一、引言

车联网作为智能交通核心[1]，其自动驾驶、拥堵缓解等应用对通信可靠性与实时性要求严苛（如紧急制动需极低时延）。作为演进方向，6G凭借更高速率、更低时延、更强可靠性及容量，有望满足这些需求，其中分布式超可靠低时延通信（URLLC）尤为关键，可在恶劣环境下为车辆间（V2V）、车与基础设施（V2I）、车与网络（V2N）提供可靠实时通信保障。6G车联网构建了庞大智能网络生态系统，车辆成为兼具感知与协作能力的节点，融合毫米波/太赫兹通信、人工智能、区块链等技术，实现高速传输、精准定位与智能管控。分布式URLLC通过任务分摊与节点协同提升效率与可靠性，比集中式架构更灵活、抗毁，更适应高动态拓扑（如城区V2V可降时延增可靠性）。然而其落地仍面临巨大挑战：车辆高速移动带来的网络拓扑与信道剧烈变化影响持续协同；密集环境下的自然/人为同频干扰、多系统共存干扰易导致信号冲突与失真；海量节点的高效协同与资源智能调度（如优先级保障）以应对多样化需求亦是关键难题。

二、车联网分布式URLLC协同机制

在支撑车联网分布式超可靠低时延通信（URLLC）的核心场景中，车辆与基础设施间（V2I）、车辆之间（V2V）以及多节点协同的复杂机制具备不可替代的核心作用，其性能直接决定通信可靠性与实时性的保障水平[2]。

车辆-路边单元协作（V2R）构建了基础设施交互的重要层级。该机制依赖车辆与固定部署路边单元（RSU）间建立的高效通信连接，进行双向实时信息交换，如实时路况刷新、交通灯相位情况、区域地图详情等。RSU兼具通信中继与计算通信能力，可依据任务复杂度及时效性需求实施智能决策：对时延敏感度高的计算请求或数据处理任务，RSU能选择调用本地计算资源就近完成（边缘计算），或协调接入网/核心网资源实现云端协作处理。为确保交互符合URLLC特性，RSU可采用优化的短消息服务协议、高效的接入控制机制等手段。同时，RSU在V2V通信中扮演着至关重要的中继角色，尤其在存在信号遮挡的非视距（NLOS）环境（如城市密集区、大型车辆后部），通过RSU中继转发能有效保障车辆间链路的连接可靠性与连续性。此外，RSU还可依据覆盖区域内车辆的实时状态（位置、速度、密度）、通信需求（业务种类、数据规模）及网络负载现状，动态配置与优化频谱资源、通信时隙等无线资源，完成更精细的资源管理任务。

车辆间协作（V2V）是达成分布式URLLC应用的关键基石。车辆借助直通链路（如PC5接口）实现直接交互，高效交流核心状态信息，包含车辆瞬时速率、精准位置坐标、行驶朝向、加速度变化等。信息发布机制融合了周期性广播（Beaconing）用于维持基本态势感知的常规状态传递，并集成事件触发式通信（Event-triggered messaging），用于在碰撞威胁、紧急制动、突发事件等危急情境下执行低时延预警广播。为强化V2V链路在高速移动与复杂环境下的连接稳定性，分布式天线系统（DAS）等技术得到广泛部署，利用空间分集增益抵御信道衰落效应。在信道接入层面，采用基于信息优先级（如安全消息最高等级）的竞争或调度机制，确保紧急告警信息具备信道资源抢占能力，达成近乎无中断的传输目标。在车辆编队行驶等紧密协作模式中，V2V通信支持车辆间进行低延迟的联合决策（如协同换道、编队速度同步、紧急避险协作），并能实时动态调整车间距，协同确保行车安全与操作效能。

在牵涉多个RSU、众多车辆乃至行人设备的多节点复杂协作场景中，任务划分与资源调度面临更高难度的挑战。任务分配可借鉴博弈论、拍卖机制等分布式决策方法，使网络中的节点（车辆、RSU）能够依据其当下的计算余力、剩余能量、通信负担、位置信息等状态参数，动态地自主确定是否承接或转发特定任务（如计算卸载、数据中继），以此实现负载均衡状态并提升任务执行效率。资源调度则更加强调动态适应性与多维联合优化：依据网络的实时状况（信道条件、干扰程度、节点疏密）以及业务的实际需求（时延要求、可靠性阈值、数据速率），动态分配频谱资源块（RB）、调整发射功率参数、分配通信时间片；并且聚焦于频谱、功率、时隙等多维资源的协同优化设计，运用前沿算法（如基于强化学习的调度方案、干扰协调算法）进行全局或局部效率提升，力求最大化网络资源利用效能。

