Vehicle-To-Vulnerable Road Users Channel Modeling in Critical Scenarios

Abstract

According to the world health organization, traffic accidents take about 1.35 million lives and cause more than 50 million injured persons globally each year. Vulnerable road users (VRUs), i.e., pedestrians, cyclists and motorcyclists, account for almost half of the road victims. Direct vehicle-to-VRU (V2VRU) communication can prevent accidents by providing 360◦ awareness and improving detection, localization, and tracking of both vehicles and VRUs. Having a realistic channel is a prerequisite for developing a reliable V2VRU communication system. Contrary to vehicle-to-vehicle (V2V) and vehicle-to-infrastructure (V2I) communications, V2VRU communication did not attract much attention in research. A dedicated channel model for V2VRU communication in critical accident scenarios is still missing. In order to remedy this situation, this thesis aims to provide the first full parametrization for a geometry-based stochastic channel model (GSCM) for critical urban scenarios. For this purpose, experimental single-input single-output (SISO) channel measurements were conducted in both open-field and urban environments. The measurements were carried out at a carrier frequency of 5.2 GHz which is close to the 5.9 GHz ITS-G5 band and to the 5.7 GHz industrial, scientific and medical (ISM) band. The measurements were executed with a bandwidth of 120 MHz taking into account the most critical accident scenarios involving vehicle and VRUs.

Even though a handful of recent studies addressed the path loss of the vehicle-to-pedestrian (V2P) channel, little is known about the impact of the pedestrian mobility, obstruction by parked vehicles, and shadowing by a crowd surrounding the pedestrian on the received power. In this thesis, these aspects are investigated and path loss models are proposed. Moreover, the diffraction loss due to the obstruction of parked vehicles is calculated. The findings on the diffraction loss are then verified by simulations. It is shown that the multiple knife-edge model provides a good match to the measured diffraction loss.

Note that it is well established in literature that vehicular channels are nonstationary. Therefore, in order to parameterize a GSCM channel model, the stationarity distance is required. However, the non-stationarity of the V2VRU channel has not yet been analyzed in literature. Hence, in this work, the nonstationarity of the V2VRU channel is investigated and the stationarity distance is estimated. Furthermore, the time-variant channel impulse response (CIR) in the urban environment is found to be highly cluttered by diffuse multipath components (DMCs). To allow for further characterization of the specular multipath components (SMCs), a novel method is proposed to extract the SMCs from the CIR based on the density of their neighboring multipath components (MPCs). Further, an algorithm for tracking SMCs over time based on their delay and magnitude is presented. In order to gain more insight on the evolution of the radio channel, the locations of all scatterers in the propagation environment are estimated by employing a joint delay-Doppler estimation algorithm.

Finally, the thesis proposes a full parametrization for the WINNER-type GSCM. In particular, the large scale parameters (LSPs) and their correlations are estimated in the log domain. The results show that the log-normal distribution provides a good fit to the distributions of the LSPs. Following the parameterization, channel simulations are performed with the quasi deterministic radio channel generator (QuaDRiGa) implementation. Thereafter, the GSCM with the proposed parameters is validated. The channel validation shows that the proposed model provides a very good representation for the V2VRU propagation channel in the considered scenarios.

The proposed channel model can be used in simulations to develop and evaluate V2VRU communication and collision avoidance algorithms in critical accident scenarios.

Alternate abstract:

Nach Angaben der Weltgesundheitsorganisation fordern Verkehrsunfälle jedes Jahr weltweit etwa 1.35 Millionen Menschenleben und verursachen mehr als 50 Millionen Verletzungen. Fast die Hälfte der Verkehrsopfer sind Fußgänger, Radfahrer und Motorradfahrer. Diese Verkehrsteilnehmer sind im Straßenverkehr besonders gefährdet, wodurch sie auch als schwache Verkehrsteilnehmer oder Vulnerable Road Users (VRU) benannt werden. Die direkte Kommunikation zwischen Fahrzeugen und vulnerablen Verkehrsteilnehmern (V2VRU) kann Unfälle verhindern, indem sie eine Rundumsicht ermöglicht und die gegenseitige Erkennung und Lokalisierung von Fahrzeugen als auch von Verkehrsteilnehmern verbessert. Ein realistischer Kanal ist eine entscheidende Voraussetzung für die Entwicklung eines zuverlässigen V2VRU Kommunikationssystems. Im Gegensatz zur Fahrzeug-zu-Fahrzeug- (V2V) und Fahrzeug-zu-Infrastruktur (V2I) Kommunikation wurde der V2VRU-Kommunikation in der Forschung noch nicht viel Aufmerksamkeit geschenkt. Ein dediziertes Kanalmodell für V2VRU Kommunikation in kritischen Unfallszenarien ist noch nicht vorhanden. Um hier Abhilfe zu schaffen, zielt diese Arbeit darauf ab, die erste vollständige Parametrisierung eines geometriebasierten stochastischen Kanalmodells (geometry-based stochastik channel model, GSCM) für kritische Unfallszenarien in Städten zu erstellen. Zu diesem Zweck wurden experimentelle Single-Input-Single-Output (SISO)-Kanalmessungen sowohl im freien Feld als auch in städtischen Umgebungen durchgeführt. Für die Kanalmessungen wurden Signale mit einer Bandbreite von 120 MHz bei einer Trägerfrequenz von 5.2 GHz eingesetzt, die in der Nähe des 5.9-GHz-ITS-G5-Bandes und des 5.7-GHz-ISM-Bandes (Industrie, Wissenschaft und Medizin) liegen. Dabei wurden kritische Unfallszenarien mit Fahrzeugen und VRUs in den Messungen nachgestellt.

