得益于第五代移动通信技术(5th Generation,5G)的商用,基于蜂窝网络的车载通信网络(Cellular-based Vehicle to Everything,C-V2X)的数据传输量呈爆发式增长,将C-V2X扩展到未授权频段与车载自组织网络(Vehicular Ad-hoc Network,VANET)融合应用以扩大系统容量引起了广泛的关注。然而,由于车联网车联网的高动态性,用户对服务体验(Quality of Services,Qo S)的要求逐渐提高,尤其是对个性化Qo S的需求逐渐增强。针对C-V2X与VANET异构车联网在非授权频段上共存的场景,本文主要研究了无线网络的时频资源分配算法,在和谐共存的基础上满足用户的个性化Qo S需求,提升异构网络的综合性能。首先,根据车联网中传输不同类型业务时对时延的敏感程度将用户分为紧急用户和非紧急用户,收集用户当前的速度、位置、个性化Qo S需求等信息,通过动态调整传输时间和调度用户接入网络来对资源进行合理分配。然后,将单位传输时间分为可动态调节的竞争阶段(Content Period,CP)与非竞争阶段(Content Free Period,CFP)以减轻信道冲突,推导出VANET与C-V2X用户的平均接入时延和吞吐量的数学模型,再利用上述数学模型建立一个以时延最小化和吞吐量最大化为目标的联合优化问题。为了快速求解这个含有离散变量和连续变量的非线性规划问题,设计了一种基于Bender分解和改进粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)的离散多目标联合优化算法,通过迭代计算直至求得帕累托最优解,从而得到传输时间与用户调度的最优分配方案。最后对算法进行了仿真实验,验证所提出的时延-吞吐量联合优化策略的有效性。实验结果表明,本研究在保证紧急用户和非紧急用户的Qo S需求的基础上,有效提升了综合网络性能;相较于现有的其他算法,所提出的算法在保证求解精确度误差不大的情况下可以明显减少计算复杂度。本文的研究成果可为异构车联网的融合应用提供借鉴意义。