无线通信进入了一个崭新的发展阶段,不仅要应对未来移动数据爆炸性的增长,更需要与垂直行业深度融合,开启“万物互联”的新时代。诸如智能交通、“工业4.0”等新兴应用正逐渐改变着人们的生活。为了满足新兴应用的实时可靠需求,无线通信系统应该具备支持毫秒级端到端时延以及接近99.999%可靠性的能力。然而,现有的无线通信系统主要以传输有效性为设计目标,无法高效地满足以上需求。因此,亟需开展面向低时延高可靠通信的相关研究。本文着眼于低时延高可靠的无线传输及协作控制关键技术研究,展开四个相关方面的研究。首先,立足于未来无线通信实时可靠的需求,本文对无线通信系统时延及可靠性的性能分析方法进行研究,旨在揭示时延与可靠性的内在联系,为后续章节的研究工作提供理论支撑。其次,以车联网车辆与路边基础设施(Vehicle-to-Infrastructure,V2I)通信系统为切入点,对低时延高可靠的双时间尺度无线资源分配策略进行研究,旨在通过合理配置资源满足低时延高可靠的需求。然后,以车联网车辆与车辆(Vehicle-to-Vehicle,V2V)通信系统为切入点,对低时延高可靠的短帧开销与资源分配优化展开研究,旨在降低短帧情况下物理层开销对系统性能带来的影响。最后,立足于信息技术与其他领域技术的交叉融合,本文从物联网(Internet of Things,IoT)控制系统切入,研究面向控制与通信融合的控制性能与能耗联合优化,使得低时延高可靠的通信更加高效、节能地“服务”于实时可靠的控制。各部分的研究内容具体包括:(1)无线通信系统时延及可靠性的性能分析方法为了揭示时延与可靠性的内在关系,本文从多个角度对无线通信系统时延及可靠性的性能分析方法展开研究。具体而言,本部分首先对通信网络中可能存在的各种类型时延与可靠性进行梳理与总结。其次,从物理层的角度对传输时延及可靠性进行研究,具体包括经典建模方法、长包传输情况建模方法及短包传输情况建模方法。然后,从媒体接入控制(Media Access Control,MAC)层的角度对排队时延及可靠性进行研究,具体包括基于Little定理的建模方法及基于违反概率的建模方法。最后,对后续章节研究的时延及可靠性进行讨论与说明。(2)低时延高可靠的双时间尺度无线资源分配策略研究在本部分内容中,以车联网高速路为研究场景,我们对低时延高可靠的双时间尺度无线资源分配策略进行研究。由于车联网的高移动性,在满足低时延高可靠需求的情况下,获取瞬时信道状态信息并基于这种短期信道状态信息进行无线资源分配是不切实际的。因此,基于理想和非理想信道状态信息两种情况,本文对下行V2I通信系统的传输时延进行优化。与信道状态信息的波动时间尺度相比,车辆密度信息和位置信息的波动时间尺度更大。为了避免瞬时信道状态信息的频繁交互,首先建模一个双时间尺度两阶段无线资源分配优化问题。具体而言,第一阶段根据车辆密度信息,从长时间尺度(车辆密度信息的波动尺度)对最差情况的传输时延进行优化;第二阶段则基于大尺度衰落信道状态信息(等效于车辆位置信息),从短时间尺度最小化所有车辆用户中最大的传输时延。然后,为了最优地求解所建模的优化问题,本文提出包括主、从分配算法在内的低复杂度无线资源分配算法。最后,仿真结果表明,提出的资源分配策略可以显著降低最大传输时延,并且对车辆密度的波动不敏感。(3)低时延高可靠的短帧开销与资源分配优化研究我们进一步以车联网城市路口为研究场景,对低时延高可靠的短帧开销与资源分配优化进行研究。为了满足严苛的时延需求,系统帧长被大幅缩短,因此与有用信息的大小相比,导频信号开销带来的影响被扩大且不能被忽略。针对这一问题,在以Underlay模式复用蜂窝用户上行资源的系统中,我们对V2V通信系统的导频开销、系统帧长以及资源分配进行研究。具体地,首先根据常规导频方案和叠加导频方案分析系统性能下界,包括V2V对(Pair)的传输时延、可靠性以及频谱效率三者之间折衷关系的下界,以及蜂窝用户的信干噪比下界。基于分析所得的性能下界,我们进一步提出低复杂度的帧长优化算法和半持续调度算法,以获得最优系统帧长和无线资源分配方法。最后,仿真结果表明,所提出的短帧设计和资源分配方法可以很好地满足V2V对低时延高可靠通信的需求,并保证蜂窝用户的通信质量。(4)面向控制与通信融合的控制性能与能耗联合优化研究目前,在物联网场景中,控制、感知及通信之间的研究互相割裂,相互之间的性能影响有待探索。因此,本文对集中式IoT控制系统的控制性能和能耗进行联合优化。基于“先感知后控制”的方式,首先研究面向控制、感知及通信融合的联合优化机制。在该机制内,我们对系统频谱效率、线性二次调节器代价以及能耗进行研究。其次,为IoT控制系统提出一个全新的性能指标,即能量控制效率。然后,本部分建模一个最大-最小联合优化问题,以优化能量控制效率的性能并保证低时延高可靠的需求。为了对所建模的优化问题进行最优求解,本文为IoT控制系统提出低复杂度的无线资源分配算法。最后,仿真结果表明,提出的算法可以显著提升系统能量控制效率,并满足低时延高可靠通信的需求。