車載導(dǎo)航系統(tǒng)中的無線通信技術(shù)與實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)更新功能

中圖分類號(hào)：U463.675 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1003-8639（2025）08-0077-03

【Abstract】The development of in-vehicle navigation system is closely related to the advancement of wireless communication technology，andthetraditionalnavigationmoderelyingonofline mapsandperiodicupdates isdificultto meetthe intellgentandreal-timetrafficdemand.The maturityof technologiessuchas5G，V2X，andedgecomputinghas made it posible to processhigh-precisionand low-latencyreal-timedata，and improved the dynamic responsecapability ofthenavigationsystem.Therefore，thispaperdiscusses the wirelesscommunicationarchitectureandreal-timedata updatingstrategyinin-vehiclenavigationsystems，withaview toprovidingtheoreticalsupportforthetechnical optimization and standardization of intelligent transportation systems.

【Key words】 in-vehicle navigation； wireless communication； real-time data

0 引言

車載導(dǎo)航系統(tǒng)作為智能交通的關(guān)鍵組成部分，其效能依賴于高效的無線通信技術(shù)與實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)更新機(jī)制。全球衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)（GlobalNavigationSatelliteSystem，GNSS）雖能提供基礎(chǔ)定位服務(wù)，但受限于固有誤差與更新延遲，難以應(yīng)對(duì)復(fù)雜動(dòng)態(tài)路況，而V2X與5G技術(shù)能實(shí)現(xiàn)毫秒級(jí)數(shù)據(jù)交互，并通過車路協(xié)同提升整體精度。因此，本文將探討車載導(dǎo)航系統(tǒng)中通信架構(gòu)與實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)更新技術(shù)的協(xié)同優(yōu)化，以期為下一代智能導(dǎo)航系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與應(yīng)用提供參考。

1車載導(dǎo)航系統(tǒng)無線通信技術(shù)架構(gòu)

1.1主流無線通信協(xié)議對(duì)比

車載導(dǎo)航系統(tǒng)的性能高度依賴無線通信技術(shù)的選擇，目前主流協(xié)議包括蜂窩網(wǎng)絡(luò)（4G/5G）專用短程通信（Dedicated Short Range Communications，DSRC）與蜂窩車聯(lián)網(wǎng)（C-V2X）。蜂窩網(wǎng)絡(luò)作為廣域覆蓋的基礎(chǔ)技術(shù)，可支持導(dǎo)航數(shù)據(jù)的云端同步與實(shí)時(shí)更新，但其在城市密集區(qū)域的網(wǎng)絡(luò)擁堵問題顯著。相較之下，DSRC采用IEEE802.11p標(biāo)準(zhǔn)，專為車車V2V與車路V2I通信優(yōu)化，具備低時(shí)延特性，適用于緊急制動(dòng)、交叉路口預(yù)警等高實(shí)時(shí)性場(chǎng)景。C-V2X則整合了蜂窩網(wǎng)絡(luò)與直連通信（PC5接口）的雙重優(yōu)勢(shì)，既支持遠(yuǎn)程云端交互，也能在無基站條件下實(shí)現(xiàn)車輛間自組織直接組網(wǎng)。從適用性看， 5G+C-V2X 架構(gòu)更適合未來高精度導(dǎo)航需求，而傳統(tǒng)DSRC受限于頻譜資源與全球標(biāo)準(zhǔn)化進(jìn)程，應(yīng)用前景受限。最終選擇需權(quán)衡覆蓋范圍、通信效率和部署成本，系統(tǒng)應(yīng)具備多模切換能力以適應(yīng)復(fù)雜交通環(huán)境。

1.2異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)融合組網(wǎng)方案

在動(dòng)態(tài)交通環(huán)境中，單一通信模式難以同時(shí)滿足高可靠性與廣覆蓋要求，異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)融合成為必然選擇。典型的組網(wǎng)架構(gòu)以5G核心網(wǎng)為骨干，結(jié)合路側(cè)單元（RoadSideUnit，RSU）部署DSRC或C-V2X短程通信節(jié)點(diǎn)，形成“云-邊-端\"協(xié)同的數(shù)據(jù)傳輸體系，如圖1所示。其主要挑戰(zhàn)在于多網(wǎng)絡(luò)間的無縫切換與負(fù)載均衡：車載終端需實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)信號(hào)質(zhì)量，當(dāng)車輛駛離蜂窩網(wǎng)絡(luò)高覆蓋區(qū)時(shí)，自動(dòng)切換至鄰近RSU的短程通信鏈路，確保導(dǎo)航指令持續(xù)下發(fā)。另外，邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)可對(duì)交通數(shù)據(jù)進(jìn)行本地預(yù)處理，僅將關(guān)鍵信息回傳云端，減少網(wǎng)絡(luò)擁塞。這種分層組網(wǎng)模式能夠兼顧數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)性與系統(tǒng)魯棒性，但需統(tǒng)一通信協(xié)議棧，避免不同廠商設(shè)備間的互操作障礙[2]。

