Allteftersom körningen blir mer automatiserad, utrustas fordonen med fler sensorer som genererar ännu högre datahastigheter. Radarer används för objektdetektering, visuella kameror som virtuella speglar, och LIDARs för att generera hög upplösning djup relaterade intervall kartor, allt för att öka säkerheten och effektiviteten i körning. Anslutna fordon kan använda trådlös kommunikation för att utbyta sensordata, vilket gör det möjligt för dem att utöka sitt sensorsortiment och förbättra automatiserade körfunktioner. Tyvärr stöder konventionella tekniker, såsom DSRC och 4G cellulär kommunikation, inte de gigabit-per sekund datahastigheter som skulle krävas för rå sensor datautbyte mellan fordon. Denna artikel gör det fallet att mmWave kommunikation är det enda livskraftiga tillvägagångssättet för hög bandbredd anslutna fordon. Motivationerna och utmaningarna i samband med användning av mmWave för tillämpningar från fordon till fordon och från fordon till infrastruktur lyfts fram. En högnivålösning på en viktig utmaning – omkretsen av mmVågbalksträning – föreslås. Den kritiska egenskapen hos denna lösning är att utnyttja information från sensorerna eller DSRC som sidoinformation för konfigurationen av kommunikationslänken mmWave. Exempel och simuleringsresultat visar att ljusriktningen kan minskas med hjälp av positionsinformation från DSRC. Junil Choi är med POSTECH; Vutha Va, Robert Heath Jr., och Chandra Bhat är med University of Texas i Austin; Nuria Gonzalez-Prelcic är med Universidade de Vigo; Robert Daniels med PHAZR, Inc., USA.
I REF, Choi et al. Föreslog en lösning på hög nivå för en viktig utmaning för träningen av mmWave-strålen där informationen från sensorerna eller DSRC utnyttjas som sidoinformation för konfigurationen av kommunikationslänken mmWave.
Millimeter-Wave Vehicular Communication to Support Massive Automotive Sensing
{'venue': 'IEEE Communications Magazine', 'journal': 'IEEE Communications Magazine', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}