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CN111988164B - 用于预测至少两个通信伙伴之间的通信的服务质量的方法和用于执行该方法的步骤的装置 - Google Patents

用于预测至少两个通信伙伴之间的通信的服务质量的方法和用于执行该方法的步骤的装置 Download PDF

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CN111988164B CN202010429480.9A CN202010429480A CN111988164B CN 111988164 B CN111988164 B CN 111988164B CN 202010429480 A CN202010429480 A CN 202010429480A CN 111988164 B CN111988164 B CN 111988164B
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Abstract

本提议对应于一种用于在至少一个通信伙伴正在移动的情况下来预测通信链路（Uu）上的通信的服务质量的方法，该服务质量在下文中简称为QoS。这可能是在道路上移动的车辆（10）。本提议包括数据收集步骤和数据建模步骤，在数据收集步骤中，将测量多个瞬时链路特性，并且将该多个瞬时链路特性连同该正在移动的通信伙伴（10）的位置和时间信息一起记录在数据库中，在数据建模步骤中，对给定目标QoS的统计学分布进行建模。本提议的特征进一步在于预测目标QoS的进一步步骤。本提议进一步涉及一种用于执行所述方法的步骤的装置、以及对应的计算机程序。

Description

用于预测至少两个通信伙伴之间的通信的服务质量的方法和 用于执行该方法的步骤的装置
技术领域
本公开涉及一种预测至少两个通信伙伴之间的未来通信的服务质量的方法。本提议还公开了用于执行该方法的步骤的对应装置以及对应的计算机程序。
背景技术
3GPP已经并且正在发布用于新一代蜂窝移动通信5G的功能，包括车辆到任何事物（V2X）功能。已经设计了大范围的车辆用例，其范围从信息娱乐到协作驾驶。取决于应用，对车辆到网络（V2N）通信范围内的Uu链路的要求会大幅度地改变。当其涉及到与安全性相关的时间要求严格的应用（诸如遥控驾驶，其中命令中心（CC）接管车辆的某些驾驶功能）时，或者当其涉及到具有某个后端定位决策功能的排时，这些要求是在低时延、高数据速率和高可靠性下的信息交换。
本发明解决了作为V2N通信端到端路径的一部分的Uu链路上的QoS的预测。
自主驾驶（有时被称为自动驾驶，自动化驾驶或自动驾驶辅助（piloteddriving））是很大程度上具有自主性的车辆、移动机器人和无人驾驶运输系统的移动。存在不同程度的自主驾驶。在这种情况下，即使驾驶员仍然存在于车辆中，在某些级别下也可说是自主驾驶，该驾驶员可能仅仅接管对自动驾驶操作的监视。在欧洲，各种运输部（例如，在德国是联邦道路系统研究所（Bundesanstalt für Straßenwesen））参与其中，它们一起工作并且定义了以下自主阶段：
· 级别0：“仅驾驶员”，驾驶员自己驾驶、操控、给气（give gas）、制动等；
· 级别1：某些辅助系统帮助车辆操作（包括巡航控制系统——自动巡航控制ACC）；
· 级别2：部分自动化。其中，自动停车、跟踪功能、一般纵向引导、加速、减速等由辅助系统来接管（包括碰撞避免）；
· 级别3：高度自动化。驾驶员不必连续地监视该系统。车辆独立地执行功能，诸如转向信号的触发、车道改变和跟踪。驾驶员可以转到其他事物，但是如果被要求的话，则在预警期内要求该系统接管领导权。在高速公路上，这种自主形式在技术上是可行的。立法者正在努力允许级别3的车辆。已经创建了法律框架；
· 级别4：完全自动化。该系统永久地采取对车辆的引导。如果该系统不再能够处置任务，则可以要求驾驶员取得领导权；
· 级别5：不需要驾驶员。除了设置目标以及启动该系统之外，不需要人类干预。
级别的略微不同的定义从汽车工程师协会SAE得知。在这方面，它被叫做SAEJ3016标准。还可以使用它来代替于上面给出的定义。预想到未来的协作驾驶应用将显著改进自动化驾驶的效率和舒适性。车辆之间的协作方面的增加对通信系统、以及在协作的车辆当中交换消息的方式提出了具体要求。
预想到未来的协作驾驶应用将显著改进自动化驾驶的效率和舒适性。车辆之间的协作方面的增加对通信系统、以及在协作的车辆当中交换消息的方式提出了具体要求。
当前，以下移动通信技术适用于为车辆带来连接性：基于3GPP的UMTS、HSPA、LTE和即将到来的5G标准。
