G在车联网中的应用Word文件下载.docx
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在网络层,数据破坏、数据泄露、虚假信息等安全与隐私问题[3];
在应用层,也存在身份假冒、越权操作等由于技术方面的不足或因管理不当而带来的隐形危害。
近年来,车联网在体系结构、通信以及安全方面存在的问题成为当前学术界和工业界的研究热点,而随着第5代移动通信(5G)的快速发展,5G移动通信网络将融合大规模天线阵列、超密集组网、终端直通、认知无线电(CR,cognitiveradio)等先进技术[4],以更加灵活的体系结构解决多样化应用场景中差异化性能指标带来的挑战。
其中,5G通信技术在低时延、高移动性车联网场景的应
用,解决了当前车联网面临的多方面问题和挑战,使OBU在高速移动下获得更好的性能。
而且,5G通信技术让车联网不用单独建设基站和服务基础设施,而是随着5G通信技术的应用普及而普及,为车联网的发展带来历史性的机遇。
25G车联网的体系结构
未来5G通信技术在车联网场景的应用使车联网拥有更加灵活的体系结构和新型的系统元素(5G车载单元OBU、5G基站、5G移动终端、5G云服务器等)。
除了在车内网、车际网、车载移动互联网实现V2X(X:
车、路、行人及互联网等)信息交互以外,5G车联网还将实现OBU、基站、移动终端、云服务器的互联互通,分别给予它们特殊的功能和通信方式。
5G车联网体系结构的特点主要体现在OBU多网接入与融合、OBU多渠道互联网接入、多身份5G基站。
2.1OBU多网接入与融合
目前,在车联网中,多种网络共存,包括基于IEEE802.11a/b/g/n/p标准协议的WLAN、2G/3G蜂窝通信、LTE以及卫星通信等网络,这些网络在车联网通信中使用不同的标准和协议,数据处理和信息交互不完善。
而5G车联网将融合多种网络,实现无缝的信息交互和通信切换。
5G移动通信网络是一个包括宏蜂窝层和设备层的双层网络[5],其中,宏蜂窝层与传统蜂窝网络相似,涉及基站和终端设备之间的直接通信。
在设备层通信中,设备到设备(D2D,dedevice-to-device)通信是5G移动通信技术的重要组成部分,是一种终端与终端之间不借助任何网络基础设施直接进行信息交互的通信方式[6]。
根据基站对资源分配和对起始、目的、中继终端节点的控制情况,D2D终端通信方式可分成4类[5]。
1)基站控制链路的终端转发。
终端设备可以在信号覆盖较差的环境下,通过邻近终端设备的信息转发与基站通信,其中,通信的链路建立由基站和中继设备控制,在这种通信方式下,终端设备可实现较高的服务质量(QoS,qualityofservice)。
2)基站控制链路的终端直接通信。
终端之间的信息交互与通信没有基站的协助,但需要基站控制链路的建立。
3)终端控制链路的终端转发。
基站不参与通信链路的建立和信息交互,源终端与目的终端通过中继设备协调控制彼此之间的通信。
4)终端控制链路的终端直接通信。
终端之间的通信没有基站和终端设备的协助,可自行控制链路的建立,这种方式有利于减轻设备之间的干扰。
图1展示了5G移动通信网的D2D通信方式在车联网的应用。
未来5G车联网D2D通信技术将为车联网提供新的通信模式。
其中,在车载移动互联网,OBU可直接通过5G基站或中继(包括邻近的OBU、用户移动终端)快速接入互联网,实现车与云服务器的信息交互;
在车内网,为充分实现用户与车辆的人机交互,以OBU为媒介,与用户5G移动终端之间在没有基站或其他终端设备协助情况下,通过自行控制链路,进行短距离的车辆数据传输;
在基于D2D的通信网络中,5G车载单元可在网络通信边缘或信号拥塞地带基于单跳或多跳的D2D建立adhoc网络,实施车辆自组网通信[5]。
通过以上对5G车联网通信方式的分析,如图2所示,5G车联网将改变基于IEEE802.11p标准的车联网通信方式,实施多实体之间(OBU之间以及OBU与车主移动终端、行人、5G基站、互联网之间)的信息交互,实现OBU的多网接入[2]以及车内网、车际网、车载移动互联网的“三网融合”。
2.2多身份5G基站
