关于车联网的调查：网络架构与应用

贡献：                                                                                                                                             提供IoV的基本技术背景，帮助了解IoV的概念、模型和应用                                                             总结IoV网络架构的发展现状，提出一种新的网络架构

vehicular ad hoc network (VANET)车载自组网与the Internet of Vehicles (IoV)车联网的区别：            在VANET中，车辆主要作为一个网络节点或路由，主要目的是实现车辆之间的直接通信（V2V）和车辆与路边固定基础设施（V2I）之间的通信。
           IoV，也被称为V2X，顾名思义，希望实现车辆与所有可能影响车辆的实体之间的信息交互。IoV的实现主要依靠车辆网络和车辆智能两种技术。车辆网络由三个部分组成： VANET、车载信息服务和移动网络。VANET表示车辆之间的短程通信。车载信息服务是指车辆之间的信息交换，提供远程定位、远程诊断、导航等信息服务的能力。移动网络意味着每辆车都当作移动终端。车辆智能是指利用深度学习、大数据分析、认知计算、人工智能等先进技术实现车人之间的信息共享，车辆之间、环境或基础设施之间的信息共享。

VANET的主要通信组件                                                                                                                   组成：车载单元（OBU）、应用单元（AU）和路边单元（RSU）

车载单元（OBU）                                                                                                                              组成：用于存储和检索信息的读/写内存、用户界面、连接到其他obu的专用接口，以及用于专用短程通信（DSRC）的网络设备                                                                                                              主要功能：实现无线电接入、地理路由、网络拥塞控制、可靠的消息传输和数据安全

应用单元（AU）                                                                                                                                车辆内部可以运行某些应用程序的设备。它既可以是用于安全应用程序的专用设备，也可以是常规设备（例如，个人数字助理、PDA）

路边单元（RSU）                                                                                                                              安装在道路旁边或指定位置的通信设备                                                                                              主要功能：通过将信息转发到其他rsu或obu，扩展通信范围，为过往车辆提供本地通信，作为V2I通信中的信息来源，并为车辆提供当前道路安全等信息。OBU可以通过RSU访问互联网。

VANET的通信模型

车载通信                                                                                                                                          由OBU和AU实现，OBU为AU提供通信链路。

V2V                                                                                                                                                 车辆可以使用OBU来形成移动自组网来相互通信。车辆可以相互广播有用的信息，如紧急制动、碰撞检测和交通状态信息，从而提高用户的出行效率。此外，移动车辆还可以作为中继节点，协助源车辆将数据转发到目的地车辆，从而进一步扩大通信范围。

V2I                                                                                                                                                    通过无线接入技术（WAVE）来实现。车辆与RSU建立连接，使车辆与互联网等其他网络之间进行信息交换。

VANET的缺点       

• 无法与其他网络合作将导致自组网络中的车辆在断开连接后失去网络服务，因此不能保证连续稳定的通信；
• 不兼容的网络架构阻碍了许多当前通信设备与VANET的通信；
• 计算能力和存储空间的限制，以及云计算能力的缺乏，使得许多智能应用程序无法实现；
• 每个应用程序服务的准确性都很低，因为VANET只计算和处理本地化的流量数据信息。

IoV的优点                                 

• IoV的异构网络架构实现了车辆通信网络与其他通信网络之间的协作；
• 日常生活中的大多数通信设备都与IoV兼容(V2S, V2V, V2P, V2R, V2I)
•   信息处理能力的提高，以及云计算和人工智能技术的发展，使车辆能够自主选择访问性能更好的网络，以确保稳定的网络连接

IoV的网络架构

[1] Z. Niu et al. ,” Space-Air-Ground Integrated Vehicular Network for Immersive Driving Experience,” Chinese J. Internet of Things , 2017

        空天地一体化车联网网络模型以地面通信网络与临近空间平台的协同为主，空中卫星网络为辅，融合了可以强化车载应用服务的其他空间信息网络节点，如 GPS 导航卫星、高精准对地观测卫星等。车联网网络模型中的车载用户研究对象包括智能车、自动（无人）驾驶车、电动车以及无人机等各种车载用户，将传统路网的二维平面延 伸至三维空间。

 

车-路-云协作的新架构                                                                                                                        目的：促进了智能联网车辆；可提高路况综合感知能力和动态交通管控能力

安全认证层

功能：识别车辆的身份和请求连接到网络的RSU是否合法，以防非法车辆或非法设置的RSU窃取或伪造了合法车辆的信息

车辆（车辆序列号，密码）

RSU（身份证号）

数据采集层

功能：从不同的网络中收集不同类型的数据并进行不同类型的分类，并将数据数字化，以确保数据能够安全准确地传输到边缘层

车辆-OBU(C-V2X)-周围车辆和环境数据

RSU-传感器、摄像头和雷达-环境数据

边缘层

功能：一个最接近数据源的物理设备，收集到的本地数据进行初步的过滤和分析。实时发布本地交通事件和道路实时状况的数据分析结果，然后制定本地决策方案，从而承担云计算的部分任务，提高云数据中心的计算能力

云平台

功能：连接管理，数据管理，辅助自动驾驶，路径规划、智能导航和信息安全

典型应用：...

参考文献

[1] Z. Niu et al. ,” Space-Air-Ground Integrated Vehicular Network for Immersive Driving Experience,” Chinese J. Internet of Things , 2017.

[2] A. Dua, N. Kumar, and S. Bawa, “A Systematic Review on Routing Protocols for Vehicular Ad Hoc Networks,“ Vehic. Commun. , vol. 1, no. 1, 2014, pp. 33–52.

[7] K. M. Alam, M. Saini, and A. E. Saddik, “Toward Social Internet of Vehicles: Concept, Architecture, and Applications,” IEEE Access , vol. 37, 2015, pp. 343–35.

[8] L. Minn et al. , “Deployment of IoV for Smart Cities: Applications, Architecture, and Challenges,” IEEE Access , 2018 .

[9] F. Yang et al. “Architecture and Key Technologies for Internet of Vehicles: A Survey,” J. Commun. and Info. Networks , vol. 2, no. 2, 2017, pp. 1–17.

[10] K. Liu et al. , “A Hierarchical Architecture for the Future Internet of Vehicles,” IEEE Commun. Mag. , vol. 57, no. 7, July 2019, pp. 41–47.

[11] O. Kaiwartya et al. , “Internet of Vehicles:Motivation, Layered Architecture Network Model Challenges and Future Aspects,” IEEE Access , vol. 9, 2016, pp. 5356–73.

[12] C. Min et al. , “Cognitive Internet of Vehicles,” Computer Commun. , vol. 120, 2018, pp. 58–70.

[13] J. Contreras-Castillo et al. , “Internet of Vehicles:Architecture, Protocols, and Security,” IEEE Internet of Things J. , vol. 5, no. 5, 2018, pp. 3701–09.