基于5G Uu口的车路协同网络能力测试研究

陆南昌，付海芹，贾国祖，文锦朝，李超

（中国移动通信集团广东有限公司，广东 广州 510623）

0 引言

随着新能源车的兴起，车联网业务正在高速发展，目前在车路协同领域，主要以PC5（Proximity Communication）、LTE Uu（UE to UTRAN）方案来实现辅助驾驶和自动驾驶业务。PC5 方案为直连通信技术，RSU（Road Side Unit）部署成本高，难以实现规模部署；LTE Uu 方案可靠性、安全性和通信速率等方面难以满足业务需求。因此，根据车路协同需求，结合5G 网络优势，开展基于5G Uu 方案的车路协同网络能力测试研究。

本研究建构了通用UPF 和算力下沉两种组网构架，选取密集城区环境，对车路协同中2 种业务类型、4 个场景类别和6 个测试矩阵进行对比测试，共开展128 项验证。测试结果表明，目前中国移动TDD 2.6 GHz 与FDD 700 MHz承载V2X（Vehicle to X）业务的时延可靠性基本可以达到RTT50 ms@99%，单向25 ms@99%,具备承载不同场景下的车联网业务的能力。

1 现有技术方案

目前业界普遍以PC5 实现辅助驾驶业务，其通信时延和丢包率相对较低，但PC5 为直连通信技术，受外界干扰影响大，且RSU 部署成本高，较难实现规模部署，因此业界对Uu 方案越来越关注，在现有的技术中，LTE Uu 方案已经成熟[1-6]，但是其可靠性及时延等方面已经难满足车联网的发展，并且业界目前关于5G 网络技术承载对业务的支持能力仍存疑，因此本研究以车联网业务为参考，结合运营商优势，根据当前市场需求，选择了高优先级V2X 业务为切入点，开展基于5G Uu 方案的车联网典型业务的网络研究。

2 相关概念

2.1 5G网络相关概念

（1）5G 车路协同[7-11]

本文中车路协同主要为城市示范区辅助驾驶和自动驾驶，主要包括公交优先自控、末端无人配送、智慧泊车、协作通行等业务场景，利用5G 网络实现车辆与道路基础设施之间的信息交互与共享。

（2）PC5 技术

PC5（Proximity Communication）是一种设备间直接通讯的技术，它基于无线局域网（WLAN）或蓝牙等短距离通讯标准，在车联网、智能交通、物联网等应用场景中具有广泛的应用前景[12]。PC5 技术主要包括两个协议：Uu PC5 和X2 PC5。其中，Uu PC5 协议定义了从用户设备到网络侧设备之间的通讯流程，可以实现车辆与路侧单元之间的通讯；而X2 PC5 协议则规定了同一网络内不同设备之间的直接通讯方式，可以帮助多个车辆或终端设备之间进行信息交换和资源分享。

（3）5G Uu 车联网技术

5G Uu 车联网技术是指使用5G 网络的Uu 口承载车联网中各终端之间的通信信息，5G Uu 具有广域覆盖的优势和大带宽、高可靠、低时延的特性，可实现大部分时延要求不太敏感的业务，如绿灯车速引导、限速预警、道路信息提示等应用。

（4）算力下沉

当前通信技术与感知技术的发展趋势逐步在推动通信感知融合网络的发展[13-14]，本研究算力下沉方案使用中兴通讯推出的NodeEngine 算力单板，一款安装于基站BBU内的内置算力引擎，将图像识别、融合感知、虚拟路侧单元RSU 的部分V2X 业务功能的边缘计算能力下沉到基站。

2.2 场景与相关网络要求分析

（1）车路协同相关概念

本次测试系统包含路侧基础设施、V2X Server（车联网应用服务平台）、5G 移动终端、5G V2X OBU（可选）、NE 算力单板和5G 网络。测试过程主要模拟车联网业务种SPAT/BSM/RSC 等类型的消息，如表1 所示。

表1 车路协同相关概念

（2）车路协同场景网络要求分析

不同的车路协同[15-16]业务数据传输格式以及性能要求不尽相同，需要针对不同业务分别进行测试。车联网业务分为两大类：辅助驾驶业务以及自动驾驶业务。本次测试考虑对测试环境要求的不同，将辅助驾驶业务进一步分成两大类：基于辅助信息交互类的辅助驾驶业务和基于协作感知类的辅助驾驶业务；同时因为目前自动驾驶业务仍在不断研究和完善中，自动驾驶类业务本次只选取较适用于Uu 且短期内已应用落地的场景进行测试，评估网络对这些业务的支持能力。

1）基于辅助信息交互类业务网络需求分析

结合产业进展，选择4 个典型V2X 辅助信息交互类场景进行测试。数据包大小根据标准推算的典型值确定。研究发现该类型业务最大需求速率不超过1 Mbps，时延要求最低100 ms，远小于5G Uu 口能力，详细需求如表2 所示。