三、干扰抑制技术

3.1干扰来源剖析

6G车联网面临的干扰源复杂多样[3]，严重制约分布式URLLC通信性能。首要干扰来自车辆自身的通信信号。随着车联网普及度提升，道路上密集车辆进行V2V和V2I通信时，空间信号的互相叠加极易引发同频或邻频干扰，尤其在交通高峰的城市路网中。其次，周边环境中的各类电磁设备（例如基站、WiFi、工业设施）释放的辐射信号，在城区场景中（尤其是电磁背景复杂的工业区、商圈地段）会构成明显的环境干扰。工业园区大型工业装备运行时所发出的高强度电磁辐射可能对车联网的通信信道形成扰乱，阻碍车辆与其它节点间的信息交换。同时，多种通信系统之间的共存及配合也面临考验。6G车联网需协同5G、卫星通信等网络共同工作，然而，相互接近或交叠的频谱资源利用将引发系统级相互影响，比如毫米波频段与部分卫星通讯频带之间可能存在的竞争冲突。若6G车联网与其他通信系统在同一空间域共享邻近频段，信号彼此间会造成不利的相互干扰，削弱通信链路的可靠性与稳定性。

3.2干扰特征提取

有效抑制干扰的关键在于精准提取其信号特征。核心提取维度包括：

时域特征：主要包括干扰信号的幅度、相位变化以及脉冲宽度等。例如，突发性强干扰常表现为幅度陡增的脉冲信号，通过精确识别其脉宽及幅度即可有效判别，如闪电电磁干扰即可依此特征进行快速识别和抑制。

频域特征：此维度主要体现为干扰的频谱分布形态。窄带干扰通常在特定频率呈现能量集中，而宽带干扰则在大范围频率表现出能量分布。通过频谱分析可准确获取中心频率、带宽等关键参数，用于区分诸如特定电子设备（窄带）或工业设备（宽带）等不同干扰源。

空域特征：以干扰信号的到达方向角（DOA）为代表。精确估计DOA能够锁定干扰源位置，这一过程常借助阵列天线测量信号相位差实现，为后续的空间干扰抑制策略（如定向抑制）奠定基础，从而显著降低对正常通信的影响[4]。

3.3干扰抑制手段

利用信号处理技术实现干扰抵消是较为常见的手段之一[5]。此方法将接收信号进行技术处理，分离出干扰信号后予以抵消，从而提升有用信号的信噪比。例如，自适应滤波技术能实时调校滤波参数，有效抑制干扰。

结合机器学习的干扰预判与主动抑制措施也表现优异。通过对历史干扰信息的学习，机器学习模型可预测未来潜在干扰情况，预先启动抑制操作。例如，依据不同时间点、地域的干扰模式，预判突发干扰的类型与强度，继而调节通信参数，规避干扰频带或提升有效信号功率。

四、节点协同与干扰抑制技术的联合优化

4.1协同优化的必要性

在面向6G车联网的分布式URLLC通信场景下[6]，节点协同与干扰抑制技术相互制约且深度耦合。高效的节点协同策略（如优化任务调度与资源配置）能够减少干扰、提升系统效率；典型案例如通过合理规划车辆的通信时隙与频段可降低信号冲突。反之，有效的干扰抑制手段（如干扰消除技术）可增强链路质量，为车-车（V2V）和车-路（V2I）协同提供稳定通信保障。

传统研究将二者割裂分析，未能挖掘协同增益，限制了6G车联网的性能上限，难以满足超高可靠性与超低时延需求。因此，实现节点协同与干扰抑制的联合优化是提升整体性能的核心路径，只有将两者动态结合，才能最大化通信效能。

4.2联合优化模型构建

需构建一个集成化模型，该模型应全面涵盖节点协作要素（涉及任务调度与资源配置）与干扰抑制模块（包括干扰检测、特征分析及抑制机制设计），以实现系统全局性能最优。目标函数可设置为：节点协作目标致力于网络吞吐量最大化及任务时延最小化，以提升系统效能；干扰抑制目标则定位于干扰强度最小化与链路信噪比（SINR）提升，用以保障通信质量。两者通过权重因子融合成统一的多目标函数，该因子支持依据具体应用场景需求动态调整，例如在自动驾驶场景中需优先保障低时延与高SINR以支撑实时决策与安全，而在工业物联网场景中可能更侧重吞吐量优化以适应海量设备数据处理。约束条件需统筹满足节点能力限制（如算力上限、通信容量约束与能耗限制）及干扰抑制要求（如干扰功率限定与频谱法规遵循）。例如，任务分配需保证节点负载不超限，避免过载引发性能劣化；抑制策略须严格符合频谱管制标准（如FCC规则），确保模型实际部署的可行性及合规性。此外，节点间通信延迟和资源竞争等实际限制亦需纳入考量，以增强模型鲁棒性。此类模型可应用数学规划技术（如线性规划或非线性规划）高效求解，在合规满足所有约束前提下，利用优化算法（如单纯形法或梯度下降法）搜寻最优参数配置，实现整体性能最优化。优化流程可结合真实场景数据进行迭代校准，以增强模型适应性与解算精度。