圖1車聯(lián)網(wǎng)“云-邊-端\"異構(gòu)組網(wǎng)架構(gòu)圖

1.3車規(guī)級(jí)通信模塊設(shè)計(jì)規(guī)范

車規(guī)級(jí)通信模塊需符合嚴(yán)格的可靠性標(biāo)準(zhǔn)，相較于消費(fèi)級(jí)產(chǎn)品，其在溫度適應(yīng)性、抗電磁干擾與長期穩(wěn)定性上均有更高要求。硬件層面，模塊應(yīng)采用工業(yè)級(jí)芯片組，支持 -40～85^°C 寬溫運(yùn)行，并通過ISO16750等車載電子振動(dòng)與沖擊測(cè)試。軟件設(shè)計(jì)上，需嵌入自適應(yīng)信號(hào)處理算法，如在隧道等GNSS信號(hào)丟失場(chǎng)景下，自動(dòng)切換至慣性導(dǎo)航系統(tǒng)（InertialNavigation System，INS）與V2X協(xié)同定位輔助，避免導(dǎo)航中斷。另外，為滿足功能安全要求（如ISO26262ASIL-B），模塊需采用雙冗余通信鏈路設(shè)計(jì)，主備通道在檢測(cè)到信號(hào)劣化時(shí)無感切換。其趨勢(shì)是集成多模通信（ 5G+DSRC+C- V2X）與高精度定位（RTK/PPP），但需平衡硬件復(fù)雜度與功耗，確保整車電氣系統(tǒng)的兼容性，如圖2所示。

圖2車規(guī)級(jí)通信模塊多模態(tài)集成與安全設(shè)計(jì)圖

圖3多頻段協(xié)同通信架構(gòu)

2實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)更新的關(guān)鍵技術(shù)實(shí)現(xiàn)

2.1高精度差分?jǐn)?shù)據(jù)分發(fā)體系

高精度差分?jǐn)?shù)據(jù)分發(fā)體系的本質(zhì)是通過基準(zhǔn)數(shù)據(jù)的比對(duì)與增量更新，實(shí)現(xiàn)全網(wǎng)動(dòng)態(tài)信息的精準(zhǔn)同步。具體而言，以北斗地基增強(qiáng)系統(tǒng)或5G基站同步授時(shí)為基礎(chǔ)，在云端建立統(tǒng)一的時(shí)空坐標(biāo)系，將車輛位置、道路拓?fù)洹⑿盘?hào)燈狀態(tài)等靜態(tài)數(shù)據(jù)固化于基準(zhǔn)地圖中。動(dòng)態(tài)變化數(shù)據(jù)（如施工區(qū)域、突發(fā)擁堵）僅存儲(chǔ)與基準(zhǔn)數(shù)據(jù)相比的差異量，減少 90% 以上的冗余傳輸，提升數(shù)值傳輸效率并采用輕量化的Delta編碼算法，僅抓取變化區(qū)域（如交通事故點(diǎn)半徑 200m 內(nèi)的路網(wǎng)拓?fù)淦疲褂枚M(jìn)制差分協(xié)議（如Xdelta3）壓縮生成數(shù)據(jù)補(bǔ)丁包。針對(duì)不同區(qū)域的路網(wǎng)復(fù)雜度，動(dòng)態(tài)劃分?jǐn)?shù)據(jù)切片粒度，城市核心區(qū)按 50m 網(wǎng)格切片，郊區(qū)擴(kuò)展至 200m ，避免算力浪費(fèi)。另外，邊緣RSU根據(jù)車輛上報(bào)的行駛路徑（如A點(diǎn)到B點(diǎn)），從云端預(yù)拉取沿途可能觸發(fā)的差分?jǐn)?shù)據(jù)包，并通過V2X直連建立分級(jí)推送鏈路，如圖3所示。

2.2分布式邊緣緩存策略

分布式邊緣緩存策略的核心，是通過預(yù)判用戶請(qǐng)求熱點(diǎn)，在邊緣節(jié)點(diǎn)構(gòu)建數(shù)據(jù)分層存儲(chǔ)架構(gòu)，減少云端直接調(diào)用時(shí)延3。其實(shí)現(xiàn)分為三階段。