表2 辅助信息交互类业务网络需求

2）基于协作感知类业务网络需求分析

结合产业进展，选择高优先级的协作感知类场景进行测试。研究发现该类型业务除视频类以外均为小包业务，针对车辆路径引导建议场景100 Mbps 大带宽需求，需考虑在重点路口区域进行网络扩容，详细需求如表3 所示。

3）自动驾驶类信息网络需求分析

结合产业进展，选择高优先级的自动驾驶类场景进行测试。数据包大小根据标准推算配置。研究发现，除基于车辆感知的远程遥控驾驶业务有64 Mbps 带宽，建议考虑在重点路口区域进行网络扩容要求外，其余业务均为小包业务，时延要求最低50 ms，均在5G Uu 口承载能力范围内，详细需求如表4 所示。

表4 自动驾驶类信息网络需求

3 基于车路协同网络能力测试研究

3.1 整体思路

5G Uu 口的车路协同网络能力测试对车路协同中的2 种业务类型、4 个场景类别和6 个测试矩阵进行对比测试研究。针对23 个高优先级应用场景（包含12个辅助驾驶场景和11 个自动驾驶场景）根据组网架构、网络频段网络频段、用户数量、信号质量、移动状态、发包方式等6 个维度开展128 项验证。因测试项目多，无法把所有的测试验证进行展示，因此选取有代表性的部分测试数据以说明问题，选取思路按照测试矩阵的6 个维度中，选取同一业务、同一消息存在2 个以上的测试项。

通过测试，验证5G 网络对车联网典型业务的支持能力，确保网络能够支撑业务发展，整体测试思路如图1 所示：

图1 研究思路

3.2 组网构架

本研究基于通用共享UPF 组网构架，V2X 平台部署在地市中心，前端测试终端通过地市通用UPF 接入，访问V2X 测试平台。模拟车联网消息收发，进行5G 网络承载车联网消息能力的研究，如图2 所示。其中A 为通用组网方案，B 为创新算力下沉组网方案。

图2 组网构架图

A：使用市通用共享UPF，V2X 平台部署在地市中心，前端测试终端通过地市通用UPF 接入，访问V2X 测试平台；

B：算力基站方案，V2X 平台就近部署园区，前端测试终端通过园区算力基站本地分流，接入到边缘V2X 测试平台。

3.3 测试方案

（1）测试设备

本次测试研究，主要以通用共享UPF 及创新算力下沉的组网构架作为网络测试环境，为模拟多用户场景下的压力测试，配置测试手机22 台、测试电脑11 台、V2X模拟服务器2 台，测试设备配置表如表5 所示：

表5 测试设备配置表

（2）测试环境

测试选取密集城区或典型城区环境，无线网络形成较规则的多层蜂窝结构[17-21]，区域内5G 信号连续覆盖质量良好。测试站点频段包括2.6 GHz 与700 MHz，制式涵盖了FDD 与TDD。测试过程包括定点测试与路测，测试车速在10～30 km/h，并根据业务类型分别进行单用户与多用户并发的压力测试。

测试点分为极好、好、中、移动性，采用NR SSB SINR 进行定义（本次测试只选择好点、中点），同时参考LTE CRS SINR 选点，详细网络测试环境定义如表6 所示：

表6 网络测试环境定义表

3.4 测试内容

对车路协同中23 个高优先级场景，选取较适用于Uu 且短期内已应用落地的场景。根据实际业务需要，分别针对两种组网构架、两种频段承载、不同用户数量、不同信号质量环境及不同发包方式进行对比测试，总共进行了128 项目测试对比，具体测试内容如表7。

3.5 测试结果分析

（1）组网构架测试对比分析

UPF 架构：整体V2X 业务RTT（Round-trip Time）时延均值为25 ms，其中V2X 消息RTT 时延均值在23 ms，大包视频业务RTT 时延均值在34 ms；RTT 时延小于50 ms，整体V2X 业务RTT 时延小于50 ms@99%，如图3 所示。

图3 通用UPF架构下时延分布图

算力下沉架构：整体V2X 业务RTT 时延均值为15 ms，其中V2X 消息RTT 时延均值在13 ms，大包视频业务RTT 时延均值在25 ms；RTT 时延小于50 ms，整体V2X 业务RTT时延小于50 ms@99.9%，如图4 所示。

图4 算力下沉架构下时延分布图

算力下沉比UPF 集中算力，整体时延下降比较明显，时延增益在40%以上。总体平均来看，通用UPF 架构下RTT时延均值在25 ms，算力基站下沉RTT 时延均值在15 ms。