对于V2N或V2X通信，以下技术是容易获得的。Uu链路的物理层处的基于LTE或基于5G的蜂窝V2X或V2N通信。
在这种系统中，对服务质量（QoS）中的改变作出反应的反应式系统是不合适的，实际上，它们会将应用限制到通信系统的下限性能，并且会严重限制应用的范围。实际上，车辆应用需要时间来适配其功能设置，诸如用于成排的车辆间距离，或者更一般地适配车辆动力学、轨迹等。
在另一方面，预测未来服务质量（QoS）的能力是这些应用的促成因素（enabler），这是由于它们具有了预先应对QoS性能中的下降的能力。通信节点之一（基站）的静态性质便于预测网络中的未来QoS。已知的解决方案使用对基站周围环境的静态（慢衰落）属性的研究。然而，这些无法应对使服务质量改变的动态元素；例如传入的通信车辆流量。
发明内容
所需要的是一种用于预测QoS以便动态地改变通信连接的解决方案。
利用根据权利要求1的用于针对至少两个正在移动的通信伙伴之间的通信来设立抽象的信道表示的方法、用于执行根据权利要求10的方法的步骤的对应装置、以及根据权利要求12的对应计算机程序来解决这些和其他目的。
从属权利要求包含对根据本公开的方法、设备和计算机程序的有利开发和改进。
所提出的解决方案以三个步骤来操作：数据收集步骤、数据建模步骤和操作步骤。数据建模步骤使用所收集的数据；操作步骤使用所创建的模型。
该问题的一般解决方案在于：一种用于在至少一个通信伙伴正在移动的情况下来预测通信链路上的通信的服务质量的方法。该方法包括数据收集步骤和数据建模步骤，在数据收集步骤中，将测量多个瞬时链路特性，并且将该多个瞬时链路特性连同该正在移动的通信伙伴的位置和时间信息一起记录在数据库中，在数据建模步骤中，对给定目标QoS的统计学分布进行建模。该方法进一步包括预测目标QoS的步骤。
利用蜂窝通信系统的基站处的数据收集步骤，针对给定目标QoS参数（例如，数据速率）来记录在基站处接收到的每个V2N传输的某些链路特性是可能的。
这些观察被收集在类似数据库的存储系统、表、数据帧中……！
利用数据建模步骤，意图评估所记录的链路特性，并且提供一模型，随后的QoS预测步骤可以利用该模型来进行工作。
优选地，数据建模步骤包括以下步骤：以多个间隔来细分该多个链路特性，并且基于以多个间隔对链路特性的细分，来设立针对包括位置和时间的该多个链路特性的至少选择的子空间。通过调整细分步骤，可以控制该模型可以多精细地表示通信链路上的真实表现。在另一方面，该模型越完善，用于计算预测的处理开支（expenditure）就越大。因此，调整细分步骤是用于控制模型准确度和计算开支的好工具。
在一个实施例中，如果细分该多个链路特性的所述步骤包括以下步骤，则这是有利的：以多个相等长度的间隔、或者通过使用用于确定间隔的多个定义的分位数（quantile）来细分所述链路特性的值范围。经常地，以相等长度的间隔进行细分是适当的。然而，通信链路特性的性质可能需要基于分位数的更复杂的统计学评估。
如果在数据收集步骤中，将测量瞬时链路特性，并且针对某个目标QoS将该瞬时链路特性与针对所述多个链路特性加上所述通信链路上的所述传输的正在移动的通信伙伴的位置和时间的条目一起记录在表中，则这是有利的。
可以使用经验累积分布函数（ECDF）估计、核密度估计（KDE）或更高级的统计学或机器学习方法（混合模型等）来执行以下数据建模步骤，以允许非常准确的QoS预测。
该建模步骤可以后验地（posteriori）完成、即在数据收集时段之后完成，或者可以在线完成，其中它将随着具有测量结果的新观察的到来而定期更新。
这允许对不同特征的联合影响进行建模，而无需建立将这些特征与目标值进行链接的高度非线性函数的近似。
在这种方法中，时间数据用于对季节性进行建模。大多数特征（预测因子（predictor））是连续变量。然后，对QoS值进行预测将逼近（approximate）在给定预测因子的情况下将产生该QoS值的函数。相反，由于子空间中的细分，该方法允许单独地对针对目标值的离散集合的预测进行建模。简化的示例将是针对两个预测因子对分组错误率（PER）进行建模，这两个预测因子是：通信节点的数量和到基站的距离。根据通常的方法，尝试逼近函数PER = f（#, d）。基于本提议，创建了四个模型，一个用于高密度/短距离，一个用于高密度/长距离，一个用于低密度/短距离，并且一个用于低密度/长距离。这四个模型中的每一个都可以是例如基于先前记录的平均值和标准偏差的统计学分布。对该示例进行扩展，在更一般的实施例中，所有我们的预测因子的子间隔的每个组合，我们将具有一个模型。每个模型将仅递送针对所分配的子空间的某个目标QoS值的概率。
在优选实施例中，在将执行QoS预测的所述步骤之前接收QoS预测请求消息，并且其中在所述QoS预测请求消息中接收针对其请求了QoS预测的一个或多个目标QoS参数。优选地，该QoS预测请求消息还包含针对其请求了估计的车辆的本地参数，例如地理位置和所计划的导航路径。
