一种基于通感一体化的数字孪生车联网中环境感知方法

本发明属于通信，涉及一种基于通感一体化的数字孪生车联网中环境感知方法。

背景技术：

1、随着基于ar或触觉互联网技术的自动驾驶的发展，未来的车辆将配备许多传感器来收集环境数据，例如足够数量的摄像头和lidar。这种计算密集型服务需求通常需要深度图融合等3d重建技术。事实上，邻近的装有传感器的rsu可以获得类似的环境数据。此外，在rsu的覆盖范围内，也可以从各种配备传感器的sev中获得类似的环境数据。由于rsu的视角不同，有必要利用计算指令中包含的tav的坐标进行坐标变换预处理，以消除感知的环境数据之间的差异。计算指令的大小比原始传感输入数据要小得多，相应的传输时延也会大大减少。因此，由于原始传感数据传输和指令传输的协作，它为减少总体延迟提供了新的可能性。在传统的协作过程中，需要在边缘服务器之间传递大量的输入数据，不仅会占用大量的通信资源，还会超出时延的容忍范围，有一定的局限性。

技术实现思路

1、有鉴于此，本发明的目的在于提供基于通感一体化的数字孪生车联网中环境感知方法。结合通信感知一体化系统的特性提出适用于车联网的环境感知方法，在保证感知精度的情况下节省大量频谱资源和能耗，减少任务协作时延。

2、为达到上述目的，本发明提供如下技术方案：

3、一种基于通感一体化的数字孪生车联网中环境感知方法，包括以下步骤：

4、s1：车辆发起环境感知任务，将任务指令转发给在满足信道门限系数的情况下通信资源最丰富的路测单元rsu，并计算任务传输时长；

5、s2：根据接收到的任务指令，数字孪生系统dt组合一些信息由rsu定期交付，并在满足qoe要求的前提下做出协作决策；协作决策包括任务比率、无线带宽比和自适应传输策略；

6、s3：数字孪生系统查看实时的边缘服务器rsu状态，选取服务状态良好的rsu作为协作节点，将复杂任务拆分成子任务分配到协作节点上，协作节点通过边缘选择策略选择附近的服务车辆sev进行车路协同感知；

7、s4：如果该任务所需要的数据未在本地缓存，则rsu j通过通感一体化模式isac来感知从而获取处理任务所需资源，反之则使用环境感知指令模式inst；对于isac模式，同时执行多目标感测和多流通信从而获取处理任务所需要的环境数据；对于inst模式，仅需将缓存在本地的数据预处理，即视角变换；数据处理的时间取决于指令的大小和坐标变换。

8、进一步，步骤s1具体包括以下步骤：

9、s11：使用二进制数conv,m来指示车辆和rsu m是否可以建立可靠的通信连接，定义hv,m为信道门限系数，则：

10、

11、hv,m表示信道门限系数；

12、s12：令满足信道门限系数的rsu集合为φ＝{φ1,φ2,...,φc}，其中c表示满足信道门限系数的rsu的数量；在满足信道门限系数的情况下，数字孪生系统dt将通信资源最丰富的rsu分配给车辆接入，该rsu表示为k：

13、

14、其中分别表示满足信道门限系数rsu实时的通信资源。

15、s13：任务指令只包含输入数据大小、计算强度和qoe要求；从任务车辆到rsu的信道速率如下：

16、

17、其中zk1(t)是rsu k分配给车辆的带宽，pv,k代表车辆的发射功率，σ2表示噪声功率，表示复信道衰落系数，是路径损耗，α是路径损耗指数，dv,k(t)表示任务发起期间车辆和rsu k之间的时变距离；

18、s14：任务指令从车辆卸载到rsu k所需要的时间表示为：

19、

20、dv代表任务指令的数据量大小，rv,k代表。

21、进一步，所述步骤s3具体包括以下步骤：

22、s31：dt根据任务车辆的要求生成相应的决策，自适应地将任务划分为子任务，并将子任务分发给服务车辆sev和rsu以进行协作处理，参与协作的sev构成集合ι＝{1,2,...,i,...,i}；参与协作的rsu构成集合＝{1,2,...,j,...,j}；

23、s32：分配任务的流程为首先交付给较为空闲的rsu节点，然后再由rsu交付给附近的计算车辆sev i；采用二进制数表示附近sev的边缘选择策略，具体表示为表示sev i目前业务繁忙，未选择参与协作计算任务；表示sev i选择参与协作计算任务，并在附近rsu接收相关任务参数和处理任务所需要的数据；假设每个rsu最多能为mmax辆sev交付任务，由此得每个sev最多选择一个rsu进行接收任务，即

24、进一步，步骤s4具体包括以下步骤：

25、s41：假设任务dtask被rsu j分成n个部分，每个子任务占总任务的比例系数为αj，满足如果该任务所需要的数据未在本地缓存，则rsu j通过isac模式来感知从而获取处理任务所需资源，反之则使用inst模式；定义二进制数xj以指示在rsu j相应的边缘服务器中是否高速缓存了不可缺少的数据；

