不远的未来,路上的汽车可以借助V2V、V2X技术和谐相处。车与车心照不宣相互避让,红绿灯直接用数字信号指挥车辆。根据四面八方传来的信息,汽车可以做出最优最安全的驾驶决策。
和移动互联网不同,V2V、V2X主要使用了短距离通信(DSRC,Dedicated Short Range CommunicaTIon),无需经过云后台。目前美国已经为车联网设置了专用的短程通信频宽,75兆赫宽,频率大约是5.9千兆赫。同时应用于汽车的无线标准IEEE802.11p,在安全和隐私性上进行了补充规范。
不过,选择无线电频率仍然是一件复杂的工作。一方面,路上的车需要与多个“点”建立联系,当一辆车行驶到路口,它不仅要和四面八方的来车通讯,还要和红路灯保持沟通,是一项多线程工作。另一方面,无线电频谱资源是有限的。在交通高峰期,均摊到每辆车有时只有10兆赫兹。信息传输速度就像早上7点后四环上的车速,因为堵塞而迟滞起来。
每辆车如何选择无线电频率,与周围其他汽车和基础设施畅快沟通?这是一个要向大黄蜂虚心请教的技巧问题。
马萨诸塞州一位名叫Alexander Wyglinski的电子计算机工程专家提出的解决方案是——“认知无线电”。这种无线电设备可以扫描无线频谱,选择可用频率对外传递信息,同时确保不会打断或干扰到附近其他车辆的短波通讯。
在美国,联邦通讯协会允许无执照企业使用一些空闲的无线电频谱,比如那些原本保存下来留作电视广播通讯的频谱。除了给定的75兆赫,认知无线电还会充分利用不同城市的空闲频谱。
关于无线电设备如何“认知”,就要提到一种动物——大黄蜂。Alexander Wyglinski有两个同事来自WPI的生物和生物技术部门,他们发现大黄蜂找花蜜和汽车找可用频段的逻辑是类似的,于是整个团队就根据逻辑编写了算法,用来寻找低噪音无线电频率。
就像大黄蜂会优先选择花蜜最多的花朵,认知无线电也是从最高信号频率开始寻找合适的通道。当大黄蜂发现了一朵花,花蜜已经被别的蜜蜂采走了,它就会迅速地寻找另一朵颜色形状相似的花,或者干脆找一朵不同的花,花蜜虽然不多,但是离自己更近。大黄蜂采蜜时要掌握学习、记忆以及平衡飞行成本和花蜜收获的能力,在不同情况下能瞬间改变决策选择最优方案。研究人员从大黄蜂经历了数千代进化才获得的技能中,Get到一系列学习模型,交由认知无线电掌握。
当然,Alexander和他的两个小伙伴也关注过其他昆虫的通讯策略,比如蚂蚁。但是蚂蚁利用触角挨个和遇到的同伴分享大量信息,信息交换对象是随机的。只有大黄蜂能独立收集信息做出完整的逻辑判断,信息传输行为更接近路上行驶的汽车。
目前Alexander Wyglinski的团队收到了一份来自美国国家科学基金三年期价值30万美金的拨款,继续研究他们提出的大黄蜂认知无线电研究,以便未来投入实际使用。
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