaceX,OneWeb,Boeing等公司為代表，提出了一系列關于低軌道衛星發展的新計劃和新技術。國外已發射和提出的低軌寬帶星座，衛星總數已超過萬顆。

SpaceX公司計劃構建名為Starlink的星鏈系統，該系統由4425顆衛星組成，預計初期部署1600 顆衛星，每顆衛星可提供 17 Gbit/s～23 Gbit/s 的下行鏈路總容量， 初期總容量可達 32 Tbit/s。整個系統將提供 1 Gbit/s，延遲約為 25 ms～35 ms的寬帶服務，完成全部部署后，將提供真正的全球覆蓋。

OneWeb 公司的低軌衛星移動通信系統計劃由 720 顆在軌衛星和 200 顆備份衛星組成，每顆衛星提供上行 50 Mbit/s， 下行 200 Mbit/s 的接入速率，且全球覆蓋的寬帶互聯網服務。

Boeing公司提出的 NGSO(非靜止衛星軌道)和FSS(衛星固定業務)系統旨在為商業、機構、政府和專業用戶以及居民提供廣泛的寬帶互聯網與通信服務。NGSO 系統計劃由 2956 顆衛星組成，初期部署階段將將發射 1396顆衛星，衛星有效載荷采用先進的波束形成和數字處理技術， 網關采用先進陣列技術生成高增益方向受控技術，實現衛星通信。

國內也提出了一批低軌星座的計劃，其中包括航天科技集團的“鴻雁”、航天科工集團的“虹云”，也包括一批民營企業籌劃中的寬帶星座、物聯網星座等。

1.3 人工智能技術在交通控制中的應用

在地區交通系統研究中，人工智能的當下的主要研究內容是交通控制和預測系統，重點關注城市交通信號控制、路徑規劃、路徑預測、車輛速度和交通流量預測等，并結合遺傳算法、模糊邏輯和專家系統，實現了完整的城市交通網絡規劃。甚至可以通過信息收集分城區主干道車輛出入情況，對信號燈等交通管理系統進行控制，改善出行狀況。

除此之外，還可以應用相關技術，對道路狀況、環境因素、流量條件以及駕駛人的行為進行研究建模，構建道路安全和事故預測系統，將系統應用于對地區所有的車輛進行分析，并提出有效的信息，預防交通事故的發生[4]。

然而，目前人工智能技術條件下信息收集的前瞻性和時效性較差，無法有效統一起一個大地區或災區的信息收集工作。

2 基于低軌道通信衛星實現地區車輛交通控制

由于目前車聯網技術受地面基站限制，優化措施集中在數據編碼等物理層研究，跨層研究和應用層研究上，但面對大流量交通控制時會產生拓撲復雜，信息實時性差等問題?；谝陨蠁栴}及各項技術發展現狀， 本文提出了兩種基于低軌道通信衛星的車聯網交通控制方案。

2.1 基于透明轉發的低軌道通信衛星交通控制

以SpaceX公司的Starlink為例，星上采用透明轉發，延遲低，速度快[9]?？梢杂靡攒囕v和高性能計算中心的信息交互?？紤]到突發情況，以國家交通法規定的車輛與突發事故點安全距離跟車速相關這點作為尺度，同時，無輔助駕駛系統駕駛員的反應時間約為0.5s～1.5s之間，則信息交互的時間不應大于無輔助下駕駛員的反應時間[5]。而以SpaceX公布的Starlink相關數據可以看出，雙向延遲時間是遠遠小于這一標準的[9]。同時，Starlink所具備的高通量的特點又可以解決大規模車輛數據的高負載問題。除此之外，Starlink系統具有就近選擇地面基站作為與終端之間的中介的能力，可以一定程度上解決大并發的問題。所以，以低軌道衛星系統作為信息交互的橋梁在現代及未來是可行的。

基于以上論證，可以構建如圖4所示的交通控制系統。

圖4 衛星-地面中心交通控制系統

如圖4所示，該系統由車載終端/計算機，GPS衛星和低軌道通信星座，地區高性能計算中心及其接受裝置構成。該系統具體工作流程如下：

區域內車輛通過車載終端將定位、報警，車輛狀態(車輛編碼，行駛速度，網關路由)及車輛需求等信息[8]，通過低軌衛星透明轉發給地區高性能計算中心，地區高性能計算中心根據這些數據作為原始參量輸入相應的神經網絡中，1s內得出初步的規劃結果，并將不同的規劃結果再通過低軌道通信星座發送給不同的車載終端。從而對大區域流量規劃做出實時調整，保證規劃合理，提升駕乘人員體驗。

由分析可得，該方案對計算中心的計算能力提出了一定的要求。單個GPS數據包的大小為0.03KB～0.07KB之間，封裝上車輛告警信息(無告警則數據項為空)得到的數據包長度可保守估計為0.05KB，由于目前通信協議多采用TCP/IP協議，則數據包中應包含大小約為為0.02KB的IP數據報，則單車通過衛星向數據中心傳輸的單個數據包大小應約為0.07KB?？紤]到計算機處理時間和傳輸時延之和應與駕駛員反應時間相當甚至更好才能有效實現車聯網的安全需求，且目前低軌道衛星的上/下行傳播時延為25ms～45ms，駕駛人員反應時間為1s～2.5s，則對于單車而言，衛星應起碼在1s內處理一個數據包，才能滿足相應的需求。