26、s42：依次计算isac和inst两种并行协作模式的任务上传时延；

27、s43：如果选择isac协作模式，其中由配备n个天线的rsu和i个任务车辆组成，每个车辆有m个天线，其中im≤n；感兴趣范围roi包括目标感测区域和干扰区域，被划分为大小相等的立方体，每个立方体表示一个像素点；目标周围的干扰范围内存在o个杂波作为干扰；车路协同无线网络中具有两个基本任务，即目标感知和信息通信，这些任务由多个任务车辆和多天线rsu协同完成；

28、s44：rsu获得类似的环境数据并且已经高速缓存到相应的边缘服务器中时，选择inst模式，使用包含在计算指令中的任务车辆坐标的矩阵运算，对rsu感知的环境数据进行坐标变换，然后由rsu使用自己感知的环境数据执行子任务。

29、进一步，步骤s43中，具体包括以下步骤：

30、建立第i个车辆叠加编码发射信号，假设第i个车辆构造感测信号以感知目标区域中的p个目标，并生成数据作为通信信号以在每个时隙中传送信息，具体描述如下：

31、

32、

33、其中表示感知，表示通信，分别是用于对应的感测信号和通信信号的发射波束成形向量；

34、对于rsu的接收信号，具体如下：

35、

36、其中，表示感知，表示杂波干扰，表示通信，n是加性白色高斯噪声awgn向量，以及分别是第p个目标和第o个杂波的反射系数；表示级联信道，其中gi,p和g′i,p分别是从第i个服务车辆到第p个目标以及从第p个目标到rsu的信道增益；表示级联信道，其中fi,o和fi′,o分别是从第i个服务车辆到第o个杂波和从第o个杂波到rsu的信道增益；是从第i个服务车辆到rsu的信道增益；假设gi,p,fi,o,hi在时隙内保持恒定，但是在时隙上独立地衰落；

37、在rsu处部署线性无偏估计器以估计目标的反射系数；为了获得用于目标感测的准确反射系数rsu执行接收波束成形以增强期望的信号并抑制同信道干扰；

38、采用均方误差mse作为目标感知的性能指标，最小化估计的反射系数和实际反射系数之间的差值，以抑制来自其他信号的干扰，其中第p个目标的估计的反射系数表示为：

39、

40、其中是在rsu处针对第p个目标采用的感测接收波束成形向量；在进行了相关的参数估计后，采用均方误差mse作为目标感知的性能指标；最小化估计的反射系数和实际反射系数zj1之间的差值，以抑制来自其他信号的干扰：

41、

42、其中，是噪声功率，rm是反射系数根据每种类型的先验发生概率的均方根平方值rms；

43、rsu执行响应接收波束成形以减轻干扰，在rsu处对于通信信号的接收信号由下式给出：

44、

45、其中是来自第i个服务车辆的第l个通信信号的通信接收波束形成向量，与相关的信号干扰加噪声比sinr表示为：

46、

47、其中

48、

49、从而获得通信时延：

50、

51、zi1(t)表示分配给sev i信道带宽，且αi表示每个服务车辆的任务数据传输系数，且从而获得此阶段的上传时延为即设定处理任务所需数据上传的截止时间为tmax，当时，rsu选择不再等待该sev，直接进行任务处理。

52、进一步，步骤s44中，rsu缓存卸载决策以感知和预处理相应的环境数据；inst情况下服务车辆的上传时间取决于坐标转换时间，假设服务车辆一直在感知环境数据，在接收到计算指令后立即执行坐标变换，转换时间取决于感测到的数据量，执行所花费的时间取决于rsuj相对应的边缘服务器的计算能力和子任务所需的cpu周期：

53、

54、其中minst表示坐标变换的计算强度，zj2(t)表示rsu的计算速率；

55、综上，步骤s44所需时间表示为：

56、

57、在执行车辆发起的环境感知的任务时，依据既定的任务处理流程，所需的总时间表达为：

58、

59、本发明的有益效果在于：在传统的协作过程中，需要在边缘服务器之间传递大量的输入数据，不仅会占用大量的通信资源，还会超出时延的容忍范围，有一定的局限性。因此，本文中的rsu和服务车辆可以看作是isac节点。配备传感器的rsu和服务车辆都具有获取环境信息的能力。相邻的rsu可以收集类似的传感环境数据。在这种情况下，相邻的边缘节点不需要传输大量的输入数据，而是将计算指令上传，这将大大减少传输时间。

60、本发明的其他优点、目标和特征在某种程度上将在随后的说明书中进行阐述，并且在某种程度上，基于对下文的考察研究对本领域技术人员而言将是显而易见的，或者可以从本发明的实践中得到教导。本发明的目标和其他优点可以通过下面的说明书来实现和获得。