Проектирование Mimo-систем для автономных транспортных средств с низкой задержкой

Автономные транспортные средства (АВ) зависят от непрерывной линии связи с низким временем ожидания для обмена данными датчиков, координации маневров и получения критически важных обновлений. Даже несколько миллисекунд задержки могут отделить безопасное решение от столкновения. Технология множественного ввода множественного вывода (MIMO) является основополагающим фактором для высоких скоростей передачи данных, спектральной эффективности и надежности сигнала, которые требуют автономного вождения. Проектирование систем MIMO, которые отвечают строгим целям задержки при работе в высокоскоростных, богатых помехами средах, требует тщательного внимания к конфигурации антенны, обработке сигналов, оценке канала и интеграции системы.

Основы MIMO для автономной связи транспортных средств

В системах MIMO используются несколько антенн как на передатчике, так и на приемнике для одновременной передачи и приема нескольких пространственных потоков. В контексте связи между транспортным средством и всем (V2X), которая включает в себя связь между транспортным средством (V2V), между транспортным средством и инфраструктурой (V2I) и между транспортным средством и сетью (V2N), MIMO обеспечивает два основных преимущества:

Связь с низкой задержкой для AV обычно требует сквозных задержек до 10-20 миллисекунд для базовых сообщений безопасности (например, базовых сообщений безопасности в DSRC / C-V2X) и до 3-5 миллисекунд для совместного восприятия и управления взводом. MIMO помогает удовлетворить эти бюджеты, обеспечивая надежные связи, которые требуют меньше ретрансляций и поддерживая схемы модуляции более высокого порядка (например, 64-QAM или 256-QAM) при более низких соотношениях сигнал-шум.

Конфигурационный дизайн антенн для автомобильных платформ

Количество антенн и пространственное измерение

Количество антенн напрямую влияет на мультиплексирование и порядок усиления и разнообразия. Конфигурация 2×2 (две передающие, две принимающие антенны) распространена в текущих чипсетах V2X, но новые стандарты, такие как 5G New Radio (NR), облегчают до 64×64 Massive MIMO для узлов инфраструктуры. Навесные массивы, однако, размер лица, стоимость и аэродинамические ограничения. Модули акульих плавников на крыше часто интегрируют четыре или восемь двухполяризованных элементов патча. Дизайнеры должны сбалансировать количество антенн против доступного пространства и необходимости поддерживать низкий профиль.

Ключевой компромисс: Больше антенн увеличивают логарифмическую емкость, но также повышают вычислительную сложность для обнаружения MIMO и оценки канала. Для приложений, чувствительных к задержке, задержка обработки, связанная с итеративным обнаружением (например, декодирование сферы или приблизительная передача сообщения), должна оставаться в пределах бюджета задержки. Использование линейных приемников, таких как нулевое принудительное (ZF) или минимальная средняя квадратная ошибка (MMSE), может поддерживать простую обработку, но может принести в жертву некоторый прирост разнообразия при низком SNR. Гибридный подход — например, MMSE с итеративным аннулированием помех для первых нескольких итераций — предлагает благоприятный компромисс между задержкой и производительностью.

Антенна, проходящая и корреляция

Для работы пространственного мультиплексирования сигналы на разных антеннах должны испытывать независимое или почти независимое затухание. На частотах 5,9 ГГц, используемых IEEE 802.11p/802.11bd и C-V2X, длина волны составляет примерно 5 см. Полуволновое расстояние (~2,5 см) типично. Однако на крыше транспортного средства доступная площадь часто заставляет антенны сблизиться, что приводит к увеличению корреляции и уменьшению емкости. Такие методы, как поляризация разнообразия (с использованием ортогональных поляризаций на соседних антеннах) или разнообразие шаблона (размещение антенн в разных местах с различными моделями излучения) могут помочь украсить каналы, не требуя больших физических разделений.

Радиационный шаблон и охват

Автономные транспортные средства должны сообщаться во всех направлениях: вперед, назад и в стороны. Единая антенная решетка с полусферическим или всенаправленным рисунком является оптимальной, но практические решетки имеют присущую направленность. Дизайнеры часто используют несколько решеток (например, один для перспективного V2I, один для бокового вида V2V) с электронными управляемыми нулями для уменьшения самоинтерференции. Формирование луча затем используется для формирования комбинированного рисунка - критического для поддержания связи с низкой задержкой во время высокодинамических маневров, таких как изменения полосы или пересечение перекрестка.

