隨著智能交通系統與自動駕駛技術的快速發展，車聯網已成為現代交通體系的核心支撐。在車聯網的復雜通信環境中，如何確保車輛在不同網絡間實現無縫、可靠、低延遲的通信切換，是提升系統整體性能與用戶體驗的關鍵技術挑戰。其中，基于4G蜂窩網絡與專用短程通信技術兩種異構網絡間的切換機制研究，具有重要的理論價值和現實意義。
一、異構網絡特性與互補優勢分析
DSRC技術專為車用環境設計，具有極低的端到端傳輸延遲（通常低于100毫秒）和高可靠性，非常適用于車輛安全應用，如前向碰撞預警、緊急制動通知等對實時性要求極高的場景。其覆蓋范圍有限，通常為數百米，且易受障礙物和天氣影響。相比之下，4G蜂窩網絡（LTE）具有廣域覆蓋、高移動性支持和大規模連接的優勢，能夠為車輛提供持續的互聯網接入、高清地圖更新和娛樂信息服務。將兩者結合，可以實現車輛在局部熱點區域通過DSRC進行高效、低延遲的安全通信，而在廣域范圍內通過4G網絡保持連接，從而形成優勢互補的異構車聯網通信架構。
二、切換機制面臨的核心挑戰
實現4G與DSRC之間的高效切換并非易事，主要面臨以下挑戰：
- 決策觸發難題：在車輛高速移動（如高速公路場景）下，如何準確、及時地判斷切換時機？過早切換可能導致不必要的信令開銷和網絡資源浪費；過晚切換則可能因DSRC信號快速衰減而導致通信中斷，危及行車安全。
- 切換延遲與丟包：網絡切換過程涉及鏈路中斷、新鏈路建立、IP地址更換等環節，不可避免地會引入一定的延遲和數據包丟失。這對于需要連續數據流的自動駕駛控制指令或實時安全消息而言，可能是致命的。
- 異構網絡的無縫集成：4G與DSRC在協議棧、網絡架構和管理實體上存在顯著差異。如何設計統一的控制平面，實現認證、計費、資源管理和移動性管理的平滑過渡，是系統集成的關鍵。
三、現有切換機制研究概述
學術界和工業界已提出多種切換機制來應對上述挑戰，主要可分為以下幾類：
- 基于閾值的切換算法：這是最直觀的方法。通過持續監測DSRC信號強度（如接收信號強度指示RSSI）、信噪比或車輛位置信息，當測量值低于預設閾值時，觸發向4G網絡的切換。為了提高準確性，常結合車輛速度、方向預測和數字地圖信息進行輔助決策。
- 基于模糊邏輯或神經網絡的智能切換：考慮到車聯網環境的動態復雜性，單一的閾值難以適應所有場景。基于模糊邏輯的系統可以將信號強度、距離、速度等多個參數作為輸入，通過模糊規則庫進行綜合評判，輸出更柔性的切換決策。神經網絡方法則能通過學習歷史切換數據，自適應地優化決策模型。
- 基于軟件定義網絡與網絡功能虛擬化的架構：SDN通過分離控制平面與數據平面，為異構網絡提供了統一的集中控制視圖。NFV則將網絡功能軟件化。結合兩者，可以動態、靈活地配置網絡資源，在車輛移動過程中預先建立好4G鏈路，實現“先建后斷”的平滑切換，顯著降低中斷時間。
- 跨層優化機制：打破傳統的分層協議壁壘，將應用層需求（如消息緊急程度）、網絡層狀態和物理層參數聯合考慮。例如，對于非緊急的娛樂數據，可以容忍較長的切換延遲；而對于安全消息，則啟用快速切換甚至雙鏈路并行傳輸模式，確保消息必達。
四、未來研究方向與展望
隨著5G技術的商用和C-V2X標準的演進，未來的車聯網異構網絡將更加復雜和高效。相應的切換機制研究也需與時俱進：
- 5G與DSRC/LTE-V2X的融合切換：5G網絡超低延遲、高可靠和海量連接的特性，將使其成為車聯網的核心承載網絡。研究5G NR與既有DSRC或LTE-V2X間的切換，特別是利用5G網絡切片技術為不同優先級的車聯網業務提供定制化切換策略，是重要方向。
- 人工智能的深度應用：利用深度強化學習等先進AI技術，讓車輛或路側單元能夠根據實時環境和高維狀態空間，自主學習和優化切換策略，實現動態環境下的全局性能最優。
- 安全與隱私保護：切換過程中涉及大量的信令交互和身份認證，必須設計輕量級且安全的認證協議，防止惡意節點誘導錯誤切換或發起中間人攻擊，同時保護車輛位置等隱私信息。
結論
車聯網環境下4G與DSRC異構網絡的切換機制，是實現全天候、全場景可靠車路協同的基石。當前研究已在切換決策、架構設計和性能優化方面取得了顯著進展。面對未來更高速、更密集、業務更多樣的車聯網場景，需要從網絡架構、智能算法和安全保障等多個維度持續創新，構建更加智能、高效、魯棒的異構網絡融合與切換體系，最終為高級別自動駕駛和智慧交通的全面實現奠定堅實的通信基礎。
