技术研究 | 面向车联网场景的通感一体化信道建模及感知算法研究
技术研究 | 面向车联网场景的通感一体化信道建模及感知算法研究
摘要:通感一体化技术应用于车联网,有助于提升智慧交通和智能驾驶系统性能和安全性。本文首先介绍了3GPP(3rdGeneration Partnership Project,第三代合作伙伴计划)在通感一体化领域的最新研究成果,详细描述了车联网场景中通感一体化信道建模的过程及关键要素。提出了一种基于有序统计的CFAR(Constant False-Alarm Rate,恒定虚警率)检测和DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise,基于密度的聚类算法)聚类的感知目标识别方法,并通过仿真初步验证了该方法在UAV(Unmanned AerialVehicles,无人机)和Highway场景下的有效性。结果表明,该方法能有效提升目标识别的正确率,降低漏检率和虚警率。最后,展望了通感一体化技术在车联网领域的未来发展方向以及面临的挑战。