（2）信号质量测试对比分析（图5）

图5 不同信号质量时延分布图

1）通用UPF 构架下，2.6 GHz 的好点平均时延优于中点1.23 ms 左右，700 MHz 的好点平均时延优于中点1.56 ms；

2）算力下沉构架下，2.6 GHz 的好点平均时延优于中点0.68 ms 左右，700 MHz 的好点平均时延优于中点0.47 ms。

中点质量下各业务时延下降不明显，通用UPF 架构下RTT 时延均值在30 ms 以内，算力基站下沉RTT 时延均值在18 ms 左右。

（3）网络频段测试对比分析

算力下沉架构下2.6 GHz 平均时延优于700 MHz 时延1 ms 左右，UPF 架构下2.6 GHz 时延优于700 MHz平均时延3 ms，如图6 所示。

图6 2.6 GHz与700 MHz频段下时延分布图

（4）不同移动状态测试对比分析

如图7 所示，在两种组网构架下，好点条件下平均时延优于动状态下1.54 ms，中点条件下优于移动态下0.94 ms，各类型业务时延未受终端移动影响，仍在业务需求范围内。

图7 不同移动状态时延分布图

（4）用户数量测试对比分析

根据表7 测试内容，多用户主要测试了8～14 项业务，分别对消息类业务和视频类业务做时延分析：

V2X 消息：通用UPF 架构下，20 用户测试比单用户测试时延增加约3.5 ms，通用UPF 架构下，20 用户测试比单用户测试多了约2 ms；

大包/ 视频业务：基站算力下沉架构下，20 用户测试比单用户测试时延增加约8 ms，通用UPF 架构下，多用户测试比单用户测试多了约3 ms，如图8 所示。

图8 多用户时延统计分布图

（5）发包方式测试对比分析

按业务类型实际需要，对表7 的第8 和第9 类业务进行了Ping 包和UDP 的发包测试，结果如图9 所示，Ping 包方式平均时延15.27 ms，UDP 方式平均时延21.27 ms，均满足业务需求。

图9 不同发包方式时延统计分布图

3.6 测试小结

（1）从组网架构分析，在通用UPF 场景下，V2X业务时延可靠性可以达到25 ms@99%，在算力下沉场景下，V2X 业务时延可靠性可以达到15 ms@99%；算力下沉比UPF 集中算力，整体时延下降比较明显，时延增益在40% 以上。

（2）从信号质量对比，好点与中点环境下，对小包和大包业务分别在通用UPF 及算力下沉网络构架下的时延影响均在2 ms 左右，中点质量环境可满足车路协同业务承载要求。

（3）从网络频段对比，2.6 G 和700 M 相差不大，算力下沉构架下时延差别在2 ms 以下，UPF 构架下时延差别在3 ms 左右。

（4）从移动状态对比，移动态的业务在5G 网络下的时延符合业务需求。

（5）从用户量规模维度对比，多用户并发大包或视频业务时，支持V2X 用户数量存在一定限制，可考虑在重点路口或区域进行网络扩容，建议对于一些重点路口或区域，补充调整网络时隙配置或使用2.6 G+4.9 G 的CA 组合。

（6）对于有不同发包方式的业务，5G 网络在两种不同发包方式下均能满足业务时延需求。

按测试业务场景总体平均对比，通用UPF 场景下，整体V2X 业务的时延可靠性基本可以达到RTT50 ms@99% 单向25 ms@99%，其中：V2X 消息RTT 时延均值水平分别在22 ms，大包视频业务RTT 时延均值在36 ms 水平；算力下沉场景下，整体V2X 业务的时延可靠性基本可以达到RTT20 ms@99%,单向10 ms@99%。其中：V2X 消息RTT 时延均值水平分别在13 ms，大包视频业务RTT时延均值分别在24 ms 水平。

测试表明5G 网络具备承载不同场景下的车联网业务的能力。综合各维度分析，网络对于一般V2X 消息的承载具备很好的时延可靠性，相对PC5 方案，5G Uu 方案可以完全承载V2X 消息。

需要说明的是本次测试ToV 业务承载在现有5G 网络上，后续应用中需考虑当地ToC 业务增长及网络负荷情况，并根据To V 业务需求利用5G 切片、无线扩容及超级上行等技术对ToV 业务进行特殊保障。

4 结束语

未来，随着更多的5G 车联网示范区的建立，以及产业生态的不断完善，5G 车路协同将进一步支撑场景多样的辅助驾驶信息业务，例如碰撞预警、绿波引导等，助力智慧交通和智慧城市建设。另外5G 车联网也将持续拓展新场景，助力智慧港口、智慧矿山等工业场景应用。智能网联时代，5G 将成为变革交通出行方式的重要基础设施，赋能城市连接和多维度发展。