新基建利用5G超级上行技术实现车联网应用

　　5G网络和车联网大家都应该听说过一些，它们现在也是科学技术发展的方向。
　　车联网主要是指车载设备通过无线通信技术，对信息网络平台中的所有车辆动态信息进行有效利用，能够通过过与其它车辆和网络系统的通信，提高交通运行的效率，降低车辆发生碰撞事故的几率。而5G网络相关技术的发展也给车联网拓宽了思路。
　　5G网络作为更先进的无线接入网技术，它的核心价值在于能比4G更灵活地调度资源。5G的三大应用场景，增强型移动宽带eMBB（对峰值速率要求高）、海量机器通信mMTC（要求连接数巨大）、高可靠低时延通信uRLLC（要求时延很低，可靠性要高），它们对于网络的要求是各不相同。
　　下面就是一个利用5G超级上行技术实现的车联网应用案例 。
　　该案例根据智能网联示范区 V2X 通信需求，选择基于 5G+MEC 通信方式，路侧融合感知单元，实现 V2I/V2N 乃至 V2V 信息交互， 保障＂路侧-车辆-中心＂两两互通。
　　智能网联汽车组网
　　而5G超级上行技术是通过将上行数据分时在 SUL 频谱（2.1G FDD）和 NR TDD（3.5G TDD） 频谱上发送， 解决了上行覆盖能力不足的问题， 极大地增加了 5G 用户的上行可用时频资源，从而提升用户上行体验。
　　主要功能组件和应用场景如下所示，包括了感知单元、5G CPE、车载协同APP等等。
　　应用场景一：车路协同
　　使用多个融合感知单元(摄像头+毫米波雷达)进行路面物体感知
　　实时输出感知数据(物体位置, 速度等信息)到车辆
　　可实时输出相应结果到平板电脑
　　可同时在远程屏幕(比如办公大楼里面) 实时显示路面情况该场景下，需要实现多路摄像头的图像数据实时上传， 上行传输速率须大于150Mbps，时延须小于8ms。
　　场景二：高精地图下载
　　高精地图可以为车辆环境感知提供辅助，提供超视距路况信息，并帮助车辆进行规划决策。当自动驾驶车辆调用高精度地图时，等于提前对所处环境有了精准预判，优先形成了行驶策略，而摄像头和雷达以及控制系统的作用就可以放在突发情况的监控上。
　　一方面自动驾驶效果有所提高，一方面有利于车企综合成本的控制。
　　但享受高精度地图带来的优势的同时，还需要面对高精度地图更新频率带来的困扰。更新频率低，地图和实际道路情况差异过大，地图反而成为自动驾驶的不可靠因素；更新频率高，就需要频繁的采集，提升了运行的成本。
　　因此比较理想的解决方法是让每一台自动驾驶车辆都充当一个实时的地图采集单元，通过众包方式，实现地图的实时更新。为了提高地图更新实时性，需要自动驾驶车辆将本车的感知数据进行实时的回传，此时的上行数据包括 lidar、camera、radar 等传感器的原始数据，数据 宽需求预计超过 500Mbps。
　　综上所述，车网联汽车除了在下行需要下载实时高清地图，需要超过 500Mbps的下行带宽 外，上行也需要通过 5G 网络实时 上传摄像头采集行人、车辆高清图像，在所有路段都需要超过100Mbps 的上行速率。 而超级上行 3.5G 100M SA + 2.1G 20M SUL 对NR上行覆盖性能提升，近点峰值速率达到 400Mbps 以上， 超级上行可以有效地提升 5G 网络上行带宽，改善 3.5G 边缘覆盖不足导致上行体验速率差感知问题。
　　笔者观点，作为5G技术应用于车联网解决方案的探索，此方案也可算作5G商用在2B垂直行业领域的阶段性成果。
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