学术研究报告：基于实测的车对车网络阴影衰落模型研究

一、研究团队与发表信息
本研究由瑞典隆德大学（Lund University）电气与信息技术系的Taimoor Abbas、Fredrik Tufvesson等团队，联合哈尔姆斯塔德大学（Halmstad University）及沃尔沃集团卡车技术部（Volvo Group Trucks Technology）的研究者共同完成，发表于2015年的《International Journal of Antennas and Propagation》。文章标题为《A Measurement-Based Shadow Fading Model for Vehicle-to-Vehicle Network Simulations》，聚焦车对车（V2V, Vehicle-to-Vehicle）通信中的阴影衰落建模问题。

二、学术背景与研究目标
科学领域：研究属于无线通信与车载自组织网络（VANET, Vehicular Ad Hoc Networks）的交叉领域，核心关注V2V信道建模。
研究动机：现有V2V信道模型多忽视车辆遮挡导致的阴影衰落（Shadow Fading），而实际交通环境中，车辆作为动态障碍物会显著影响信号传播。例如，重型车辆可能造成10 dB以上的额外衰减，但这一现象在传统模型（如Nakagami-m衰落模型）中未被充分体现。
研究目标：通过实测数据建立区分视距（LOS, Line-of-Sight）、车辆遮挡视距（OLOS, Obstructed LOS）及建筑物遮挡（NLOS, Non-LOS）的阴影衰落模型，并验证其在VANET仿真中的实际应用价值。

三、研究流程与方法
1. 数据采集与场景设计
- 测量设备：采用RUSK-Lund信道探测仪，工作频段5.6 GHz，带宽200 MHz，支持多输入多输出（MIMO）测量。
- 测试车辆：两辆Volvo V70轿车，车顶安装全向天线，同步记录GPS数据与视频信息以标记LOS/OLOS/NLOS状态。
- 场景选择：包括高速公路（车辆速度80–90 km/h）和城市道路（速度0–50 km/h），覆盖低/高密度交通流及多样化的路边环境（如建筑物、树木）。

1. 数据分类与预处理

   • 分类标准：通过视频帧分析，将信道数据分为三类：
     
     • LOS：发射端（TX）与接收端（RX）间无遮挡。
       
     • OLOS：其他车辆完全或部分遮挡LOS。
       
     • NLOS：建筑物完全阻挡LOS及主要多径分量（MPC, Multipath Components）。
       
   • 路径损耗计算：通过功率延迟剖面（PDP, Power-Delay Profile）消除小尺度衰落影响，利用对数距离路径损耗模型拟合衰减曲线。
     

2. 阴影衰落建模

   • 统计特性：LOS与OLOS的大尺度衰落均服从对数正态分布，但OLOS平均衰减比LOS高约10 dB（高速公路场景下可达20 dB）。
     
   • 空间相关性：采用Gudmundson自回归模型描述阴影衰落的时空相关性，解相关距离（Decorrelation Distance）在高速公路和城市场景中分别为23.3 m与4.25 m。
     

3. 模型验证与仿真

   • 对比模型：选用Cheng的Nakagami-m模型作为基准，因其未区分LOS/OLOS状态。
     
   • 仿真场景：10 km高速公路，车辆密度40–100辆/km，评估包接收概率（PRR, Packet Reception Rate）与包间隔时间（Packet Interarrival Time）。
     

四、主要研究结果
1. 路径损耗差异：OLOS场景的路径损耗指数（Path Loss Exponent）高于LOS（如城市场景中OLOS为-2.74 vs. LOS为-1.81），且存在8.6–10 dB的固定衰减偏移。
2. 网络性能影响：
- 短距离（<100 m）：LOS/OLOS模型与Nakagami模型性能相近。
- 中长距离（200–400 m）：Nakagami模型高估通信质量，而LOS/OLOS模型更符合实测数据（如PRR下降更显著）。
- 极端距离（>700 m）：LOS/OLOS模型显示偶尔成功传输，反映实际信道“长尾效应”。

1. 阴影衰落的时空相关性：OLOS状态的持续时间与交通密度相关，在高速公路场景中平均持续距离为467 m（城市为39.8 m）。

五、研究结论与价值
科学价值：
- 首次通过实测量化了车辆遮挡对V2V信道的衰减影响，提出可区分LOS/OLOS/NLOS的阴影衰落模型。
- 揭示了阴影衰落的空间相关性规律，为动态交通环境下的信道仿真提供理论基础。

应用价值：
- 模型可直接集成至VANET仿真器（如SUMO），提升通信协议设计的真实性。
- 对主动安全系统（如碰撞预警）的可靠性评估具有指导意义，尤其在拥堵或复杂路况下。

六、研究亮点
1. 数据驱动的建模方法：结合视频同步与高精度信道测量，实现LOS/OLOS/NLOS的精确分类。
2. 实用性扩展：提出在交通仿真器中通过几何判定（如矩形障碍物投影）动态识别LOS状态的方法。
3. 多场景验证：覆盖高速公路与城市道路，模型参数具有普适性。

七、其他贡献
- 针对NLOS场景，推荐了Mangel等人的路径损耗模型（基于街道交叉口几何参数），弥补了实测数据不足的局限。
- 开源数据处理算法（如EM算法用于不完整数据拟合）可供后续研究复用。