Obwohl sich eine Handvoll neuerer Studien mit dem Pfadverlust des Fahrzeug-Fußgänger-Kanals (V2P) befasst haben, ist nur wenig über die Auswirkungen der Mobilität des Fußgängers, der Behinderung durch geparkte Fahrzeuge und der Abschattung durch eine umgebende Menschenmenge auf die Empfangsleistung bekannt. In dieser Arbeit werden diese Aspekte untersucht und neue Modelle für den Pfadverlust vorgeschlagen. Außerdem wird der Beugungsverlust aufgrund der Behinderung durch geparkte Fahrzeuge berechnet und modelliert. Die Erkenntnisse über den Beugungsverlust werden außerdem durch Simulationen unterstützt, die zeigen, dass das Multiple-Knife-Edge Modell eine gute Übereinstimmung mit dem gemessenen Beugungsverlust bietet.

Es ist in der Literatur gut belegt, dass Fahrzeugkanäle nicht stationär sind. Um ein GSCM-Kanalmodell zu parametrisieren, ist daher die Kenntnis der Stationaritätsdistanz erforderlich. Die Nicht-Stationarität des V2VRU-Kanals wurde jedoch in der Literatur noch nicht analysiert. Daher wird in dieser Arbeit die Nicht-Stationarität des V2VRU-Kanals untersucht und die Stationaritätsdistanz geschätzt. Darüber hinaus wird festgestellt, dass die zeitvariante Kanalimpulsantwort (Channel Impulse Response, CIR) in der städtischen Umgebung durch diffuse Mehrwegekomponenten (Diffuse Multipath Components, DMCs) stark geprägt ist. Um eine Charakterisierung der reflektierte Mehrweg Komponenten (Specular Multipath Components, SMCs) zu ermöglichen, wird eine neuartige Methode zur Extraktion der SMCs aus der CIR basierend auf der Dichte ihrer benachbarten Mehrwegkomponenten vorgeschlagen. Darüber hinaus wird ein Algorithmus zur Verfolgung von SMCs über die Zeit auf der Grundlage ihrer Verzögerung und Amplitude vorgestellt. Um einen besseren Einblick in die Entwicklung des Funkkanals zu erhalten, wird die Position der Streuer in der Ausbreitungsumgebung mit Hilfe eines Algorithmus zur gemeinsamen Verzögerungs-und-Doppler-Schätzung ermittelt.

Schließlich wird in dieser Arbeit eine vollständige Parametrisierung für das GSCM vom WINNER-Typ vorgeschlagen. Insbesondere werden die Kanalparameter und ihre (Kreuz-) Korrelationen im log-Bereich geschätzt. Die Ergebnisse zeigen, dass die lognormale Verteilung eine gute Annäherung an die Verteilungen der Kanalparameter bietet. Nach der Parametrisierung werden Kanalsimulationen mit dem quasi deterministischen Funkkanalgenerator (QuaDRiGa) durchgeführt. Abschließend wird der GSCM mit den vorgeschlagenen Parametern validiert. Die Kanalvalidierung zeigt, dass das vorgeschlagene Modell eine sehr gute Darstellung des V2VRU-Ausbreitungskanals in den betrachteten Szenarien liefert. Daher kann das vorgeschlagene Kanalmodell in Simulationen verwendet werden, um V2VRU-Kommunikation und Kollisionsvermeidungsalgorithmen in kritischen Unfallszenarien zu entwickeln und zu bewerten.