传统的基站作为终端通信的中继,在数据转发和链路控制等方面起着重要作用;
而5G基站的大量部署,将实现超密集网络,从而给予用户精确定位、协助终端通信等功能。
在基于5G毫米波的通信网络中,D2D技术涉及终端与基站(D2B)、基站与基站(B2B)之间的直接通信[7]。
其中,D2B与B2B以自组织方式通信将是一个重要的突破,这决定了5G基站将以不同的角色发挥至关重要的作用。
在车联网的应用场景,5G基站将拥有以下功能。
1)协作中继。
5G基站具备传统基站的中继转发功能,作为无线接入点,协助车与互联网通信。
2)担当RSU。
在高速运行的环境下,车辆自组网通信中的5G基站将取代RSU,与OBU实时通信,通过广播的方式向车辆自组网中的车辆发布交通信息,并协助车与车通信以及多个车辆自组网通信。
这不仅节约了车联网体系的构建成本,而且解决了V2I协作通信系统[8]融合面临的多方面问题[9]。
3)精确定位。
GPS作为当前OBU的定位系统是非常脆弱的,容易受到欺骗、阻塞等多种类型的攻击。
并且,GPS的信号容易受到天气影响,导致无法实施精确定位[2]。
未来5G基站的大量部署使用更高的频率和信号带宽,实施密集网络以及大规模的天线阵列,使OBU在NLOS复杂环境下减少定位误差。
其次,D2D通信充分利用高密度的终端设备连接的优势,从以下两方面提高定位性能[10]。
一方面,大量的D2D链路可以为确定车辆之间的伪距提供信号观测,如式(3)和式(5)所示,D2D通信不仅使OBU可以接收来自邻近车辆和移动终端的信息,其同步和信道估计单元等信号处理的实体还可被复用于信号传输的延时估计。
在车联网中,D2D通信模式提供了一个网状网络,N个OBU构成的最大链路数为N(N-1)。
另一方面,OBU的D2D通信链路为定位直接交
换所需数据,可进一步加快局部决策,改进位置估计过程的收敛时间。
图3为基于D2D的协作定位系统,车载终端OBU1从基站2接收的信号为
2.3多渠道互联网接入
在将来5G移动网络通信中,文献[5]指出5G终端通过自行控制通信链路建立,定期广播身份信息,其他邻近的终端及时发现并评估多个信道状态信息(CSI,channelstateinformation),自适应地选择当前最优的信道[11]
,决定建立一个5G终端之间的直接通信或选择合适的中继转发消息,这种通信方式使5G终端以最优的方式实现信息交互,同时也提高频谱和能源的利用率。
根据5G终端高效、多样化的通信方式,OBU可通过多种渠道接入互联网。
如图4所示,OBU除了可按照当前车联网的V2I协作通信方式外,还可通过邻近的5G基站、5G车载单元OBU和5G移动终端等多种渠道自适应地选择信道质量较好的方式接入互联网。
35G车联网特征
5G移动通信融合CR、毫米波、大规模天线阵列、超密集组网、全双工通信(FD,wirelessfull-duplex)等关键技术[4],显著提高了通信系统的性能。
在车联网应用场景中,相比IEEE802.11p标准的通信,5G车联网的特点主要体现在低时延与高可靠性、频谱和能源高效利用、更加优越的通信质量。
3.1低时延与高可靠性
作为车联网信息的发送端、接收端和中继节点,消息传递过程必须保证私密性、安全性和高数据传输率,通信具有严格的时延限制[12]。
目前,研究的车联网通信数据的密集使用以及频繁交换,对实时性要求非常高,然而,受无线通信技术的限制(如带宽、速度和域名等),通信时延达不到毫秒级,不能支持安全互联需求。
5G高/超高密集度组网、低的设备能量消耗大幅地减小信令开销,解决了带宽和时延相关问题,且5G的时延达到了毫秒级,满足了低延时和高可靠性需求,成为车联网发展的最大突破口。
在5G车联网通信中,为更好地研究与应用低时延和高可靠性的链路特征,文献[13]分析了适应于以300km/h速度移动车辆通信的5G自适应天线,提高了OBU与基站的通信质量,降低了在信道估计与数据传输之间产生的时延。
文献[14]提出利用网络功能虚拟化(NFV,networkfunctionvirtualization)和软件定义网络(SDN,softwaredefinednetwork)技术提高5G网络体系结构的灵活性,并提出实现低时延服务的解决方案,主要包括服务预约和配置、减少IP地址解析的时延、连续服务时延的优化。
