随着智能交通系统（ITS）的快速发展，对高速、稳定且低延迟的通信技术的需求日益增长。自由空间光通信（FSO）作为一种新兴的无线通信方式，因其高带宽、抗电磁干扰和部署灵活等优势，逐渐成为智能交通领域的重要研究方向。然而，尽管FSO技术在理论上具备巨大潜力，其在实际应用中仍面临诸多挑战。今天电子展小编就来聊一聊自由空间光通信在智能交通系统中的应用前景与技术难题。

作为FSO光源的激光二极管（LD）具有小尺寸、高亮度、远距离照明和高电光转换效率等优势。目前已有宝马、奥迪等品牌采用激光车灯用于远程照明，未来激光灯有望被用于道路照明并普及于ITS中。此外，红外激光还被应用于激光雷达（LiDAR），帮助车辆获取周围环境的信息。随着激光设备的普及，LD将越来越多地出现在ITS中，为FSO通信的应用奠定基础。总体来看，FSO通信利用光学频段的宽阔无干扰资源，有望缓解传统V2X技术的带宽和干扰瓶颈，为ITS提供高容量、低干扰的通信链路。

系统实现

V2X中的FSO通信系统的物理结构包括发射端、光学信道和接收端三部分。发射端包括车灯和激光雷达。车灯采用激光二极管阵列作为光源，其白光照明特性可通过两种方式实现：一种是将红绿蓝三色激光束合并，生成白光；另一种是用蓝光LD激发黄色荧光粉来产生白光。此后经过扩束，激光车灯可以实现大范围照明。除了可见激光用于照明外，红外激光则用于LiDAR，实现对周围环境的高精度测距。光信号通过视距（LoS）链路在大气信道中传输，信道特性主要受车辆的快速移动和天气因素影响。车辆高速移动导致发射器与接收器之间距离和角度变化，使接收光强发生波动；同时，大气中的散射、吸收和湍流引起信号衰减和随机强度起伏。 接收端一般采用光电二极管（PD）或相机进行光信号探测。相机接收器可以同时识别来自多个光源的信号，并通过图像处理跟踪发射源位置，从而建立稳定的链路；但由于帧率和像素读取延时较高，相机方案在低时延要求严格的关键应用中受限。相比之下，PD接收器响应速度快，适合高动态场景，但宽视场的PD易受其他光源干扰，而窄视场PD需要对准光束方向。常用的PIN型PD成本低廉，适合作为FSO通信的接收端；而雪崩光电二极管（APD）和单光子雪崩二极管等高灵敏度器件则可提高在恶劣天气下的接收性能。

有益效果

通信在ITS中的优势主要体现在三个方面：通信范围拓展：采用高亮度激光二极管和自适应照明技术可显著延长通信范围。已有研究表明，传统基于LED的可见光通信系统在低误码率下的有效距离仅为百米量级。引入激光二极管后，由于激光束发散角更小、光束能量更加集中，使车辆照明和通信的距离大幅增加。例如，基于LD的车灯能够提供更高亮度，实现更远照射距离，从而扩展了光学链路的长度。配合自适应前照灯技术，可将部分激光束指向接收端，建立更远距离的LoS链路，使通信范围不再局限于当前照明区域。通信速率提升：由于激光二极管具有远超LED的调制带宽，FSO通信更适合高速数据传输，并且可以通过多路复用技术可以进一步提高传输速率。波分复用（WDM）在LD传输端利用不同波长的激光光束并行发送信号。基于LED的VLC系统因仅使用红绿蓝三色而支持的并行信道很少，而LD由于狭窄线宽，可细分更多正交波长资源，从而提升FSO通信的通信速率。模分复用（MDM）方面，以光学轨道角动量（OAM）为例，可以在同一传播空间内叠加多个正交的OAM模式，增加并行传输信道数。相比之下，LED因相位随机无法稳定产生OAM光束，因此VLC无法利用OAM模式域资源。

综上，WDM与MDM技术的采用使FSO通信在相同条件下的数据速率显著高于传统VLC系统。通信感知一体化（ISAC）：基于激光雷达的光学ISAC方案可实现通信与环境感知的协同优化。在此系统中，车辆可利用激光雷达获取环境状态信息，并通过FSO链路与周边车辆或基础设施交换感知数据，降低通信负担。由于激光束的定向性，光学ISAC系统在高车流密度环境下不会引发严重互扰，且LoS链路难以被截获，安全性更高。例如，在FMCW激光雷达中载入数据信号，可通过相干解调同时完成车辆间通信和测距。这种一体化设计不仅提高了通信性能，还有效扩展了车辆的感知范围，整体提升了ITS的效率与安全性。

FSO通信作为ITS中V2X的补充手段，前景广阔。未来研究可从以下几个方向展开：异构FSO–RF系统：利用FSO与传统射频（RF）通信的互补特性构建混合架构。FSO的LoS链路在遮挡时可由RF补充，而FSO链路本身则通过光束方向性降低车辆间干扰。未来可探索基于智能切换或带宽聚合的FSO–RF协作通信机制。FSO MIMO设计：开发车载多光源与多接收器环境下的MIMO方案。通过发射分集和接收分集，可降低光强波动的影响并提高链路稳定性；通过空间复用技术，可并行传输多路数据流，支持不同速率和调制需求的多样化应用。边缘计算：将FSO通信与移动边缘计算（MEC）结合，将复杂信号处理任务卸载至路侧基站或闲置车辆，实现高精度感知结果与实时通信的计算需求。智能调度与资源分配：利用深度学习算法应对动态、多变的交通环境，根据系统状态自适应地选择传输模式与资源分配策略，提高通信、照明和感知功能的协同效益。结合分布式学习和边缘计算，可进一步增强系统智能化水平，但过拟合与模型迁移等问题仍待深入研究。

小结

综上所述，自由空间光通信在ITS中具有通信范围拓展、通信速率提升、通信感知一体化等潜在优势，有望在下一代V2X通信系统中发挥作用。本文所综述的系统架构与关键技术路线，为FSO通信在ITS中的应用与部署提供了技术支持。对未来研究方向的展望为ITS中FSO通信的发展提供了技术路线，有望推动FSO通信的进一步发展。电子展小编认为，自由空间光通信作为一种前沿通信技术，在智能交通系统中展现出广阔的应用前景。尽管当前仍面临诸多技术瓶颈，但随着相关研究的不断深入和技术的逐步成熟，FSO有望成为未来智能交通通信体系的重要组成部分。

文章来源：光载信息