在这里，典型的目标QoS参数包括以下QoS参数中的一个或多个：预测的数据速率、预测的时延、预测的丢失率、预测的吞吐量或预测的抖动。
在进一步的有利实施例中，所述数据建模步骤被先验地执行、即在预定的数据收集时段结束之后执行，或者当接收到新的测量结果时在线执行。这两个变型都是可能的，其中第一个变型将更易于实现。
QoS预测也是本提议的一部分。在该阶段，将预测目标QoS值。即，一应用请求某个目标QoS，并且该模型可以返回针对在所计划的时间段内可以达到该目标QoS值的概率的估计。这是通过观察（或例如针对地理位置和时间来预测）不同特征并且将它们与上一步骤中建立的对应子空间进行匹配来完成的。需要访问所请求的目标QoS的适当统计学分布，并且需要能够计算该QoS取得某些感兴趣值的概率。如果QoS预测不够良好，则该应用可以作出反应并且采取一些措施来改进安全性。这对于自主驾驶是非常重要的。
最终，当已经执行了QoS预测步骤时，在一个实施例中，将QoS预测响应消息传输回到QoS预测请求消息的发送者，该预测请求消息包含对目标QoS参数的估计，已经在所述QoS预测请求消息中针对该目标QoS参数请求了至少在多个接下来的几秒钟的时间段内的QoS预测。
本提议还涉及一种被适配成用于执行根据前述权利要求中任一项所述的方法中的步骤的装置，其中所述装置包括处理设备、以及用于记录所收集的数据的存储器部件。
在这里有利的是，所述装置连接到蜂窝移动通信系统的基站。优选地，它将位于基站处。
本提议还涉及一种包括程序代码的计算机程序，该程序代码当在所述装置的处理设备中运行时执行根据所要求保护的方法的数据收集、数据建模和QoS预测的步骤。
附图说明
在附图中示出并且在以下描述中更详细地解释了本公开的示例性实施例。
在附图中：
图1图示了V2V和V2X通信系统的原理架构；
图2示出了车辆的电子系统的框图；
图3示出了图示在通信设备与用于预测服务质量的装置之间的消息交换的图；
图4示出了用于实现本提议的计算机程序的流程图；
图5示出了用于收集多个传输特征的数据库的结构；
图6示出了被划分为用于数据建模的子空间的三维特征空间；
图7示出了遥控驾驶的第一应用场景；以及
图8示出了遥控驾驶的第二应用场景。
具体实施方式
本描述示出了本公开的原理。因此应当领会到，本领域技术人员将能够设想到尽管没有在本文中明确地描述或示出但是体现了本公开的原理的各种布置。
本文中记载的所有示例和条件式语言意图用于教育目的以帮助读者理解本公开的原理和发明人所贡献以便促进本领域的概念，并且被解释为不限于这种具体记载的示例和条件。
此外，记载了本公开的原理、方面和实施例及其具体示例的本文中的所有陈述意图涵盖其结构和功能等同物两者。附加地，所意图的是，这种等同物包括当前已知的等同物以及未来开发的等同物两者，即执行相同功能的所开发的任何元件，而与结构无关。
因此，例如，本领域技术人员应当领会的是，本文中呈现的图表示体现本公开原理的说明性电路的概念视图。
可以通过使用专用硬件、以及能够与适当的软件相关联地执行软件的硬件来提供图中所示的各种元件的功能。当由处理器提供时，这些功能可以由单个专用处理器、由单个共享处理器、或由多个单独的处理器（它们中的一些可以是共享的）提供。此外，术语“处理器”或“控制器”的明确使用不应当被解释为排他地指代能够执行软件的硬件，而是可以隐含地包括但不限于：数字信号处理器（DSP）硬件、用于存储软件的只读存储器（ROM）、随机存取存储器（RAM）和非易失性存储装置。
还可以包括常规和/或定制的其他硬件。类似地，图中所示的任何开关仅仅是概念上的。它们的功能可以通过程序逻辑的操作、通过专用逻辑、通过程序控制和专用逻辑的交互、或甚至手动地来执行，特定技术可由实现者来选择，如根据上下文更具体地理解的那样。
在本文的权利要求中，被表述为用于执行指定功能的部件的任何元件意图涵盖执行该功能的任何方式，包括例如：a）执行该功能的电路元件的组合；或b）以任何形式的软件，因此包括固件、微代码等，该软件与用于执行该软件的适当电路相组合以执行该功能。如这种权利要求所定义的公开内容在于以下事实：由各种所记载的部件提供的功能以权利要求所主张的方式被组合并且带到一起。因此认为可以提供那些功能的任何部件都等同于本文中所示的那些。
图1示出了本提议的系统架构。附图标记10标示用户设备。所描绘的用户设备被例示为车辆，并且更特别地，它是汽车。在其他示例中，它可以被不同地例示，例如智能电话、智能手表、平板计算机、笔记本或膝上型计算机等。所示出的是乘客汽车。如果用车辆来例示，则它可以是任何类型的车辆。其他类型的车辆的示例是：公共汽车，摩托车、商用车辆、特别是卡车、农业机械、建筑机械、轨道车辆等。本发明的使用将通常在陆地车辆、轨道车辆、水运工具和可能的飞机中。车辆10被配备有包括对应天线的板载连接模块160，使得车辆10可以参与任何形式的移动通信服务。图1图示了车辆10可以向移动通信服务提供商的基站210传输信号、以及从移动通信服务提供商的基站210接收信号。
