5G智慧交通

图书标准信息

• 作者 刘琪
• 出版社 电子工业出版社
• 出版时间 2023-01
• 版次 1
• ISBN 9787121445507
• 定价 98.00元
• 装帧 其他
• 开本 其他
• 纸张 胶版纸
• 页数 237页
• 字数 346千字

【内容简介】

本书是中国联通积极响应"网络强国”战略，基于长期研究探索形成的5g智慧交通系统研究成果结晶。本书深入洞察行业发展态势，以交通智能化需求为导向，针对5g、cv2x、无人驾驶、车路协同、业务云台、高精度定位及交通安全等关键技术展开全面细致的研究。本书注重技术理论与产业落地的紧密结合，给出了行业应用典型案例，对通信与交通行业的跨界融合具有重要参和指导意义。 本书对于智慧交通相关领域从业人员具有较强的借鉴价值，也适合对智慧交通行业感兴趣的大众读者阅读。

【作者简介】

刘琪，教授级高工，清华大学博士后，现任中国联通智能城市研究院车联网行业监，北京交通大学兼职教授，北京邮电大学兼职导师。主要研究方向包括车联网、5g通信、异构网络融合、高精度定位等。先后在外学术期刊发表高水30余篇，出版专著2本，申请发明专利40余项，承担多项重大科研项目。所主持项目获中国通信学会科学技术奖、广东省科技进步奖等省部级奖项，多次参加外大型学术交流会并发表演讲。