4.3联合优化算法设计

面向车联网高度动态、资源受限的严苛环境，需要设计具有低计算复杂度、高效执行能力的算法方案。该方案的核心依托于迭代优化结构：在第一阶段，固定干扰抑制参数不变，专注于优化节点间的协同传输机制；在第二阶段，基于已确定的节点协同传输方案，着力优化干扰抑制参数；通过此循环过程的多次迭代，促使系统整体性能稳步向全局最优解靠近。

为显著提升优化效率，引入启发式算法：在节点协同策略优化环节，采用遗传算法（GA）、粒子群优化（PSO）等智能搜索手段，深入探索庞大的解空间，有效获取优质协同传输方案；而针对干扰抑制参数优化环节，则利用实时感知的车联网状态信息（包括信道条件、干扰程度、节点密度），运用计算量极少的贪心式方法快速制定决策，有力保障优化的实效性。

机器学习（ML）技术为解决该挑战开辟了创新的有力路径：通过对车联网运行产生的大规模历史数据进行收集与解析，能够训练出能够准确捕捉节点协同策略与干扰抑制参数之间复杂交互规律的预测模型。此模型可支撑联合决策的智能化实施。例如，强化学习（RL）方法尤其适配此类动态场景，它使得算法能依据通信效果反馈（诸如成功率的上升或时延的降低），持续地、在线地调优协同策略与干扰抑制参数的配置组合，达成自适应性能提升。

五、结论

6G车联网分布式超高可靠低时延通信（URLLC）技术是未来智能交通发展的关键基石[7]，其性能直接影响自动驾驶、车路协同等应用的安全性和效率。本文聚焦节点协同与干扰抑制两大关键技术，阐释其在提升通信可靠性、降低时延中的核心价值，论证了联合优化的必要性与路径。

节点协同技术通过车辆节点与路边单元（RSU）资源动态调配、车辆间信息共享与协作决策，以及基于博弈论的任务分配策略，显著提升资源利用效率和通信韧性，有效应对节点高速移动与拓扑频繁变化的挑战。干扰抑制技术通过精准辨识干扰源、提取信号特征，融合自适应滤波、机器学习和多天线波束赋形等方法，大幅降低干扰对通信链路的影响，为满足URLLC严苛需求提供保障。

研究表明，突破瓶颈需对节点协同与干扰抑制进行联合优化。通过构建融合系统吞吐量、时延和链路信噪比的综合目标函数，结合迭代优化与智能算法，可实现深度协同：协同机制从源头减少潜在干扰，高效干扰抑制为协作提供稳定链路基础，推动6G车联网通信性能实现质的飞跃。

未来，随着6G技术演进与车联网应用深化，节点协同与干扰抑制研究需向智能化、自适应方向推进。例如，利用人工智能与边缘计算实现策略与算法的实时动态优化；探索融合太赫兹频段等新型频谱资源，以满足更高传输速率和更低时延需求。同时，需针对复杂交通环境的多源干扰协同抑制挑战、异构网络节点协同兼容性问题深化研究与实践，为6G车联网大规模商用奠定基础。

参考文献：

[1]李云峰.车联网技术在汽车交通信息实时共享系统中的应用[J].中国汽车市场,2025,(01):61-62.

[2]刘海英.面向车联网的高性能联邦学习优化方法研究[D].内蒙古科技大学,2025.

[3]彭木根.6G通感算深度融合导读[J].无线电通信技术,2023,49(01):10-11.

[4]张亮,周必雷,于亦文,等.相控阵雷达有源干扰多域联合感知架构[J/OL].电光与控制,1-9[2025-08-11].

[5]杨晨璐.声诱饵的空间数字域自干扰抵消技术研究[D].哈尔滨工程大学,2023.

[6]马卓.面向NOMA的5G车联网资源分配策略研究[D].北京信息科技大学,2022.

[7]张丹婷.5G技术在电气自动化实时控制中的应用与挑战[C]//广西大学广西县域经济发展研究院.第一届工程技术数智赋能县域经济城乡融合发展学术交流会论文集.辽宁博扬恒屹建设工程项目管理有限公司;,2025:70-72.