这种基站210可以是LTE（长期演进）移动通信服务提供商的eNodeB基站、或5G移动通信提供商的gNB基站。基站210和对应装备是具有多个网络小区的移动通信网络的一部分，其中每个小区由一个基站210服务。
图1中的基站210位于车辆10正在其上行驶的主要道路附近。当然，其他车辆也可以在该道路上行驶。在LTE的术语中，移动终端对应于用户装备UE，该用户装备UE允许用户访问网络服务，从而经由无线电接口连接到UTRAN或演进UTRAN。典型地，这种用户装备对应于智能电话。当然，还在车辆10中使用移动终端。汽车10被配备有所述板载通信模块OBU160。该OBU对应于LTE或任何其他通信模块，利用该LTE或任何其他通信模块，车辆10可以在下游方向上接收移动数据，并且可以在上游或直接设备到设备方向上发送这种数据。
在LTE移动通信系统方面，LTE的演进UMTS地面无线电接入网络E-UTRAN由多个eNodeB组成，从而针对UE提供了E-UTRA用户平面（PDCP/RLC/MAC/PHY）和控制平面（RRC）协议终端。eNodeB借助于所谓的X2接口而彼此互连。eNodeB还借助于所谓的S1接口而连接到EPC（演进分组核心）200，更具体地，借助于S1-MME而连接到MME（移动性管理实体），并且借助于S1-U接口而连接到服务网关（S-GW）。
根据该一般架构，图1示出了eNodeB 210经由S1接口而连接到EPC 200，并且该EPC200连接到互联网 300。车辆10向其发送消息以及从其接收消息的后端服务器320也连接到互联网300。在协作和自主驾驶领域中，后端服务器320典型地位于交通控制中心中。可以将S1接口简化为利用无线通信技术进行实践，诸如借助于定向天线或基于光纤线缆的有线通信技术、在微波无线电通信的帮助下进行实践。最后，还示出了基础设施网络组件。其可以由道路侧单元RSU 310来例示。为了易于实现，认为所有组件都已经被分配有互联网地址（通常以IPv6地址的形式），使得可以相应地对在这些组件之间传输消息的分组进行路由。
LTE网络架构的各种接口是标准化的。它特别地被叫做各种LTE规范，这些规范是为了充分公开进一步的实现方式细节而可为公众获得的。
如在参议会条款（consistory clause）中已经提到的，协作驾驶操纵的一个突出示例被称为“成排”（platooning）。成排指代作为应用的智能车队驾驶，当排内的车辆间距离较小时，其也被称为“高密度成排”。车队的车辆（例如卡车）之间的距离d适应于交通状况并且被控制。目的是尽可能减小车队车辆之间的距离d以减少能量消耗。为此，必须在车队车辆之间不断地交换消息。在排的一种实现形式中，存在一个正在协调协作驾驶操纵的车辆。它是处于该排的前面的车辆，该车辆被称为排领队（platoon leader）。
通常，在高密度成排中，将适当长度的卡车结合在一起以覆盖一定距离，从而节省能量并且保护环境。所有车辆都被配备有与全球导航卫星系统相对应的GNSS接收器。GNSS接收器的示例是与全球定位系统相对应的GPS接收器，Galilei、GLONASS和Beidou接收器。该排的所有车辆都被配备有包括直接车辆通信能力的所述板载通信单元160。
车辆还可以被配备有用于周围环境观察的部件。用于捕获环境对象的传感器系统取决于应用而基于不同的测量方法。广泛应用的技术除了其他之外还有：与无线电检测和测距相对应的RADAR、与光检测和测距相对应的LIDAR、相机2D和3D以及超声传感器。
图2示意性地示出了车辆10的板载电子系统的框图。板载电子系统的一部分是信息娱乐系统，该信息娱乐系统包括：触敏显示单元20、计算设备40、输入单元50和存储器60。显示单元20既包括用于显示可变图形信息的显示区域，也包括用于由用户输入命令的被布置在显示区域上方的操作员界面（触敏层）。
存储器设备60经由另外的数据线80而连接到计算设备40。在存储器60中，象形图目录和/或符号目录被存放有象形图和/或符号，以用于附加信息的可能覆盖。
信息娱乐系统的其他部分（诸如，相机150、收音机140、导航设备130、电话120和仪表集群110）经由数据总线100与计算设备40连接。作为数据总线100，可以考虑根据ISO标准11898-2的CAN总线的高速变型。可替代地，例如，基于以太网的总线系统（诸如IEEE802.03cg）的使用是另一示例。其中发生经由光纤的数据传输的总线系统也是可用的。示例是MOST总线（面向介质的系统传输）或D2B总线（家用数字总线）。为了进行呼入（inbound）和呼出（outbound）无线通信，车辆10被配备有通信模块160。它可以用于移动通信，例如根据依据长期演进的LTE标准的移动通信。
