车联网给 RF 带来的挑战与 Qorvo 的解决方案
本文来自Qorvo公众号
车联网趋势
随着 4G/5G 频带的广泛扩展和先进载波聚合技术对数据带宽的扩充，车联网的发展趋势正紧密跟随先进的智能手机应用。
其它技术趋势包括基于 C-V2X 或 DSRC 的 V2X（Vehicle to Everything）、高精度 GPS（GNSS）、 雷达、毫米波和 UWB 关键 FOB。
以上技术及方案通过多种途径支持自动驾驶/ADAS。
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V2X ——通过将车辆连接至车辆、路边设施、交通信号灯和许多其它系统来确保安全。V2X将成为未来自动驾驶车辆不可或缺的一部分。
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4G/5G 支持多条通信链路，可在汽车间传输数据。数据的收集和传输对于实现自动驾驶汽车至关重要。
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GPS/GNSS 支持高精度定位，以推动自动驾驶与定位服务。
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雷达——雷达早已被汽车业用于提供位置和定位反馈。
因此，车联网为相关的元器件带来了挑战:多种协议必须共存，而不会干扰其它频率和系统功能;整合安全功能需要广泛的系统互操作性与共存性。
Qorvo 正与汽车 OEM 和一线厂商合作，以了解车联网给 RF 系统带来的难题；也在探索如何将公司在智能手机领域的广泛知识应用于车联网。这些知识使 Qorvo 能开发高度集成的专用 RF 解决方案，以解决车联网所面临的独特挑战。
具体地，Qorvo 聚焦车联网市场，专注于车载信息娱乐模块、远程信息处理控制单元（TCU）、网络接入设备（NAD）和补偿器（SharkFin）等相关应用。
所有应用程序均包含多个 RF 协议，这些协议可以采用 Qorvo 的复杂 RF 系统组件。因为 Qorvo 支持多种RF协议，例如 4G/5G LTE、Wi-Fi（802.11ac 和 802.11ax）、蓝牙、SDARS 或卫星广播、GNSS（GPS）、V2X（C-V2X 和 DSRC 802.11p）、雷达及毫米波等。
Qorvo 提供分立滤波器、开关、功率放大器（PA）、低噪声放大器（LNA），和用于解决复杂系统级挑战的全集成模块。其中，Qorvo 先进的过滤器技术提供带来加强设备间共存的解决方案：1、BAW 滤波器——提供可实现设备间共存的高 Q 值、低损耗特性。例如，5G WiFi 频率会干扰 V2X 安全频带，并需要一个滤波器来抑制无用信号。2、OEM 要求使用关键的滤波器技术。
集成模块整合了 Qorvo 的多种技术/产品，例如：体声波（BAW）滤波器、表面波（SAW）滤波器，砷化镓异质结双极晶体管（HBT）器件、绝缘开关和 LNA 点点taptap安卓等。集成解决方案可利用以上所有技术来解决系统级挑战。
车联网协同感知的时效性受无线时延制约，时延导致的位置偏差随车速增长，信道接入时延是主要不确定来源。低延迟机制在链路层采用预约调度为感知数据预留资源，网络层选择低跳数路径，多链路按优先级冗余传输。测试表明预约调度使时延分布集中、尾部概率降低，维持了高速场景下的决策准确率。
通感算融合车联网将毫米波雷达感知、多链路传输与边缘计算整合为低时延闭环。雷达点云在车载端初步聚类后上传，多链路按优先级冗余传输安全数据，边缘节点融合多车感知消除盲区并生成控制指令。各环节时延需满足控制周期约束。测试表明该架构在链路恶化和密集交通场景下维持了闭环时延与可靠性。
车联网毫米波雷达多链路融合需统一目标级数据格式，以时间戳和时钟同步实现时空对齐，将本地坐标转换至全局参考系。多链路调度根据数据类型分配传输资源，安全数据冗余发送。协同定位利用多车观测几何差异解算目标最优位置，精度取决于观测角度分布。测试表明融合扩展感知覆盖并提升定位精度，数据共享时延满足时效要求。
高速汽车视频传输链路即使通过了常规信号完整性(SI)的验证，仍有必要在真实的整车射频(RF)环境下进行验证。本文介绍了一项系统级验证案例研究，研究对象是一条基于串行器/解串器(SERDES)的千兆多媒体串行链路3(GMSL3)同轴汽车视频传输路径，该路径出现了间歇性黑屏现象。
6G通感算一体化（ISAC）架构融合通信、感知与计算资源，支撑自动驾驶业务。本文构建包含毫米波雷达（Millimeter Wave Radar）感知、多链路协同传输与安全闭环管控的车联网一体化架构，实现感知精准化与传输多元化。
