22、智能交通与无线通信技术的前沿探索

最新推荐文章于 2025-11-24 15:05:14 发布

git9versioner

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分类专栏：车载无线电波传播解析文章标签：智能交通无线通信自动驾驶

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智能交通与无线通信技术的前沿探索

1. 亚洲自动驾驶车辆测试法规框架

在亚洲，不同国家针对自动驾驶车辆测试制定了各自的法规框架，以推动该领域的发展。具体情况如下表所示：
| 国家 | 法规/规定内容 |
| — | — |
| 中国 | 1. 将自动化运输部门纳入“中国制造2025”战略，体现政府对该领域的明确承诺。
2. 2018年4月，工业和信息化部、公安部和交通运输部制定了《智能网联汽车测试管理规范》报告，明确了中国城市授权自动驾驶车辆测试的要求。 |
| 日本 | 1. 2018年4月，内阁发布《自动驾驶系统法律制度和环境改善宪章》，明确促进自动驾驶技术的立法框架。
2. 2018年6月，将自动驾驶行业纳入“2018年未来投资战略”。
3. 2018年12月，国家警察厅公布修订道路交通法的法案草案，包括三级自动驾驶车辆测试以及在车辆中安装“黑匣子”的义务。 |
| 新加坡 | 1. 自动驾驶汽车的发展是国家六大战略项目之一，集中在“智能城市交通”领域。
2. 政府推动并资助该领域的研究。
3. 2017年2月，议会修订国家交通法。
4. 2019年1月，批准技术参考68（TR 68），规范自动驾驶技术的四个关键方面：车辆行为、车辆功能安全、网络安全和数据格式。 |
| 韩国 | 1. 韩国政府积极推动自动驾驶技术，批准了多项措施，包括简化自动驾驶汽车测试许可证的发放和建设名为“K - city”的测试轨道。
2. 目前，政府正在制定新的自动驾驶交通系统路线图，并资助公交车和自动驾驶卡车的测试项目。 |

2. 定位与跟踪技术相关研究

定位与跟踪技术在无线通信和智能交通领域具有重要意义，众多学者开展了相关研究，以下是部分研究成果：
- 位置定位技术 ：Munoz等人撰写的《Position Location Techniques and Applications》对位置定位技术及其应用进行了深入探讨。Villalpando - Hernandez等人提出了“3 - D position location in ad - hoc networks: a Manhattanized space”，研究了自组织网络中的三维定位问题。
- 移动目标跟踪 ：Bar - Shalom研究了多目标环境中的跟踪方法；Reid提出了一种跟踪多个目标的算法；Chang等人将状态估计应用于目标跟踪。
- 无线传感器网络定位 ：Mass - Sanchez等人提出了基于概率多边测量法的移动无线传感器网络定位方法。

3. 隧道与地下环境中的无线电波传播研究

在隧道和地下环境中，无线电波传播具有独特的特性，许多研究致力于此：
- 隧道无线电传播建模 ：Hrovat等人对隧道无线电传播建模进行了综述；Sun和Akyildiz提出了基于模式的地下隧道信道建模方法，考虑了车辆交通流量的影响。
- 特定环境下的传播特性 ：Changsen和Yan研究了矿井隧道横截面对超高频无线电波传播特性的影响；Wang探讨了矩形矿井隧道受限环境中的无线电波衰减特性。

下面是隧道与地下环境无线电波传播研究的流程mermaid图：

graph LR
    A[隧道与地下环境] --> B[传播建模]
    A --> C[特定环境特性研究]
    B --> B1[综述研究]
    B --> B2[基于模式建模]
    C --> C1[横截面影响]
    C --> C2[衰减特性]

4. 智能交通系统中的大数据应用

大数据在智能交通系统中发挥着越来越重要的作用，相关研究涵盖多个方面：
- 数据分析与预测 ：Zhu等人对智能交通系统中的大数据分析进行了综述；Jeon利用蒙特卡罗模拟和历史大数据进行交通速度预测；Liu等人基于多维度参数进行短期交通流量预测。
- 数据收集与管理 ：Asensio提出了基于GPS的道路交通安全噪声映射速度收集方法；Lopes介绍了用于实时应用的交通和移动性数据收集方法。