【目录】

章 智慧交通的发展趋势 1

1.1 智慧交通概述 1

1.2 智慧交通业务需求 3

1.3 智慧交通愿景及系统架构 5

1.4 智慧交通标准研究 7

1.5 智慧交通产业升级 9

1.5.1 智能驾驶交通工具 9

1.5.2 智能道路交通环境 11

1.5.3 智慧交通网络演进 12

1.5.4 智慧交通云台 13

1.6 本章小结 14

1.7 参文献 15

第2章 5g网络技术 16

2.1 5g网络概述 16

2.1.1 背景简介 16

2.1.2 5g业务需求 17

2.1.3 5g的主要挑战 17

2.2 5g标准研究 19

2.2.1 itu国际标准 19

2.2.2 3gpp国际标准 21

2.2.3 标准 23

2.3 5g关键技术 24

2.3.1 5g新空技术 24

2.3.2 5g网络技术 30

2.4 5g网络的行业应用 34

2.4.1 5g智慧城市 34

2.4.2 5g智慧交通 35

2.4.3 5g互联网 36

2.4.4 5g智慧医疗 37

2.4.5 5g智慧教育 39

2.5 本章小结 40

2.6 参文献 40

第3章 蜂窝车联网（c-v2x）技术 42

3.1 c-v2x概述 42

3.1.1 c-v2x发展简介 42

3.1.2 c-v2x主要业务 44

3.1.3 c-v2x标准演进 45

3.2 lte-v2x技术 48

3.2.1 lte-v2x概述 48

3.2.2 lte-v2x业务场景 49

3.2.3 lte-v2x网络架构 50

3.2.4 lte-v2x关键技术 53

3.2.5 lte-v2x与dsrc技术的比较 56

3.3 nr-v2x技术 59

3.3.1 nr-v2x概述 59

3.3.2 nr-v2x业务场景 60

3.3.3 nr-v2x网络架构 62

3.3.4 nr-v2x关键技术 64

3.3.5 nr-v2x技术结 70

3.4 本章小结 71

3.5 参文献 71

第4章 无人驾驶技术 73

4.1 车载环境感知技术 73

4.1.1 车载感知系统组成 74

4.1.2 车载单传感器感知技术 75

4.1.3 车载多传感器融合感知技术 80

4.2 车辆智能决策技术 83

4.2.1 车辆智能决策简介 83

4.2.2 车辆智能决策算法 84

4.2.3 车辆智能决策算法在无人驾驶中的应用 86

4.3 车辆路径规划技术 91

4.3.1 车辆路径规划简介 91

4.3.2 车辆路径规划算法 92

4.3.3 车辆路径规划算法在无人驾驶中的应用 94

4.4 无人驾驶自动控制技术 96

4.4.1 无人驾驶控制系统 96

4.4.2 无人驾驶方向控制算法 98

4.4.3 无人驾驶速度控制算法 101

4.4.4 无人驾驶的机器人辅助控制 102

4.5 本章小结 105

4.6 参文献 106

第5章 车路协同技术 108

5.1 车路协同业务需求及体系架构 108

5.1.1 车路协同业务需求 108

5.1.2 车路协同体系架构 109

5.2 车路协同的交通基础设施能力 110

5.3 车路协同融合感知技术 111

5.3.1 基于车路协同系统的数据采集 112

5.3.2 车路协同感知数据融合 115

5.4 基于车路协同的交通态势理解及预测 120

5.4.1 交通态势理解及预测分析过程 120

5.4.2 基于融合感知的交通态势预测模型 121

5.5 本章小结 126

5.6 参文献 126

第6章 智慧交通云台 128

6.1 智慧交通云台系统功能 128

6.1.1 基础资源层的主要功能 129

6.1.2 数据交互层的主要功能 129

6.1.3 业务应用层的主要功能 131

6.2 智慧交通云台的架构及关键技术 134

6.2.1 云台整体架构 134

6.2.2 云台核心能力 135

6.2.3 云台关键技术 137

6.3 面向智慧交通的mec云台 139

6.3.1 mec云台架构 139

6.3.2 mec云台关键技术 141

6.3.3 mec云台典型应用场景 142

6.4 本章小结 143

6.5 参文献 144

第7章 车辆高精度定位技术 145

7.1 车辆高精度定位需求 145

7.1.1 市场需求分析 146

7.1.2 业务场景及定位指标要求 147

7.2 基于5g网络的车辆高精度定位系统架构 148

7.2.1 终端侧定位系统架构 148

7.2.2 网络侧定位系统架构 150

7.3 车辆高精度定位关键技术 152

7.3.1 卫星定位技术 153

7.3.2 蜂窝网定位技术 155

7.3.3 基于c-v2x直连通信的定位技术 157

7.3.4 车载传感与高精度地图定位技术 158

7.3.5 局域网定位技术 162

7.3.6 混合定位技术 165

7.4 本章小结 167

7.5 参文献 167

第8章 智慧交通安全技术 169

8.1 智慧交通安全需求分析 169

8.2 智慧交通安全标准 172

8.2.1 国际标准 172

8.2.2 标准 173

8.3 智慧交通安全系统架构及机制 174

8.3.1 安全系统整体架构 174

8.3.2 设备层安全机制 176

8.3.3 网络层安全机制 177

8.3.4 应用层安全机制 179

8.3.5 安全运营管理体系 180

8.4 智慧交通安全的关键技术 181

8.4.1 认证与鉴权 181

8.4.2 信息安全 182

8.4.3 通信安全 184

8.4.4 隐私保护 184

8.5 智慧交通安全技术展望 186

8.6 本章小结 188

8.7 参文献 188

第9章 智慧交通产业应用 191

9.1 智慧交通产业发展概述 191

9.2 智慧交通业务示范区建设 192

9.2.1 全球智慧交通试验基地 192

9.2.2 中国智慧交通试验基地 195

9.3 智慧交通新型产品体系 197

9.3.1 业务应用产品体系 198

9.3.2 基础能力产品体系 201

9.3.3 智慧交通资源池 202

9.4 基于5g与c-v2x的智慧交通业务示范 204

9.4.1 辅助驾驶 204

9.4.2 远程驾驶 204

9.4.3 自动驾驶 206

9.4.4 编队行驶 206

9.4.5 智慧泊车 207

9.5 本章小结 208

9.6 参文献 209

0章 5g智慧交通业务应用案例 210

10.1 科技冬奥园区智能车联网应用案例 210

10.1.1 案例背景 211

10.1.2 关键技术 211

10.1.3 业务系统建设 213

10.1.4 业务应用示范 217

10.2 智慧高速应用案例 222

10.2.1 案例背景 222

10.2.2 业务需求分析 222

10.2.3 智慧高速系统 223

10.2.4 业务应用示范 225

10.3 城市道路应用案例 226

10.3.1 案例背景 226

10.3.2 业务需求分析 227

10.3.3 城市道路系统 227

10.3.4 业务应用示范 229

10.4 本章小结 229

10.5 参文献 230

缩略语中英文对照表 231