1）熱力地圖與緩存預(yù)載。利用歷史軌跡數(shù)據(jù)分析交通流量時(shí)空分布規(guī)律（如工作日晚高峰核心商圈擁堵），結(jié)合在線實(shí)時(shí)請(qǐng)求監(jiān)控（如突發(fā)事故區(qū)域車輛密集上傳），構(gòu)建雙驅(qū)動(dòng)熱力地圖。

2）動(dòng)態(tài)緩存路由調(diào)度。采用一致性哈希算法（如DHT）分布存儲(chǔ)責(zé)任域，當(dāng)某RSU節(jié)點(diǎn)緩存命中率不足時(shí)，鄰近節(jié)點(diǎn)通過邊緣計(jì)算網(wǎng)關(guān)（如MEC）構(gòu)建環(huán)形路由通道，直接交換數(shù)據(jù)而非回傳云端。跨區(qū)行駛的車輛可在未觸發(fā)新請(qǐng)求時(shí)，自動(dòng)獲取下一區(qū)域節(jié)點(diǎn)的預(yù)緩存數(shù)據(jù)。

3）生存時(shí)間（TimeToLive，TTL）與淘汰機(jī)制。設(shè)置動(dòng)態(tài)TTL值：高優(yōu)先級(jí)數(shù)據(jù)（應(yīng)急事件）TTL延長至2h，普通路況信息按區(qū)域流量變化自動(dòng)縮減（如高峰期 30min ，平峰期 10min 。采用LFU（最不常用）算法淘汰低頻數(shù)據(jù)，確保緩存空間利用率 gt;85% 。

2.3交通態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè)模型

交通態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè)模型摒棄傳統(tǒng)AI黑箱訓(xùn)練模式，采用耦合動(dòng)力學(xué)的物理模型與輕量化計(jì)算框架，聚焦實(shí)時(shí)性與可解釋性，如圖4所示。核心技術(shù)路徑以路網(wǎng)為流動(dòng)管道，車輛為微觀粒子，基于經(jīng)典傳輸方程（LWR模型）計(jì)算車流密度波。模型中引人動(dòng)態(tài)權(quán)重因子：天氣系數(shù)（暴雨降速 20% ）、事件阻斷系數(shù)（事故點(diǎn)流量歸零）。路側(cè)雷達(dá)實(shí)時(shí)反饋流量實(shí)測(cè)值，每5min 修正模擬參數(shù)偏差。假設(shè)某路段發(fā)生擁堵，根據(jù)上下游連接拓?fù)洌ㄈ缡致房诜至鞅壤Y(jié)合歷史分流偏好（如 60% 車輛選擇繞行高速），計(jì)算擁堵波傳遞速度。例如，主路擁堵點(diǎn)將影響上游 3km 處排隊(duì)，30min 后擴(kuò)散至相鄰支路，輸出結(jié)果為未來態(tài)勢(shì)走廊；對(duì)即將駛?cè)霌矶伦呃鹊能囕v，提前 500m 推送變道建議；對(duì)上游車輛，采用速率協(xié)同算法（如速度壓差lt;10km/h 減少急剎引發(fā)的蝴蝶效應(yīng)。

圖4動(dòng)態(tài)資源冗余鏈路設(shè)計(jì)

3多模態(tài)協(xié)同技術(shù)實(shí)現(xiàn)路徑

3.1車路協(xié)同通信架構(gòu)

車路協(xié)同通信架構(gòu)用于解決異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)兼容性、實(shí)時(shí)性保障及抗干擾問題。技術(shù)實(shí)現(xiàn)依托物理層多頻段協(xié)同、協(xié)議棧動(dòng)態(tài)重構(gòu)以及資源切片與冗余鏈路三大支柱。物理層多頻段協(xié)同基于軟件定義無線電（SoftwareDefinedRadio，SDR）技術(shù)，設(shè)計(jì)可動(dòng)態(tài)切換的收發(fā)模塊，同步支持5G蜂窩網(wǎng)絡(luò)、C-V2X直連頻段及毫米波雷達(dá)通信。頻段優(yōu)先級(jí)通過硬件濾波與空分復(fù)用技術(shù)實(shí)現(xiàn)，例如緊急制動(dòng)信號(hào)強(qiáng)制占用C-V2X低時(shí)延通道，高清地圖更新利用5G大帶寬特性傳輸能力實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)交互。多頻段共存時(shí)，通過帶通濾波芯片組隔離干擾信號(hào)，確保毫米波雷達(dá)點(diǎn)云與V2X信令的并行傳輸不發(fā)生串?dāng)_。協(xié)議棧動(dòng)態(tài)重構(gòu)通過輕量化協(xié)議轉(zhuǎn)換網(wǎng)關(guān)實(shí)現(xiàn)，其關(guān)鍵在于預(yù)置多場(chǎng)景協(xié)議驅(qū)動(dòng)庫，如高速公路場(chǎng)景采用IEEE802.11p的低開銷幀結(jié)構(gòu)，城區(qū)復(fù)雜路口切換為LTE-V2X高密度接入模式。網(wǎng)關(guān)內(nèi)置于路側(cè)單元（RoadSideUnit，RSU），利用實(shí)時(shí)指令解析引擎動(dòng)態(tài)調(diào)用協(xié)議模塊，協(xié)議切換時(shí)延壓縮至 10ms 以內(nèi)，避免因標(biāo)準(zhǔn)差異導(dǎo)致的通信中斷或兼容失效5]。