附图标记172标示引擎控制单元。附图标记174对应于与电子稳定性控制相对应的ESC控制单元，并且附图标记176标示传输控制单元。这些控制单元的联网典型地利用CAN总线系统（控制器局域网）104而发生，所有的这些控制单元被分配到传动系统（drive train）的类别。因为各种传感器被安装在机动车辆中，并且它们不再仅仅连接到个体控制单元，所以这种传感器数据也经由总线系统104而被分发给个体控制设备。
然而，现代机动车辆还可以具有另外的组件，诸如另外的周围环境扫描传感器，如LIDAR（光检测和测距）传感器186或RADAR（无线电检测和测距）传感器182、以及更多视频相机151，例如作为前置相机、后置相机或侧边相机。这种传感器在车辆中越来越多地用于周围环境观察。可以在机动车辆中提供另外的控制设备，诸如自动驾驶控制单元ADC 184和自适应巡航控制单元ACC（未示出）等。车辆中也可以存在其他系统，诸如用于车辆间距离测量的UWB收发器（未示出）。UWB收发器可以典型地用于短距离观察，诸如3到10m。RADAR和LIDAR传感器182、186可以用于扫描高达150m或250m的范围，并且相机150、151覆盖从30m至120m的范围。组件182到186连接到另一通信总线102。以太网总线可能是针对该通信总线102的选择，由于它具有更高的数据传输带宽。适应于汽车通信的特殊需要的一种以太网总线在IEEE 802.1Q规范中被标准化。此外，可以经由V2V通信从其他道路参与者接收针对周围环境观察的许多信息。特别是对于不处于对观察车辆的视线LOS内的那些道路参与者，经由V2V通信来接收关于其位置和运动的信息是非常有利的。
附图标记190标示板载诊断接口。
出于经由通信接口160将车辆相关的传感器数据传输到另一车辆或中央计算机320的目的，提供了网关30。其连接到不同的总线系统100、102、104和106。网关30被适配成将它经由一个总线接收的数据转换成另一总线的传输格式，使得可以将其分布在那里指定的分组中。为了将该数据转发到外部，即转发到另一机动车辆或中央计算机320，板载单元160被配备有通信接口以便接收这些数据分组，并且进而将它们转换成相应使用的移动无线电标准的传输格式。如果要在不同的总线系统之间交换数据，则网关30采取所有必要的格式转换，如果需要的话。
由于自主驾驶正在兴起，因此在道路参与者当中以及在道路参与者与网络之间需要交换许多更多的数据。需要相应地适配用于V2V和V2X通信的通信系统。3GPP标准设置组织已经并且正在发布新一代5G蜂窝移动通信系统的功能，包括车辆到任何事物（V2X）功能。已经设计了大范围的车辆用例，其范围从信息娱乐到协作驾驶。取决于应用，对车辆到网络（V2N）通信范围内的Uu链路的要求会大幅度地改变。当其涉及到与安全性相关的时间要求严格的应用（诸如遥控驾驶，其中命令中心（CC）接管车辆10的某些驾驶功能）时，这些要求是在低时延、高数据速率和高可靠性下的信息交换。另一个用例对应于具有某些后端定位决策功能的高密度成排。如图1中所示，可以利用后端服务器320来例示命令中心和后端定位决策功能两者。
因此，预测未来服务质量（QoS）的能力是这种应用的促成因素，这是因为它们因此得到预先应对QoS性能中的下降的能力。在以下示例中，将由后端服务器320位于其中的遥控驾驶命令中心来请求QoS预测。
现在，图3示出了后端服务器320与基站210处的通信服务预测服务器220之间的消息交换过程。
为了得到遥控驾驶模式的最佳连接性，本提议的想法是事先向网络运营商通知关于所计划的活动，并且请求在某个时间段（例如接下来的几秒）内的QoS预测。遥控驾驶的命令中心从网络运营商接收回关于其可以提供的服务质量的预报。这里，在该示例中，在服务质量的情况下，它指代网络运营商可以在用于V2N通信的Uu链路上提供的质量。以类似的方式，本提议还可以支持不同的其他通信类型，诸如V2V或V2X通信类型。
图3示出了QoS预测请求消息QPREQ从后端服务器320被发送到网络运营商的基站210处的通信服务预测服务器220。在该实施例中，假设沿着主要道路的所有基站210都被配备有这种通信服务预测服务器220。在替代实施例中，可能提供一个通信服务预测服务器220，该服务器220服务于多个不同的基站210。通信服务预测服务器220利用QoS预测响应消息QPRSP来对作出请求的后端服务器320作出响应，或是对原始QoS预测请求消息QPREQ作出响应。QoS预测请求消息QPREQ包含针对其请求了QoS预测的一个或多个目标QoS参数（例如，时延要求、数据速率要求、吞吐量要求等）。优选地，该QoS预测请求消息还包含针对其请求了估计的车辆的本地参数，例如车辆10的地理位置和所计划的导航路径。
