摘要
为了实现自动驾驶场景中低延迟高可靠的愿景，加速推动面向自动驾驶的5G移动通信系统建设，需要采用毫米波频段来满足车联网对低延迟高吞吐率的业务需求。为了达到三维毫米波通信链路高可靠、低时延的要求，亟需设计更加高效可靠的三维波束搜索和追踪方法。因此，本文主要面向自动驾驶V2X（Vehicle to X）场景研究低时延、高可靠的三维毫米波波束追踪方法，并开发三维毫米波波束追踪算法的软件和硬件验证平台，以验证提出的算法的可行性。 本文的主要贡献分两部分:（1）面向复杂多变的自动驾驶场景，提出基于车载摄像头辅助的三维波束选择和追踪算法框架。通过车载摄像头获取接收端车辆的三维位置信息，将摄像头感知数据转化为初始波束预设角。然后，利用俯仰角变化率和方位角变化率来建模三维波束角度的变化特性，以此来表征自动驾驶车辆的运动状态和波束角度快速变化之间的相关性，从而进行有效的三维波束快速选择。在获得波束预设角和波束搜索子空间后，采用联合摄像头感知信息和车辆运动状态信息辅助的粒子滤波波束追踪方法，实时更新粒子权重，然后结合收端信号功率得到当前时刻最佳波束角度，达到快速高效波束搜索和追踪的目的，通过和传统穷尽搜索方法进行仿真对照实验，证明了所提出的波束追踪算法具备更好的表现。（2）利用精心设计和搭建的毫米波通信硬件平台，在满足室内三维运动场景的前提下，所提能够有效地保持毫米波通信系统的单链路传输速率不低于2.8Gbps，此外，该算法还能够将波束追踪的平均时延控制在10ms以内。
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