通感算融合赋能车联网：毫米波雷达与多链路低时延传输技术

发布时间：2026-05-13 09:58:12

来源：RF技术社区 (https://rf.eefocus.com)

分享到：

车联网技术的演进正从早期的信息娱乐服务向高等级自动驾驶协同控制深度拓展。在传统车联网架构中，车辆依赖全球定位系统与基站通信获取基础导航信息，通过车载摄像头与雷达完成环境感知，再通过独立通信链路与周边车辆交换行驶状态。这种感知、通信与计算分离的架构在应对低速场景时尚可满足需求，但当车辆以较高速度行驶时，传播信道快速变化，感知信息的时效性窗口压缩至数十毫秒以内。感知系统获取的目标位置经过通信传输与计算处理到达执行器时，车辆已经前移了数米距离，原本安全的间距可能演变为碰撞风险。通感算融合技术作为解决这一矛盾的系统性方案，将雷达感知、无线通信与边缘计算三大功能在物理层协议层面进行一体化设计。毫米波雷达因其在距离与速度测量精度方面的物理特性，成为通感算融合在车联网场景中的核心感知器件。多链路低时延传输技术解决了单一通信链路在高速移动环境下可靠性不足的问题。两者的结合正在重新定义车联网的系统架构与性能边界。

毫米波雷达在通感算融合框架下的角色发生了根本性变化。传统车载毫米波雷达作为独立传感器，输出的是已经过目标检测与聚类处理后的目标列表。这个列表只保留了每个目标的距离、相对速度与方位角信息，原始回波中的微多普勒特征、目标散射截面起伏以及多径分量全部被丢弃。在通感算融合架构中，毫米波雷达的射频前端与通信收发机共享天线阵列与数模转换资源，雷达回波不再经过独立的数据通路，而是直接进入通信基带处理流水线。路侧单元或车辆终端发射的通信导频序列同时作为雷达探测波形，接收端从信道估计结果中同时提取通信数据与环境冲激响应。一辆装备通感算融合终端的车辆可以从周边车辆的反射信号中获取对方的位置与速度，同时解调对方发出的行驶意图信息。这种物理层融合带来的直接增益是感知与通信之间的时间对齐不再依赖外部同步协议，两者共享同一采样时钟与帧结构，感知结果的输出时刻与通信数据包的解析时刻完全一致。毫米波频段的大带宽特性为这一融合提供了基础，高距离分辨率使得两个邻近目标可以被清晰区分，而高多普勒分辨率则保证了相对速度测量的即时性。

从系统集成的角度来看，通感算融合中的计算模块承担着感知数据与通信数据协同处理的核心职能。在纯通信系统中，计算资源主要用于信道编码解码与协议栈处理。在通感算融合系统中，计算模块还需要执行恒虚警率检测、目标跟踪滤波以及多目标数据关联等雷达信号处理算法。更为关键的是，计算模块负责解决感知数据与通信数据之间的资源竞争问题。同一时频资源如果分配给雷达探测，则通信速率会相应下降；如果分配给通信传输，则探测的刷新率会降低。通感算融合系统通过实时监测信道状态与业务需求，动态调整感知与通信之间的资源分配比例。当车辆行驶在空旷高速公路且周边车辆稀少时，系统降低感知占用的资源比例，将更多带宽用于地图更新与流媒体服务。当车辆进入城市密集交叉路口区域时，系统将大部分资源切换至感知模式，以最高刷新率探测从各个方向接近的行人与非机动车。这种调度决策需要在数毫秒内完成，传统基于规则的方法难以覆盖所有场景变化，因此通感算融合系统通常采用参数化模型结合实时信道反馈的方案，根据历史流量特征与当前检测结果预测下一时刻的最优资源配置。

多链路低时延传输技术的提出源于对车联网信道特性的深入理解。单一通信链路无论是基于蜂窝网络还是基于直连通信，都无法在所有工况下保持稳定。车辆行驶过程中，周围环境的遮挡关系持续变化，一辆大型公交车可能在某瞬间完全阻挡了视距路径，导致信号电平骤降。多链路传输并非简单的链路冗余备份，而是要求在数据包粒度实现链路的协同与融合。具体实现中，通感算融合系统同时维持与蜂窝基站的连接、与路侧单元的直连通信以及与其他车辆的点对点连接。三种链路具有不同的时延与可靠性特征。蜂窝链路提供广域覆盖但端到端时延相对较高，直连通信链路时延最短但覆盖范围受发射功率限制，车辆间链路则取决于两车之间的距离与相对角度。多链路传输协议将上层应用产生的数据流分解为多个子流，根据每个子流的时延敏感度与可靠性要求分配到不同链路上。车辆的状态广播信息需要以固定周期发送给周围所有车辆，这类数据适合通过直连通信链路以广播形式发送。协同避撞产生的紧急告警信息需要在极短时间内到达特定方向的车辆，这类数据适合通过定向波束赋形的车辆间链路发送。区域高精度地图更新数据对时延不敏感但对完整性要求极高，这类数据适合通过蜂窝链路经自动重传请求机制可靠传输。

毫米波雷达与多链路传输的结合在路侧基础设施部署中展现出协同效应。路侧通感算融合单元同时具备感知周边交通流与提供通信中继的双重能力。该单元发射的毫米波信号覆盖一个扇形区域，区域内所有运动目标产生的回波被同一阵列接收。内置的边缘计算模块实时处理回波信号，提取每个目标的航迹、速度及分类属性。这些感知信息经过数据关联与滤波后，通过多链路传输系统的路侧通信接口发送至即将进入该区域的车辆。车辆接收到的路侧感知数据与其自身车载传感器的探测结果进行融合，能够获得被大型车辆遮挡区域内的完整态势。更为重要的是，路侧单元可以利用毫米波雷达的高精度测距能力辅助多链路传输的波束管理。当路侧单元检测到一辆车正在接近时，可以根据其位置与速度提前调整通信波束的指向，确保通信链路在车辆通过覆盖区域的全过程中保持最佳增益。这种感知辅助通信的机制是通感算融合的典型体现，感知信息不再仅仅服务于安全决策，同时也在实时优化通信系统自身的性能。

通感算融合在工程落地层面面临的约束主要集中在波形兼容性与时间同步两个领域。毫米波雷达通常采用线性调频连续波作为探测波形，这种波形具有恒包络特性且对功率放大器非线性不敏感。现代通信系统普遍采用正交频分复用波形，这种波形具有较高的峰均比，对射频前端线性度要求严格。两种波形在时频域的共存方案包括时分复用、频分复用与波形叠加，每种方案都有其适用场景与性能代价。时分复用方案实现最为简单，但会导致感知与通信相互抢占时间资源，降低二者的有效占空比。频分复用方案允许同时工作，但毫米波频段的连续可用带宽有限，划分后感知与通信各自性能下降。波形叠加方案在理论上频谱效率最高，但需要在接收端采用干扰抵消算法，算法复杂度与硬件开销显著增加。时间同步问题在多节点协同感知时尤为突出，不同路侧单元对同一目标的探测结果需要关联才能形成连续轨迹，各单元之间的时钟偏差会直接导致目标定位误差。基于卫星授时的同步方案在室外开阔区域可以达到所需精度，但在隧道、地下车库以及高楼密集区域，卫星信号覆盖不足成为瓶颈。在已经部署的多个智能网联汽车示范区内，通感算融合系统在十字路口预警、匝道合流辅助以及紧急车辆避让等场景下完成了实际道路验证，毫米波雷达的感知航迹与多链路传输的端到端时延指标均达到设计预期。

更多资讯内容，详见文章