Алгоритмы обработки сигналов для MIMO с низкой задержкой

Формирование луча и предварительное кодирование

Формирование луча регулирует фазу и амплитуду сигналов через антенную решетку, чтобы фокусировать энергию на предполагаемый приемник, уменьшая помехи и улучшая SNR. Для AV-коммуникаций гибридное формирование луча (комбинация аналоговых и цифровых обработок) привлекательно, потому что оно уменьшает количество цепей RF и связанное с ними потребление энергии, все еще поддерживая несколько пространственных потоков. Одно только аналоговое формирование луча имеет ограниченную гибкость, но очень низкую задержку (подмикросекундное рулевое управление). Цифровое предварительное кодирование, такое как нулевое или упорядоченное нулевое усилие, может быть вычислено с использованием информации о состоянии канала (CSI), которую приемник подает обратно. Ключевой проблемой задержки является накладные расходы на обратную связь CSI: в сценариях высокой мобильности канал быстро изменяется, поэтому обратная связь должна часто обновляться. Использование предиктивного предварительного кодирования на основе линейной авторегрессивной модели канала может уменьшить эффективную задержку обратно

Оценка канала

Точная оценка канала с низкой задержкой имеет важное значение. Традиционная оценка на основе пилотного символа вводит задержку из-за буферизации и интерполяции. Для AV-приложений , направленная на принятие решений, оценка канала использует ранее декодированные символы данных для более быстрого отслеживания канала. Альтернативно, итерационная оценка канала с использованием данных (например, оценка турбоканала) может совместно декодировать и оценивать, но за счет увеличения количества итераций. Прагматичный дизайн использует однократный наименьший квадратный оценка из короткого пилотного блока с последующим фильтром Калмана с низкой сложностью для отслеживания состояния канала с течением времени. Фильтр Калмана может обрабатывать доплеровские спреды до 1 кГц (соответствуя относительным скоростям около 200 км/ч при 5,9 ГГц) без чрезмерной задержки.

Обнаружение MIMO

Алгоритмы обнаружения декодируют принятые пространственные потоки. Линейные детекторы (ZF, MMSE) быстры и имеют детерминированную задержку, что делает их пригодными для циклов управления с критичным временем ожидания. Однако они страдают от усиления шума и ограниченного разнообразия. Нелинейные детекторы, такие как обнаружение максимальной вероятности (ML), предлагают оптимальную производительность, но слишком сложны для использования в режиме реального времени с более чем 4-8 антеннами. Практическим компромиссом является K-лучшая сферная декодировка с фиксированным числом кандидатов (K=16 или 64). Этот алгоритм может быть реализован в аппаратном обеспечении для доставки постоянного числа циклов на символ. Параллелизация по частотным поднесущим в системах OFDM дополнительно снижает общую задержку.

Проблемы, характерные для автономных автомобилей MIMO

Высокая мобильность и доплеровский спред

Скорости транспортного средства до 250 км/ч вызывают быстрые вариации канала. Доплеровский спред для полосы пропускания 800 МГц при относительной скорости 200 км/ч составляет примерно 1,1 кГц. Стандарт OFDM с интервалом поднесущей 15 кГц (как в LTE-V2X) может это переносить, но время когерентности составляет всего несколько сотен микросекунд. Оценка канала MIMO должна обновляться каждые 1-2 мс. Алгоритмы отслеживания быстрых каналов , такие как отслеживание подпространства или усреднение раздвижного окна, имеют решающее значение. Кроме того, интернесущие помехи (ICI) из-за Доплера могут быть смягчены с помощью большего интервала поднесущей (например, 30 кГц или 60 кГц, как в 5G NR) или путем реализации методов отмены ICI, которые сдерживают задержку обработки.

Многолучевое богатство и задержка распространения

Городские среды с высокими зданиями, туннелями и эстакадами создают богатый мультипат, что выгодно для ранга MIMO. Однако спред задержки может превышать несколько микросекунд, что приводит к интерсимвольным помехам. OFDM с циклическим префиксом (CP) длиннее, чем стандартный спред задержки. Для работы с низкой задержкой желателен более короткий CP, поскольку он снижает накладные расходы, но более короткий CP также требует более жесткого управления мультипатом. Использование схемы прекодирования передачи, которая уравнивает канал в частотной области, позволяет более короткий CP без потери производительности. Альтернативно, уравнение частотной области с одной носителем (SC-FDE) в сочетании с MIMO может достичь более низкого отношения пика к среднему соотношению мощности и менее строгие требования CP — полезны для ограниченных по мощности бортовых модулей.