本提议在这里解决了作为V2N通信端到端路径的一部分的移动通信系统Uu链路上的QoS的预测，还请参见图1。所提出的解决方案以三个步骤来操作：数据收集步骤、建模步骤和操作步骤。建模步骤利用所收集的数据来导出模型；操作步骤使用所创建的模型来预测QoS。
图4中图示了该过程。利用在通信服务预测服务器220上运行的程序的流程图来图示该过程。该程序在程序步骤410中开始。第一程序步骤412是数据收集。这意味着，将在基站210处的通信服务预测服务器220处的表中记录通信链路参数的许多不同测量结果。
通信链路可以提供某些目标QoS水平。对于这些QoS水平（例如，数据速率），基站5G/LTE记录目标QoS水平、连同每个V2N传输的以下特征：
· 针对上行链路（UL）和下行链路（DL）两者的信道模型；
· 链路预算；
· 工作频率和所使用的带宽；
· MIMO参数（用户装备（UE）和5G gNB/eNB两者上的天线数量）；
· gNB/eNB的波束成形特性；
· 分片（slice）类型（eMBB、URLLC、mMTC）、以及其在所分配的资源方面的配置；
· 时间戳（小时、工作日、高峰时间、节假日等）；
· 小区负载；
· 小区中的车辆的地理位置。
这些观察被收集在通信服务预测服务器220的类似数据库的存储系统中。这种类似数据库的存储系统的示例是图5中所描绘的表。利用所有列出的数据项、频率、带宽、UL模型、DL模型、链路预算、MIMO UE参数、MIMO eNB参数、波束成形特性、分片类型、位置、时间戳、小区负载、吞吐量、时延……，基站210具有良好的基础以便导出用于预测QoS的模型。
使用来自数据收集步骤412的所存储的数据，数据建模步骤414随后进行。首先，为了准备，特征空间将被细分成子空间。在图5中，针对具有特征D1、D2和d的三维特征空间来说明该步骤。图5的表中的每个条目都对应于一特征。如果例如位置、时间和吞吐量将被选择为特征，则图6中图示的由跨度为2×4×4的子空间的所图示的两层立方体包括：D2方向上的位置、d方向上的时间、以及D1方向上的吞吐量。例如，可能以200m的间隔来细分位置。可能以秒为间隔来细分时间。其也可能以一周中的几天来区分。可以以10 Mbit/s的间隔来划分吞吐量。对于图6中所描绘的2×4×4方形长方体而言，针对吞吐量范围，将仅有两个间隔。这主要是出于说明性目的。实际上，该方形长方体应当具有更多的层，从而反映对吞吐量的完善细分。在图6中，在该立方体右侧描绘的公式中的索引具有以下含义。I1,2意味着：“在D1方向上取第二单元（cell）”；I2,4意味着：“在D2方向上取第四单元”；I3,1意味着：“在d方向上取第一单元”。
当然，在实际的实现方式中，应当考虑来自图4中的表的另外特征，以使得该方形长方体成为n-多胞形（orthotope）（也被称为超矩形）。例如，小区负载可以用百分比值来表示，其中100％对应于容量的完全使用。可能的特征空间细分可能采用如以下示例中那样的间隔的形式：
[0…10％]、[10…20％]、[20…30％]、[30…40％]、[40…50％]、[50…60％]、[60…70％]、[ 70…80％]、[80…90％]、[90…100％]。
由于链路预算是以dBm为单位来计算的，因此可以以例如10dBm的等距间隔来划分值范围。作为另外的示例，可以以10ms或100ms的间隔来细分时延参数。
要注意的是，特征空间典型地被划分为相等长度间隔的子空间。然而，存在现有的其他划分方法，诸如分位数或任何其他统计学划分方法，这些方法可能取决于特征空间的性质而出于某些原因所适用。
在执行了细分特征空间的步骤之后，接下来的是针对每个子空间对目标QoS（例如数据速率）的统计学分布进行建模的步骤。可以使用经验累积分布函数（ECDF）估计、核密度估计（KDE）或更高级的统计学或机器学习方法来执行该建模步骤。提及所谓的混合模型作为示例。结果，针对每个子空间，计算达到目标QoS值的概率，并且将该概率记录在对应的数据集中。
在如图4中所描绘的实施例中，该建模步骤414可以后验地完成、即在数据收集时段之后完成。可替代地，它可以在线完成，其中它随着新的观察结果到来而定期更新。在这种实施例中，数据收集与数据建模并行发生。这允许对不同特征的联合影响进行建模，而无需建立将这些特征与目标值进行链接的高度非线性函数的近似。然而，优选是使用时间数据来对季节性进行建模。
如图5中所指示，可以以表的形式来构造数据库。这种表包含用于各种信道估计和技术相关特性的字段，诸如频率、带宽、UL模型、DL模型、链路预算、MIMO参数、波束成形特性、分片类型、位置、时间、调制方案、小区负载、已实现的吞吐量、时延等。
