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随着智能汽车和自动驾驶技术的发展,车联网通信(Vehicle to Everything,V2X)技术成为智能交通系统的关键技术之一。目前,面向第五代移动通信技术(The Fifth Generation,5G)的V2X标准化工作已由诸多国内外标准化组织积极推动全面展开,如3GPP(The Third Generation PartnershipsProject)等。由于V2X在实际应用与道路和行车安全息息相关,这就需要5GV2X技术实现更低的通信时延和更高的通信可靠性。通过将5G V2X技术与移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)技术相结合实现“人-车-路-云”协同交互已经成为一种有效降低端对端传输时延的5G车联网部署方案。此外,基于5G V2X通信业务特性,与5GV2X无线资源分配相关的技术需要进一步完善以增强5G V2X通信的可靠性。因此本文结合3GPP标准,从降低时延和提高可靠性两个角度对5G V2X无线资源分配技术展开研究,主要包括以下三方面:针对5G车联网中无线资源和计算资源有限条件下时延高、资源利用率低的问题提出一种无线资源与MEC计算资源联合优化的方案以降低车载边缘计算网络中的全局时延。该方案首先应用基于图论的干扰消除算法为网络中的用户终端分配无线资源,以降低无线资源块(Resource Block,RB)复用产生的链路间干扰;然后,根据上述资源分配的结果将优化目标转为凸函数,利用拉格朗日乘数法得到任务卸载方法中MEC计算能力分配与计算任务卸载比例的最优解;最终,基站根据所提出的方案为车载边缘计算网络中的用户终端分配无线资源和MEC计算资源,以达到最小化全局时延、提高资源利用率的目的。仿真结果显示所提无线资源与计算资源联合优化算法与对照方案相比分别能够降低42.9%、52.4%和53.7%的网络全局时延。针对5G车联网中直通链路部分带宽(Sidelink BandwidthPart,SL-BWP)机制下收发用户终端的SL-BWP配置无法协调通信,可靠性较低的问题,提出了一种SL-BWP配置与协调方案。所提方案共包括SL-BWP配置、SL-BWP激活和SL-BWP协调三个过程:用户终端首先通过SL-BWP配置获得SL-BWP的配置信息;然后,基站根据用户终端的上报的通信需求激活相对应的SL-BWP配置;最后,不同SL-BWP配置的用户终端通过SL-BWP协调过程建立可靠的直通链路通信。仿真结果表明所提出的方案在提高5GV2X无线资源配置灵活性的同时进一步保证了直通链路通信的可靠性。为进一步降低车联网通信时延,提高通信可靠性,针对5G车联网中LTE V2X与5G V2X在设备内共存场景下用户终端难以满足无线信道忙率测量需求的问题,本文首先结合5G V2X业务模型的特点,提出一种测量窗口可调整的信道忙率测量方案,该方案在保证测量准确性的同时又能够降低用户终端的测量时延;然后,结合5GV2X设备同时支持LTE V2X和5G V2X共存的特点,提出一种适用于设备内多种无线接入技术(Radio Access Technology,RAT)共存场景下的信道忙率测量方案;最终,用户终端将测量结果上报给基站以便获得传输参数的配置信息。分析表明所提出的信道忙率测量方案结合5G V2X业务模型可以在降低测量时延的同时提高了测量的稳定性,进而保证了直通链路通信的服务质量。