其中,5G网络服务的优化不仅要支持当前的应用服务,而且要适应高速增长的信息量并满足将来多样性的服务需求[15],尤其是对于时延高度敏感的通信,如车联网V2X通信场景,严格要求低时延和高可靠性,是5G网络体系结构应用的显著特点。
根据表1设置的主要参数实施基于D2D模式的V2V通信时延仿真,得到了如图5所示的结果。
随着车辆数目的增加,端到端的通信时延基本保持平稳状态,而5G车联网基于D2D技术将实现车与车、车与基站以及5G移动终端通信,其空口时延在1ms左右,端到端时延控制在毫秒级[14],延时性能比IEEE802.11p标准的通信方式优越,有效地保障了通信的可靠性[2]。
3.2频谱和能源高效利用
频谱和能源的高效利用是5G用户体验的一个重要的特征。
5G通信技术在车联网的应用,将解决当前车联网资源受限等问题。
5G车联网的频谱
和能源高效利用主要体现在以下几个方面。
1)D2D通信。
在5G通信中,D2D通信方式通过复用蜂窝资源实现终端直接通信。
5G车载单元将基于D2D技术实现与邻近的车载单元、5G基站、5G移动终端的车联网自组网通信和多渠道互联网接入。
通过这种方式提高车联网通信的频谱利用率[16],与基于IEEE802.11p标准的车联网V2X通信方式相比,减少了成本的支出,节约了能源。
2)全双工通信。
5G移动终端设备使用全双工通信方式,允许不同的终端之间、终端与5G基站之间在相同频段的信道可同时发送并接收信息,使空口频谱效率提高一倍,从而提高了频谱使用效率[17]。
3)认知无线电。
认知无线电技术是5G通信网络重要的技术之一[18]。
在车联网应用场景中,车载终端通过对无线通信环境的感知,获得当前频谱空洞信息,快速接入空闲频谱,与其他终端高效通信。
这种动态频谱接入的应用满足了更多车载用户的频谱需求,提高频谱资源的利用率。
其次,车载终端利用认知无线电技术可以与其他授权用户共享频谱资源,从而解决无线频谱资源短缺的问题。
除了以上提到的频谱和能源高效应用外,最近的相关研究表明,在不影响通信性能的情况下,5G基站的大规模天线阵列的部署有潜在的节约能源作用
[19~21]。
其次,在车辆自组网中,5G车载单元及时发现邻近的终端设备,且与之通信的能力也会减少OBU间通信的能源消耗。
3.3更加优越的通信质量
5G通信网络被期望拥有更高的网络容量并且可为每个用户提供每秒千兆级的数据速率,以满足QoS的要求。
文献[7]提出频段为30~300GHz的毫米波通信系统可为5G终端之间以及终端与基站之间以更好的通信质量进行信息交互。
其中,毫米波拥有极大的带宽,可提供非常高的数据传输速率,并减少环境的各种干扰,降低终端之间连接中断的概率。
表2是5G车联网与基于IEEE802.11p标准的车联网在VANET关键技术参数方面的比较[2],结果表明,5G车联网拥有比当前车联网更加优越的无线链路特征。
1)通信距离。
5G车联网V2V通信的最大距离大约为1000m,从而可以解决IEEE802.11p车辆自组网通信中短暂、不连续的连接问题,尤其是在通信过程中遇到大型物体遮挡的NLOS环境下。
2)传输速率。
5G车联网为V2X通信提供高速的下行和上行链路数据速率(最大传输速率为1Gbit/s)。
从而使车与车、车与移动终端之间实现高质量的音视频通信。
3)高速移动性。
与IEEE802.11p标准通信相比,5G车联网支持速度更快的车辆通信,其中,支持车辆最大的行驶速度约为350km/h。
4挑战
5G车联网将先进的5G通信技术应用在车联网领域,改善了传统车联网的通信方式、通信质量,优化了车联网的体系结构,为车联网发展带来了重大变革,但5G车联网也面临着重大的挑战,主要体现在干扰管理、通信安全和驾驶安全3个方面[5]。
4.1干扰管理
对于有限资源的高效利用,资源复用和密集化被应用于5G蜂窝网络,尽管可以增加信号容量和吞吐量并额外地提高宏蜂窝与局域网络的资源共享,但这些优点出现的同时却产生了同信道干扰问题。
因此,作为二元体系[5]的5G移动通信网络,干扰管理是个重要问题。
