王琪 王广娜

摘要：本文主要研究了5G的各项组成技术和车联网的构架原理。通过对比前代技术总结5G技术的优点，分析了在5G时代下车联网的发展，通过举例，结合两者先进技术在智慧运输系统中的应用，了解智慧运输系统的功能，感受在5G技术支持下智能交通在未来人民生活中发挥的作用。

关键词：5G技术;车联网;智能交通

0  引言

随着国家工信部提出将于2020年将5G技术正式商用化，5G技术对于交通行业发展将会是巨大的，未来的城市交通将会把汽车和互联网紧密相连起来，这将帮助车联网技术的蓬勃发展，车联网能够帮助实现人、车、路、云、计算机的五者协同，能够大幅提升人们的行车安全、舒适度以及环境的保护，实现未来城市人性化的智慧运输。

1  5G技术

1.1 5G的定义

5G也称为第五代移动通信技术，与前几代通信技术不同的是，5G没有对通信技术进行大革新，而是改进超密集异构网络，D2D、M2M通信技术等，并且加入新的无线接入技术进行辅助。形成具有低延迟、高带宽、传输速度快、稳定性好、安全性高的5G网络。

1.2 5G的关键技术

1.2.1 毫米波技术

现在使用的4G，其使用的频率是3～30GHz，这一波段穿透能力较弱而且带宽小容易产生频道之间的干扰，这是我们在人多的建筑场所手机信号差以及网速延迟的原因。5G使用了高频的毫米波，频率在30～300GHz，大大提升了带宽，使之具有了高速率、低延时的优点。

1.2.2 微基站

微基站是一群微基站组成的基站群，可以将宏无线网络上的数据转移到微无线网络上，并且在各个微小基站之间传输。因为基站天线的尺寸与电磁波的波长在一个数量级，所以天线的长度也就可以进一步缩小到毫米级别，因此基站也可以缩小到很小。相比于4G的宏基站，5G大规模的微基站成本小而且耗能低而且可以大范围的覆盖。

1.2.3 大规模的MIMO（多入多出技术）

如今常见的基站一侧使用的天线数量约为2～8根，但是5G大规模MIMO技术下基站侧的天线数将会增加到最多256根，MIMO技术将天线用大规模的阵列方式集中放置，充分利用空间资源实现多根天线的同时收发，显著提升信号的传输质量以及系统的可靠性。

1.2.4 波束成形技术

当大量的天线同时传输信息时会产生相互之间的信号干扰，所以需要一个“信号控制器”来帮助信号进行定向传输。混合波束成形技术可以很好的平衡复杂度以及拥有高性能，通过对射频信号的控制，可以使信号变窄并且指向我们使用的移动设备，并且在设备移动过程也进行信号跟踪。此外因为信号变窄，手机也可以获得更加精准的定位。

1.2.5 全双工技术

5G时代的产生的数据极多，为了处理如此庞大的数据就需要用到全双工技术，传统的信息传输是在单信号通道上进行的，这样使数据需要等一方传输完另一方才可以上传数据，不可以双方同时进行数据的传输。全双工技术微处理器与外围设备之间采用发送线和接收线各自独立的方式，可以使数据双向进行，将会极大的提升数据的传输速度。

2  车联网技术

2.1 车联网技术发展的意义

随着人工智能以及物联网技术的不断开拓，车联网技术的研发越发火热。车联网是在物联网基础之上衍生而出的新技术，全称“汽车移动互联网”，是构成未来城市智慧交通关键的一环。在5G技术的支持下车联网结合了汽车与人、车、路、环境、互联网、云端形成一种V2X连接技术，代表了全新的智能人机交互模式。车辆行驶的大数据会上传到云端，获取的数据可以用来优化道路拥挤问题，处理交通事故，辅助车路协同。

2.2 车联网技术工作原理

车联网是行驶在道路上所有车和云端网络形成的一个巨大的网络，在道路上行驶任何辆车都可以成为一个网络节点，另外借助路侧基础设施进行一些设备的布置，形成一个完备的的网络体系。信息的获取是车联网的第一步，车联网中的每辆车都将配备有高精度的传感器，能够及时收集数据。随后就是车联网技术中最重要的RFID（射频识别技术），它可以对地面物体自动识别并且通过射频技术获取信息。而且射频技术不易受到外界因素的干扰，能够在恶劣的天气环境下工作。随后是云计算功能，通过射频技术获得海量的数据需要一个强大的对接口，而云计算恰巧能够提供这一数据处理功能，通过资源共享，将大量的计算工具放置于一个“池子”中，可以根据用户上传的数据大小来有针对性的提供“云端服务”。这些技术构成了一个初步的车联网框架。

3  未来智能交通的发展趋势

3.1 基于云计算的智慧运输系统

在交通运输过程中，信息的收集、最优路径规划、实时路况、车辆安全及车身硬件状态等数据的分析是目前运输过程中需要关注的点。但是目前的数据传输存在严重滞后等问题，而5G可以通过全双工技术和多入多出技术及智能运输云系统可以處理这些信息。

云计算技术收集信息面广，可以通过机场，地铁，汽车等公共场所的监控，卡口以及电子警察等来获得大量的车辆交通信息，对车流量、路面、噪声、天气、位置、温度等进行监控。然后利用大数据的分析，借助图像识别，视频识别以及混合定位系统等生成可以诱导交通能力的信息。在未来的货物运输中高智能的机器人将作为主导，云计算平台将作为机器人的“大脑”对其发号施令。运输过程将变得可视化、规范化，整个运输过程中产生的信息都会被传回云端保存以供分析，能够优化运输途径来减少成本的损耗。

3.2 基于无人驾驶的智慧生活

随着5G技术的发展，更加高精度的传感器和智能云计算系统能够应用在无人驾驶中，可以实现车内网和车外网的对接。在行驶过程中通过自动细微调整，形成车辆的跟踪，来保证良好的路况视野。行驶过程中通过前后车的监测可以保证车辆的安全距离，当即将发生事故时，车内的安全系统就会提前制动以保护乘客安全。另外，汽车将不再仅仅是代步工具，将成为兼具娱乐办公等多项功能的一个特殊载体。当自动驾驶技术完全成熟时，人们只需要花将近20%的时间专注于驾驶，剩余的80%时间可以用于自由支配。第三，可以很好地解决停车难的问题。未来当自动泊车系统完善时汽车可以自动寻找车位，完全释放驾驶员的双手，将会进一步提升人们的出行效率。

4  结论

目前城市道路交通仍然存在着许多问题，5G和车联网就是打破这些问题瓶颈的关键技术。在车联网的帮助下，运输管理部门可以智能监控各个地区的交通状况，并且智慧运输系统会给出自我调度，平衡城市道路压力。在云端的帮助基础之下，车与车之间也会构架成密集的网络，辅以先进的GPS技术和感知技术互通实时信息，从云端和地面同时引导车辆，提升车辆驾驶的安全性以及舒适性，汽车会更加的人性化智能化，车与路形成智慧的城市交通运输系统，未来的城市智能交通一定会在全新的5G和车联网技术下开辟出一片“蓝海”。

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