Управление помехами в плотной среде V2X

По мере появления более автономных и подключенных транспортных средств электромагнитный спектр становится переполненным. Методы отмены помех MIMO, такие как блок-диагонализация или выравнивание помех , могут подавлять помехи соканала из соседних передач. В критически важном для задержки контексте эти методы должны быть реализованы одним способом без итеративной конвергенции. Используя интерференционно-знающие лучообразующие , что нуль известных интерференторов на основе мгновенного CSI возможно с выделенным процессором базовой полосы, который завершает нулевые вычисления в течение одного периода символа OFDM (~66,7 мкс для поднесущей 15 кГц).

Силовые и тепловые ограничения

На борту MIMO обработка потребляет значительную мощность. Типичный приемник 4×4 MIMO с цифровой базовой полосой может потреблять 5-10 Вт. Для транспортного средства с ограниченной емкостью батареи (в электрических AV) и строгими тепловыми требованиями, энергоэффективность имеет первостепенное значение. Низкая задержка обработки часто исключает энергосберегающие методы, такие как динамическое напряжение и частотное масштабирование (DVFS), потому что процессор должен быть готов к приему в любой момент. Решение заключается в использовании специализированных интегральных схем (ASIC) или программируемых полей ворот массивов (FPGA) с выделенными MIMO ускорителями, которые могут завершить обнаружение в фиксированном количестве тактовых циклов независимо от условий канала. Они могут достичь улучшения мощности порядка величины по процессорам общего назначения или графических процессоров.

Интеграция с V2X-стандартами и системами

5G NR C-V2X против IEEE 802.11bd

Два основных стандарта конкурируют за V2X с низкой задержкой: C-V2X на основе сотовой связи (часть 5G NR) и развитый Wi-Fi (IEEE 802.11bd). Оба поддерживают MIMO, но с различными компромиссами. 5G NR C-V2X может поддерживать до 32 антенн на gNodeB (базовая станция) и до 4 антенн в транспортном средстве, с возможностью планирования конкретных блоков ресурсов устройства для минимизации разногласий. IEEE 802.11bd (улучшение более 802.11p) поддерживает до 2×2 MIMO и использует более короткую продолжительность символа OFDM (6,4 мкс против 8 мкс) для снижения задержки за счет надежности. Для автономных приложений взвода, где транспортные средства должны обмениваться сигналами управления каждые 10 мс, запланированный доступ 5G NR и массивный MIMO на придорожном блоке могут обеспечить более детерминированную задержку. 802.11bd, с другой стороны, предлагает более низкие накладные расходы для связей V2V точки-точка в разреженных сетях.

Edge Computing и MIMO Co-Design

Краевые вычислительные узлы на придорожных узлах могут выгружать тяжелые вычисления MIMO, такие как обработка информации о состоянии канала (CSI) и расчет веса луча, от транспортного средства до инфраструктуры. Это уменьшает задержку и мощность обработки на борту. Транспортному средству тогда нужно только принимать предварительно обработанные сигналы, формируемые лучом. Однако задержка в оба конца между транспортным средством и краем должна оставаться ниже 1-2 мс для управления в режиме реального времени. Используя мобильные граничные вычисления (MEC) с подключенным к волокну придорожным блоком может достичь субмиллисекундной задержки, если физическое расстояние мало (в пределах нескольких сотен метров). В этой архитектуре обработка базовой полосы MIMO разделена: транспортное средство обрабатывает низкоуровневое RF и обнаружение символов, в то время как краевой процессор обрабатывает оценку канала и обнаружение MIMO для восходящей линии связи (транспортное средство к инфраструктуре). Для нисходящей линии связи инфраструктура предварительно вычисляет матрицу предварительного кодирования и отправляет ее

Будущие направления в MIMO с низкой задержкой для AV

Массивные MIMO и mmWave

Массивные MIMO (например, 64×64, 128×128) на узлах инфраструктуры могут обеспечивать чрезвычайно узкие пучки карандашей, которые следуют за каждым транспортным средством, уменьшая помехи и улучшая качество связи. В сочетании с миллиметровыми (ммВава) полосами (28 ГГц, 39 ГГц, 60 ГГц) становятся доступными очень широкие полосы пропускания (до нескольких сотен МГц), позволяя датчикам обмениваться картами высокой четкости или видеопотоками. Получение и отслеживание задержки луча на mmWave является проблемой: начальное лучевое сканирование может занимать сотни микросекунд. Иерархический поиск луча (сначала широкий луч, затем узкий) может уменьшить это до десятков микросекунд. Кроме того, машинное обучение на основе прогнозирования луча с использованием траекторий луча транспортного средства и картографические данные могут предсказать оптимальный луч до перемещения транспортного средства, достигая почти нулевой задержки переключения луча.