基于D2D技术的基站控制通信链路的终端直接通信以及终端作为中继的通信方式,基站可以进行资源分配和链路管理,并实施集中化的管理方法减轻干扰问题[22]。
但对于将来的5G车载单元之间的直接通信,在没有基站作为中继或者管理链路的情况下,5G车联网通信中的干扰不可避免[23]。
表3分析了在5G移动通信网络与基于D2D通信网络中的干扰管理方法及其特点。
为了处理将来5G移动通信网中的干扰问题,文献[24]提出了2种技术:
先进的接收机技术和联合调度技术。
其中,先进的接收机技术不仅处理了位于小区边缘的小区之间的干扰,而且在大规模多输入多输出(MIMO,multiple-inputmultiple-output)状况下,也解决了小区内的干扰。
联合调度技术被广泛应用于蜂窝系统和链路多变网络的干扰管理。
但在多点协作机制中,传输速率和多小区的传输方案不能自行控制,在实现快速的网络分布和互联互通时,利用联合调度实施先进的干扰管理方案需要5G通信系统严格规定。
针对5G终端之间基于D2D通信网络中产生的干扰,文献[25]提出了2种资源分配方法:
一种是在D2D与其他终端设备之间分配正交资源,这是一种静态分配方法;
另一种是在D2D与其他终端设备之间分配并行资源,这是一种动态分配方法,可以更高效地使用无线电资源,但它可能会带来新的干扰问题。
针对车联网中基于D2D的V2X通信场景中产生的干扰问题,文献[2]提出一种基于CR的资源配置方案,这种方法有效使用空白频谱,不仅提高频谱和能源的利用效率,而且不会产生新的干扰问题。
当通过控制功率来处理基于D2D的V2V通信场景中产生的干扰问题时,为了不对车载移动通信网中OBU或者其他
蜂窝用户通信产生严重干扰,基于D2D通信的OBU需要检测在每个信道上相应的功率值。
当OBU复用蜂窝通信用户的上行通信链路资源时,其发射功率应满足
总之,在基于D2D的V2X通信场景中,要从各个角度充分考虑干扰管理问题,适当地选择复用信道并遵守以下原则:
1)处理由D2D通信链路产生的干扰,要确保蜂窝用户能够满足自身SINR的需求;
2)确保由蜂窝用户产生的干扰对基于D2D的V2X通信链路影响尽可能地小[26]。
4.2安全通信和隐私保护
在车联网发展的过程中,安全作为一项重要挑战一直备受关注。
在当前的车联网通信中存在严重的安全问题,例如,在VANET中可能存在恶意的车辆,这些恶意的车辆发送虚假信息欺骗其他车辆,造成车辆信息和车主隐私信息的泄露,另外,一些恶意的车辆还会偷窃多个身份,伪造交通场景,影响交通秩序、破坏网络正常运行,威胁用户生命财产安全,因此安全认证和隐私保护是车联网发展的焦点问题。
为了支持数据流量的不断增加,5G无线通信网络需要更高的容量和高效的安全机制。
而在5G网络通信体系中,终端用户和不同的接入点之间需要更加频繁的认证以防止假冒终端和中间人的攻击。
5G车联网的用户和车辆相关数据的
传输需要经过其他车载单元、移动终端以及基站,因此,必须采取有效措施保证通信的安全性和数据的完整性。
为了解决车联网通信中所面临的安全问题,早期提出了一些安全认证方案,包括基于公钥基础设施(PKI,publickey
infrastructure)的认证[27]、基于身份签名(identity-basedsignature)的认证[28]、基于群签名(groupsignature)的认证[29]
、基于保密的访问控制[30]等。
近期,针对5G安全通信问题,文献[15]提出将SDN技术用于5G移动通信网络,其中,SDN的主要特点是将网络控制面与
数据面分离,促进5G网络智能化和可编程性,实现高效的安全管理。
文献[31]研究了用于控制adhocD2D网络并在adhoc环境下基于群密钥协商方法管理群密钥的adhocD2D协议。
此外,为了在窃听者存在的场景下提高可靠的传输速率,文献[32]研究了一种用于D2D无线通信中设备自适应地选择协作通信机制和基于协作架构的最优功率分配的分布式算法。
在5G车联网复杂的通信过程中必须实施多方安全认证。