目前，國內主要城市平均機動車保有量在200萬輛，則在一個城市/地區內，1s內同時上傳的數據量為136.72MB，則一個城市內需要計算中心每秒需要處理的數據至少為136.72MB才能滿足一個城市車聯網交通規劃所需。

同時，該系統中地區高性能計算中心還具有對區域車輛信息定時刷新的機制，以保證通信資源和計算資源不被過度占用及浪費。

綜上所述，在這個系統中，低軌道星座負責透明轉發和通信工作，GPS和車載終端共同收集信息供計算中心進行動態預測、規劃等工作。

2.2 基于信息處理的低軌通信衛星車輛交通控制

根據SpaceX公開資料顯示，Starlink星座搭載Intel 286處理器[9]。隨著衛星有效載荷的迭代升級，低軌道星座上的處理器也會擁有更強的計算能力。當整個星座的處理器可以滿足分布式計算和神經網絡的部署時，高性能計算的任務可以交給衛星處理，簡化處理流程，具體系統設計如圖5所示。

圖5 衛星-終端直接控制系統

如圖5所示，該系統由服務器、星座、車載終端三部分構成。星座之間采用激光星間鏈路傳輸數據，該方式損耗低，功率大，滿足分布式計算潛在數據交換需要，同時，由于衛星的公轉，也需要衛星實現路由，再通過星間鏈路將數據發送到和個體車載終端相近的衛星，實現數據傳輸的需要。

系統具體計算任務及工作流程與衛星-地面中心類似。但是，GPS衛星的數據直接發送到低軌道星座上，在低軌道星座上完成相關的計算分析活動。由于兩種衛星數據傳輸在外太空進行，數據的傳輸時延和損耗可以大大降低，同時節約一大批地面高性能計算中心的建設成本，相對來說更加經濟高效。

由于低軌道星座需要負擔起路由轉發和交通控制計算等高性能計算的工作，這就對低軌道星座的計算能力提出了一定的要求。

由方案1計算可知，在一個城市/地區內，1s內同時上傳的數據量為136.72MB。同時，為了簡化路由，避免網絡拓撲復雜性導致的種種問題，單一地區的計算任務不能分配至整個星座，應局限在同一時空城市上空的10～12顆衛星上，則單顆衛星每秒應處理11.39MB～13.67MB大小的數據，這一規模的數據是目前大部分家用計算機CPU的每秒數據輸入。目前衛星上CPU可以處理大于每秒60MB的數據輸入，完全可以滿足衛星上處理需求。

最后，在這個系統中，還應有地面數據庫系統，主要負責日志記錄、數據備份和單車/多車數據查詢功能，防止因為不可抗力因素導致的數據故障或缺失。

3 方案評估和發展潛力

3.1 方案評估

兩個方案各有優劣。

方案一技術成熟穩定，實現起來具有較高的可行度，甚至可以利用現有滿足條件的衛星進行實現，但是高性能數據計算中心建設需要較長的周期，且穩定調試工作需要一段時間，系統無法快速部署。且某些地區無相關科研機構有超級計算設備，建設高性能數據計算中心也需要一定的時間和成本。

方案二技術相對超前，需要有計算能力極為優秀的CPU作為有效載荷，也可以通過增加低軌道衛星的數量來降低單顆衛星的計算負載。除此之外數據庫規模較大，需要有較好的數據庫系統和數據管理方式。但是這種系統部署快，成型快。隨著低軌道星座的構成即可完成系統的部署。

3.2 發展潛力

無論是哪種方案，除了地區交通控制之外，也可以在系統中添加單個車輛的出行監控和車輛狀況監控，利用多衛星系統的定位能力，并數據處理中心部署相應的機器學習模型，提前預警事故的發生，保證司乘安全。同時，也可以實時監控車輛動態，對于維護社會治安、疫情防控、災害救援等工作具有重要意義。在方案二中，由于數據量不大，星上處理能力仍具有較大開發潛力，可以在自動駕駛等方面發揮重要作用。

4 結論

由上述計算和分析可得，基于低軌通信衛星星上透明轉發的方案，地面若滿足每秒處理136.72MB數據的能力即可實現基于低軌道衛星的車聯網交通控制；而基于低軌通信衛星星上處理的方案，需要滿足同一時空內單顆衛星每秒應處理11.39MB～13.67MB數據的能力，即可實現基于星上處理的車聯網交通控制，同時這也給未來低軌通信衛星的星上處理能力，提出了基本需求?；诘蛙壨ㄐ判l星的車聯網技術與現有車聯網主流技術相比，有效解決了網絡拓撲復雜，負載增大導致的可靠性降低等問題。對于現有技術問題提出了較好的替代方案。同時，該方案，技術難度較小，實現簡單，無需相對困難的編碼優化，傳輸協議優化等環節，具有較高的發展潛力和市場潛力。