Интеллектуальные поверхности (RIS)

Панели RIS (программируемые метаповерхности) могут быть развернуты на дорожных знаках, фасадах зданий или эстакадах для отражения и управления сигналами MIMO вокруг препятствий. Активно формируя среду распространения, RIS может превращать пути, не связанные с прямой видимости (NLOS), в каналы ближней линии видимости, уменьшая потребность в сложной обработке MIMO и ретрансляциях. Задержка, введенная управлением RIS (переключение состояний фазы отражения), составляет порядка наносекунд, что незначительно для V2X. Интеграция RIS с MIMO на транспортном средстве может упростить бортовую обработку, поскольку эффективный канал становится более предсказуемым и более высоким рангом.

Полнодуплексный MIMO

Полнодуплексная связь (одновременная передача и прием на одной частоте) может вдвое сократить задержку воздушного интерфейса, устраняя необходимость в периодах защиты дуплекса разделения времени (TDD). Для MIMO полный дуплекс требует отмены самоинтерференции (SIC) для удаления сильного сигнала передачи с пути приема. Недавние конструкции SIC с использованием аналоговой отмены (нажатая линия задержки) плюс цифровая отмена могут достичь подавления > 100 дБ, достаточно для соседних транспортных средств. Система Full-дуплекса 2×2 MIMO может поддерживать связь V2V с двунаправленной задержкой всего в несколько микросекунд, что намного ниже цели 10-20 мс. Основная проблема заключается в повышенной сложности и мощности; выделенные полнодуплексные чипсеты для автомобилей ожидаются в течение 5-7 лет.

Практические рекомендации по дизайну

  1. Приоритетное разнообразие над мультиплексированием в критически важных для безопасности сообщениях: Для базовых сообщений безопасности (BSM), которые требуют чрезвычайной надежности, но низкой скорости передачи данных, используйте кодирование блоков пространства-времени (например, Alamouti) для максимизации прироста разнообразия. Для обмена датчиками (камера, LIDAR), переключайтесь на пространственное мультиплексирование.
  2. Использовать гибридную лучеобразующую архитектуру: аналоговое лучеобразование для широкоугольного покрытия с низкой задержкой, цифровое лучеобразование для мелкозернистой обработки MIMO. Разделение обработки так, чтобы выбор грубого луча происходил в аналоговом домене (наносекунды) и тонкое детектирование MIMO в цифровом домене (микросекунды).
  3. Внедрить адаптивную модуляцию и кодирование (AMC) с консервативными порогами переключения: Чтобы избежать задержек ретрансляции, выберите порядок модуляции, который имеет низкую частоту ошибок кадра (например, <1%), даже если он снижает пропускную способность.
  4. Оценка канала загрузки в инфраструктуру, когда это возможно: В сценариях V2I RSU может вычислить канал и отправить прекодер обратно в транспортное средство, уменьшив нагрузку на обработку транспортного средства на 30-40%.
  5. Испытание с моделями каналов, которые захватывают реальную динамику V2X: Используйте модели Winner II или 3GPP 38.901 для дорожных и городских сценариев. Включите доплеровскую, многолучевую и пространственную корреляцию. Моделирование на физическом уровне должно быть циклически точным для проверки задержки.

Заключение

Проектирование MIMO-систем для автономных транспортных средств с низкой задержкой является многомерной проблемой оптимизации, балансирующей количество антенн, сложность обработки, мощность и смягчение помех. В то время как стандартные конфигурации 2×2 или 4×4 MIMO могут соответствовать текущим целям задержки (> 10 мс), будущие приложения с высокими ставками, такие как совместное восприятие и удаленное вождение, требуют задержки до 5 мс. Новые методы - массивные MIMO на mmWave, реконфигурируемые интеллектуальные поверхности, полнодуплексные радиостанции и обработка с помощью края - раздвинут границы. Ключ заключается в разработке конвейера обработки сигналов, так что каждая миллисекунда учитывается, от часов выборки ADC до окончательной передачи MAC-слоя.

Для дальнейшего чтения обратитесь к спецификациям C-V2X , разработкам целевой группы IEEE 802.11bd и недавним исследованиям MIMO для автомобильных коммуникаций . Практическое руководство по проектированию также доступно в технических руководствах FAA для MIMO авиационного класса (адаптировано для автомобильной промышленности) .