3.2跨平臺(tái)數(shù)據(jù)融合機(jī)制

跨平臺(tái)數(shù)據(jù)融合需突破數(shù)據(jù)異構(gòu)性、語義一致性及負(fù)載均衡瓶頸，技術(shù)路徑圍繞元數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、邊緣調(diào)度優(yōu)化與決策引擎設(shè)計(jì)展開。元數(shù)據(jù)統(tǒng)一描述框架基于全域數(shù)據(jù)標(biāo)簽?zāi)０澹瑢?duì)車載傳感器、路側(cè)設(shè)備及云端歷史數(shù)據(jù)的時(shí)空戳、精度、格式進(jìn)行語義映射。如攝像頭檢測(cè)框與雷達(dá)點(diǎn)云通過卡爾曼濾波進(jìn)行時(shí)空對(duì)準(zhǔn)，輸出為帶置信度權(quán)重的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)包。邊緣動(dòng)態(tài)負(fù)載調(diào)度依托輕量級(jí)數(shù)據(jù)路由器實(shí)現(xiàn)，其核心為分層處理與流量控制策略。內(nèi)存計(jì)算池優(yōu)先處理高實(shí)時(shí)性數(shù)據(jù)（如碰撞預(yù)警），固態(tài)硬盤隊(duì)列緩存非實(shí)時(shí)路徑信息。流量控制采用令牌桶算法，為每臺(tái)車載終端分配動(dòng)態(tài)令牌配額，超限請(qǐng)求按優(yōu)先級(jí)降級(jí)或轉(zhuǎn)發(fā)云端異步處理，確保邊緣節(jié)點(diǎn)的計(jì)算響應(yīng)時(shí)延穩(wěn)定在 50ms 以內(nèi)。模型驅(qū)動(dòng)決策引擎基于狀態(tài)機(jī)與布爾邏輯實(shí)現(xiàn)多源數(shù)據(jù)融合。例如，車輛攝像頭與路側(cè)雷達(dá)的目標(biāo)檢測(cè)結(jié)果分別附置信度權(quán)重，引擎通過預(yù)設(shè)規(guī)則（如置信度加權(quán)平均閾值 gt; 85% ）觸發(fā)協(xié)同決策。

4結(jié)論

文章明確了車路協(xié)同系統(tǒng)在通信架構(gòu)與數(shù)據(jù)融合領(lǐng)域的協(xié)同優(yōu)化路徑，揭示了異構(gòu)通信頻段動(dòng)態(tài)適配對(duì)實(shí)時(shí)性保障的關(guān)鍵作用，以及邊緣側(cè)多源數(shù)據(jù)分級(jí)調(diào)度對(duì)系統(tǒng)可靠性的影響機(jī)制。通過構(gòu)建物理層多頻段協(xié)同通信框架與協(xié)議棧動(dòng)態(tài)重構(gòu)機(jī)制，實(shí)現(xiàn)5G/C-V2X/毫米波頻段在微秒級(jí)時(shí)延下的無沖突并發(fā)傳輸；提出基于元數(shù)據(jù)語義映射的跨平臺(tái)數(shù)據(jù)融合模型，以可信計(jì)算與動(dòng)態(tài)負(fù)載調(diào)度解決了車載、路側(cè)及云端異構(gòu)數(shù)據(jù)的時(shí)空一致性問題。因此，車載導(dǎo)航應(yīng)推動(dòng)車路協(xié)同系統(tǒng)從有限場(chǎng)景試點(diǎn)向全域標(biāo)準(zhǔn)化部署演進(jìn)，最終形成可支撐L5級(jí)自動(dòng)駕駛的全局優(yōu)化決策模式，為智慧交通基礎(chǔ)設(shè)施的規(guī)模化落地提供技術(shù)基礎(chǔ)。

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（編輯楊凱麟）