图4的流程图中的下一个步骤是QoS预测。该步骤利用从数据收集步骤412中记录的表中导出的模型。在这里发生的是：在接下来的几秒内，将预测QoS参数，例如数据速率。预测结果将被递送到请求了QoS预测的应用，在这里是遥控驾驶命令中心的后端服务器320。该应用可以利用预测结果以用于控制。
下文中将描述两个用例。两者都涉及遥控驾驶。图7中示出了第一个。相同的附图标记对应于如先前图中所描绘的相同类型的组件。图7示出了在道路上行驶的车辆10。在所述后端服务器320位于其中的交通控制中心处，存在被配备有多个监视器的计算机工作场所，其中有人员负责某个区域中的交通控制。他的工作基本上由管理、监控（surveillance）和控制的任务组成。要注意的是，在一些神经过敏（neuralgic）的地方上，安装了监控相机（未示出），其视频流将被传送到交通控制中心，在该交通控制中心处，该视频流将被显示在监视器上。现在，图7示出了其中卡车12例如出于卸载货物的目的而使狭窄道路阻塞了一会儿的情形。卡车12后面的所有车辆10都具有如下问题：即由于该道路太窄，因此它们无法越过卡车12。现在，如果这些车辆10处于自动驾驶模式中，而那里没有可以通过手动驾驶来接管的驾驶员，则无法解决该阻塞情形。由于车辆10还被配备有相机，因此在图7中所描绘的时间点TStart处，如果识别出阻塞情形，则这些相机的视频流还将被传送到交通控制中心。在卡车12的后面，到下一个基站210的连接性良好，并且可以传送完整的视频流。在卡车12旁边，由于卡车12使来自车辆10的信号传输衰减，因此连接性不是那么良好。在卡车12的前面，信号传输再次良好。在该情形下，远程操作员可以帮助解决该阻塞情形。他将接管对自动车辆10的控制。通过远程控制，车辆10将被控制以越过卡车12。车辆10将被操控以部分地在人行道上行驶，以越过卡车12。在这样做之前，QoS预测请求消息QPREQ将被发送到基站210，被阻塞的车辆10被登记（book in）到该基站210。基站210基于已经如前所解释的那样建立的模型来执行QoS预测的步骤。在QoS预测响应消息中，该基站返回接下来几秒内的其所得的QoS预测。远程操作员在时间T1处命令自动车辆10从完整视频流送模式切换到静止图片传送模式，这是因为QoS预测预报在接下来的几秒内没有足够的数据速率来进行完整的视频流送。要明确地注意的是，在遥控驾驶期间也将适配驾驶速度，即命令降低速度。在图7中描绘了将被不时地传送的多个静止图像。在已经围绕卡车12操控了车辆10之后，远程操作员将完全控制权移交回到车辆10中的自动驾驶功能，并且由于完全连接性再次恢复，因此该车辆将在时间T2处切换回到完整视频流送模式。该模式在时间Tend处结束，在Tend处，远程操作员将控制权交还给车辆10的自动驾驶功能。
图8示出了其中车辆10正在区域性道路上行驶的另一个用例。它正在接近被描绘成靠近车辆10的基站210的覆盖区域的尽头。覆盖区域的尽头用虚线来标记。由于车辆10处于遥控驾驶模式中，因此出于安全性原因，良好的连接性是必须的。因此，监视自动车辆10的远程操作员会在屏幕上得到如下警报：车辆10正在到达覆盖区域的尽头，在其中该车辆可能会经历针对连接性的QoS中的降低。再次，QoS预测请求消息QPREQ将由后端服务器320传输到基站210。当后端服务器320接收回预测结果时，如果QoS对于瞬时速度而言不够良好，则它将通过命令车辆10减速来对此作出反应。当车辆10被移交给下一个基站210时，将停止遥控干预，并且完全控制权返回到车辆10的自动驾驶功能。
要理解的是，所提出的方法和装置可以以各种形式的硬件、软件、固件、专用处理器或其组合来实现。专用处理器可以包括专用集成电路（ASIC）、精简指令集计算机（RISC）和/或现场可编程门阵列（FPGA）。优选地，所提出的方法和装置被实现为硬件和软件的组合。此外，该软件优选地被实现为有形地体现在程序存储设备上的应用程序。该应用程序可以被上传到包括任何合适架构的机器并由其执行。优选地，该机器在具有诸如一个或多个中央处理单元（CPU）、随机存取存储器（RAM）和（一个或多个）输入/输出（I/O）接口之类的硬件的计算机平台上实现。该计算机平台还包括操作系统和微指令代码。本文中描述的各种过程和功能可以是经由操作系统执行的微指令代码的一部分或应用程序的一部分（或其组合）。另外，各种其他外围设备可以连接到计算机平台，诸如附加的数据存储设备和打印设备。
应当理解的是，图中所示的元件可以以各种形式的硬件、软件或其组合来实现。优选地，这些元件在一个或多个经适当编程的通用设备上以硬件和软件的组合来实现，该通用设备可以包括处理器、存储器和输入/输出接口。在本文中，短语“耦合”被定义为意指通过一个或多个中间组件来直接连接或间接连接。这种中间组件可以包括基于硬件的组件和基于软件的组件两者。