如图6所示,5G车联网实施的多方安全认证主要包括车内无线局域网中用户移动终端与5G车载单元OBU的强安全认证,车际网中车与车之间、车与行人之间、车与中继(5G移动终端或者车载单元)之间以及车与5G基站之间的安全认证。
在保证通信安全过程中,驾驶人员更关心的是隐私的安全性,这关系到车联网能否被市民接受并广泛使用。
在通信过程中,车辆无线信号在开放的空间中传输,容易被窃取并暴露车辆和用户的身份,若车内数据总线网络遭入侵,可能造成不可预估的灾难,如何保障用户和车辆的隐私安全,成为近年来的研究热点。
除了使用近期提到的匿名算法,如采用动态匿名方案[33],OBU在一定时间间隔或当车辆进入不同区域后都要更换匿名,排除通过对匿名收集、分析而捕获车辆真实身份的攻击。
考虑到5G车联网多种异构网络的存在,将会出现新型的安全通信与隐私保护协议[2]。
文献[15]研究了在5G终端通信中利用SDN技术,根据数据流的敏感度级别,为数据流选择多种传输路径,在接收端,只有接收者可以用私人密钥解密并重组来自多个网络传输路径的数据流,从而避免隐私在无线接入点泄露。
随着计算机的计算能力不断突破,尤其是量子技术的逐渐成熟,传统基于计算能力的高层加密技术变得不牢靠。
基于香农信息论的物理层安全技术对计算复杂度依赖性低,窃听者即使拥有较强的计算能力也不会对系统的安全性能产生巨大的影响。
随着物理层安全研究的不断深入,较强的抵制窃听能力使其成为高层加密安全的一种有效补充,进一步增强通信系统的安全性。
系统的保密容量CS可以表示为用户信道容量与窃听用户信道容量之差
其中,物理层安全技术在车联网安全通信系统中同样发挥着重要的作用。
车联网通信中多个窃听者的存在以及车辆节点在通信网络中快速地连通与中断,使安全密钥分发与管理成为亟待解决的问题。
针对该问题,本文认为可以采用一种基于物理层安全的密钥分发方法,将密钥分发和传输安全车载数据分离。
在密钥分发阶段,采用相应的物理层安全方案来最大程度确保密钥分发信道的安全性。
当密钥分发完成后,利用分配的密钥对车载数据进行加密后传输,该方案可以保证密钥分发过程的安全性。
在5G车联网通信系统中,物理层安全通过
融合5G先进技术保证数据的机密性和可靠性,其中异构网络、大规模多输入多输出(MIMO,multiple-inputmultiple-output)、毫米波通信技术在物理层安全有巨大的应用前景。
1)5G车联网中,车辆作为异构网络中设备层的节点可通过D2D通信链路与其他设备直接通信或通过中继节点实施多跳通信。
在异构网络设备层通信模式下,邻近的车辆以及其他终端节点都可能是潜在的窃听者,为保证通信数据的安全性,一方面要充分考虑非目的车辆和设备节点的相关物理层特性,另一方面需要确立D2D通信最优的中继选择方案,充分考虑可靠的安全通信机制。
其中,可以使用基于可信设备列表的封闭式接入方法来保证车辆和设备节点数据在交换过程中的安全性,但由于高速运行的车辆节点需要在有效的通信范围内快速建立连接并进行大文件传输,还要充分考虑通信时延和中断概率。
此外,
在异构网络中,基站作为车联网重要的路边基础设施,其适当的部署密度可优化保密速率。
对于车联网物理层安全的评估,本文考虑如图7所示的基于D2D的V2V通信异构网络物理层安全系统模型,该模型所示的车联网场景中N个蜂窝用户(主要包括手机移动终端和车载终端)集合为n={user1,user2,,userN}…,它们利用不同的信道通信,其中,基于D2D的V2V通信链路被窃听者(恶意的车辆或者个人)窃听。
VVP是V2V通信链路的发射功率,VVh是由V2V通信链路的发送端到接收端的信道增益,VEh为基于D2D的V2V通信链路的发送端到窃听者的信道增益,BEh是基站发到窃听者的信道增益,BVh为从基站到基于D2D的V2V通信接收端的信道增益,窃听者接收的信号为
通过构造Stackelberg博弈框架,考虑对基于D2D的V2V通信的物理层安全需求和干扰支出,可对V2V通信进行优化[34]。
V2V通信用户的效应函数表示为
针对图7的异构网络安全评估模型和不存在基于D2D的V2V通信链路的系统模型的保密容量进行仿真,其中,本文只考虑路径损耗,忽略小尺度的衰落,窃听者与基站之间的距离设置为60m,仿真结果如图8和图9所示。
从结果可以看出