智能交通系统大数据应用的主要方面如下列表：
- 数据分析与预测
- 大数据分析综述
- 交通速度预测
- 交通流量预测
- 数据收集与管理
- GPS速度收集
- 实时数据收集

5. 无人机相关的通信与传播研究

无人机在现代通信和交通领域的应用日益广泛，其相关的通信与传播研究也备受关注：
- 信道建模 ：Khawaja等人对无人机空对地传播信道建模进行了综述；Matolak对空对地信道及模型进行了全面回顾和考量。
- 测量与特性研究 ：Painter等人对航空通信中的多径建模进行了研究；Elnoubi提出了航空移动无线电信道的简化随机模型。

6. 车对车（V2V）与车对基础设施（V2I）通信研究

车对车和车对基础设施通信是智能交通的关键技术，众多研究围绕其展开：
- V2V通信 ：Wang等人对车对车信道建模和测量的最新进展及未来挑战进行了探讨；Viriyasitavat等人对车对车通信的信道和传播模型进行了综述。
- V2I通信 ：Gozalvez等人研究了IEEE 802.11p车对基础设施通信在城市环境中的情况。

车对车与车对基础设施通信研究的关系可用以下mermaid图表示：

graph LR
    A[车对通信研究] --> B[V2V通信]
    A --> C[V2I通信]
    B --> B1[信道建模与测量]
    B --> B2[信道和传播模型综述]
    C --> C1[城市环境通信研究]

7. 植被对无线电波传播的影响研究

植被会对无线电波传播产生影响，相关研究涉及多个方面：
- 衰减与散射建模 ：International Telecommunication Union研究了植被中的衰减；Weissberger对预测无线电波被植被衰减的模型进行了初步总结。
- 实际应用与影响 ：Cid等人研究了低仰角卫星路径被孤立细树阻挡时的信号传播经验损失建模；Cuinãs等人探讨了植被屏障在减少手机频段电磁污染方面的应用。

植被对无线电波传播影响研究的主要内容列表如下：
- 衰减与散射建模
- 植被中衰减研究
- 预测衰减模型总结
- 实际应用与影响
- 卫星路径信号传播损失建模
- 植被屏障减少电磁污染应用

8. 智能交通系统的其他相关研究

智能交通系统还涉及到感知决策、控制策略、安全保障等多个方面的研究：
- 感知与决策 ：Okumura等人对智能汽车的感知和决策挑战进行了案例研究。
- 控制策略 ：Nilsson等人研究了自动让行操作的纵向和横向控制。
- 安全保障 ：Burg等人探讨了网络物理系统和物联网中的无线通信与安全问题；Strandberg等人研究了连接汽车的安全保障。

9. 智能交通系统的发展趋势与展望

随着技术的不断进步，智能交通系统呈现出以下发展趋势：
- 技术融合 ：大数据、人工智能、物联网等技术将与智能交通系统深度融合，实现更高效的交通管理和服务。
- 自动驾驶普及 ：自动驾驶技术将不断发展和完善，逐渐实现大规模商业化应用，改变人们的出行方式。
- 安全与可靠性提升 ：加强对智能交通系统的安全保障研究，提高系统的可靠性和稳定性，确保交通安全。

智能交通系统未来的发展方向可以用以下mermaid图表示：

graph LR
    A[智能交通系统发展] --> B[技术融合]
    A --> C[自动驾驶普及]
    A --> D[安全与可靠性提升]
    B --> B1[大数据融合]
    B --> B2[人工智能融合]
    B --> B3[物联网融合]
    C --> C1[技术发展]
    C --> C2[商业化应用]
    D --> D1[安全保障研究]
    D --> D2[可靠性提升]

总之，智能交通与无线通信技术的研究不断取得新的进展，未来将在改善交通效率、提升交通安全等方面发挥重要作用。我们需要持续关注这些领域的发展动态，推动智能交通系统不断向前发展。