要进一步理解的是，因为优选地以软件来实现附图中描绘的构成性系统组件和方法步骤中的一些，所以系统组件（或过程步骤）之间的实际连接可以取决于对所提出的方法和装置进行编程所采用的方式而不同。在给定本文中的教导的情况下，相关领域的普通技术人员将能够考虑所提出的方法和装置的这些和类似的实现方式或配置。
本公开不限于这里描述的示例性实施例。存在针对许多不同的改编和开发的范围，它们也被认为属于本公开。例如，本提议的另一个用例是高密度成排，上面对此进行了简要描述。在这种用例中，将根据QoS预测来控制排成员之间的车辆间距离。如果QoS预测预告了服务质量中的下降，则出于安全性原因，将命令该排增加车辆间距离。这可以由远程操作员或由排领队来控制。
附图标记列表
10 车辆
12 卡车
20 触摸屏
30 网关
40 计算设备
50 操作元件单元
60 存储器单元
70 至显示单元的数据线
80 至存储器单元的数据线
90 至操作元件单元的数据线
100 第一数据总线
102 第二数据总线
104 第三数据总线
106 第四数据总线
110 多功能显示器
120 电话
130 导航系统
140 收音机
150 前置相机
151 后置、左侧、右侧相机
160 板载单元
172 引擎控制设备
174 ESP控制设备
176 传输控制设备
182 RADAR传感器
184 自动驾驶控制设备
186 LIDAR传感器
190 板载诊断接口
200 演进分组核心
210 基站
220 通信服务预测服务器
300 互联网
310 道路侧单元
320 后端服务器
410 –
418 计算机程序的不同程序步骤
Uu V2N通信链路
PC5 V2V通信链路
QPREQ QoS预测请求消息
QPRSP QoS预测响应消息
D1 第一维度
D2 第二维度
d 第三维度
Tstart 遥控驾驶的开始时间
Tend 遥控驾驶的结束时间
T1 服务劣化的开始时间
T2 服务劣化的结束时间

Claims (9)

1.一种用于在至少一个通信伙伴(10)正在移动的情况下来预测通信链路(Uu)上的通信的服务质量的方法，所述方法包括：数据收集步骤，在所述数据收集步骤中，测量多个瞬时链路特性，并且将所述多个瞬时链路特性连同所述正在移动的通信伙伴(10)的位置和时间信息一起记录在数据库中；数据建模步骤，在所述数据建模步骤中，对给定目标服务质量的统计学分布进行建模；以及预测目标服务质量的步骤，
其中所述数据建模步骤包括以下步骤：通过将所述多个链路特性的值范围细分成多个相等长度的间隔或者通过使用多个定义的分位数来将所述多个链路特性细分成多个间隔，并且基于所述链路特性到所述多个间隔的细分来设立针对包括位置和时间的对所述多个链路特性的至少选择的子空间，以及
其中给定目标服务质量的统计学分布是单独地针对所述子空间被建模的。
2.根据权利要求1所述的方法，其中在所述数据收集步骤中，测量瞬时链路特性，并且针对某个目标服务质量将所述瞬时链路特性与针对所述多个链路特性加上所述通信链路上的传输的位置和时间的条目一起记录在表中。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其中在所述预测目标服务质量的步骤被执行之前，接收服务质量预测请求消息(QPREQ)，所述服务质量预测请求消息(QPREQ)包括针对其请求了预测的一个或多个目标服务质量参数。
4.根据权利要求3所述的方法，其中所述目标服务质量参数包括以下各项中的一个或多个：预测的数据速率、预测的时延、预测的丢失率、预测的吞吐量或预测的抖动。
5.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中所述数据建模步骤被后验地执行、即在预定的数据收集时段之后执行，或者当接收到新的测量结果时在线执行。
6.根据权利要求3或4所述的方法，其中将服务质量预测响应消息(QPRSP)传输回到所述服务质量预测请求消息(QPREQ)的发送者，所述服务质量预测响应消息(QPRSP)包含对目标服务质量参数的估计，已经在所述服务质量预测请求消息(QPREQ)中针对所述目标服务质量参数请求了至少在接下来的几秒钟的时间段内的服务质量预测。
7.一种被适配成用于执行根据前述权利要求中任一项所述的方法中的步骤的装置，其中所述装置包括处理设备和用于记录所收集的数据的存储器部件。
8.根据权利要求7所述的装置，其中所述装置连接到蜂窝移动通信系统的基站(210)。
9.一种其上存储有计算机程序的计算机可读介质，所述计算机程序包括程序代码，所述程序代码当在根据权利要求7或8的所述装置的处理设备中运行时使得所述装置执行根据依据权利要求1至6之一的方法的数据收集、数据建模、以及预测目标服务质量的步骤。
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