车联网能够全方位提高车辆互联和智能交通运输服务,如道路安全、交通效率和互联网接入等。但是由于车载通信网络的高速动态性,并且无线信道特性会因为道路附近的行人、建筑物、障碍物、以及道路上的车辆等因素构成的复杂交通环境的变化而改变,从而导致无线频谱和功率等资源管理受到较大影响,通信性能也受到很多挑战。因此如何有效的设计车辆到一切（V2X,Vehicle to Everything）通信资源管理至关重要。针对单输入单输出（SISO,Single Input Single Output）蜂窝网络中,多对车对车（V2V,Vehicle to Vehicle）链路复用车对基础设施（V2I,Vehicle to Infrastructure）链路频谱资源的场景,本文研究V2X通信的资源管理和优化问题以提高系统的通信性能。由于V2X通信资源管理的不确定性和多样化的服务需求很难被传统算法精确的建模及优化,本文采用基于深度Q学习的无模型方案进行建模和优化。该方案首先将无线频谱分配和功率控制的联合优化管理建模为多智能体强化学习（MARL,Multi-agent Reinforcement Learning）问题,然后采用深度Q学习（DQL,Deep Q Learning）方法求解该优化问题。本文主要的研究工作包括以下三个方面:1、研究并仿真实现了基于集中式决策和分布式执行的多智能体深度Q学习的V2X通信资源管理方案。该方案首先本地V2V链路使用深度神经网络（DNN,Deep Neural Network）来压缩本地观测信息,再将压缩后的信息反馈给基站（BS,Base Station）做进一步集中决策,目的是为了减少每对V2V链路传输大量本地环境信息到基站进行集中处理而导致严重的信令开销;其次在BS处采用深度Q学习方法进行集中式决策,然后将决策结果广播给每对V2V链路执行;最后利用加权和奖励来动态平衡V2I和V2V性能。仿真结果表明,所研究的方案具有很好的训练性能,系统总容量可以达到最优性能的97.3%。并且该方案可以通过调整加权和奖励的权重来改善V2I链路的信道容量,而对V2V链路产生忽略不计的影响。2、研究并仿真实现了基于分布式决策及执行的多智能体深度Q学习的V2X通信资源管理方案。该方案首先将多对V2V链路复用V2I链路频谱资源问题建模为分布式多智能体深度Q学习问题;其次本地V2V链路使用适合分布式实现的深度Q网络（DQN,Deep Q Network）的优化方法解决此问题,其中多对V2V链路（智能体）共同与未知的通信环境交互以获得本地观测信息,并执行动作获得统一的系统级别奖励。同时学习通过使用所获得的经验更新Q网络来改进频谱和传输功率管理策略。仿真结果表明,通过适当的奖励设计和训练机制,多对V2V链路可以学习以分布式方式进行协作,同时提高V2I链路的信道容量和V2V链路的有效负载交付率,从而改善系统的通信性能。3、提出并仿真实现一种基于联邦学习（FL,Federated Learning）的多智能体深度Q学习的V2X通信资源管理方案。该方案针对分布式决策训练时间长、收敛慢和智能体不了解全局环境信息以及集中式决策训练时间短、收敛快但信令开销大的特性,提出基于联邦学习的深度Q学习分布式协作方法。首先每对V2V链路采用深度Q学习方法在本地进行n轮马尔可夫决策（MDP,Markov Decision Process）训练过程,并且所有V2V链路将本次训练的Q网络模型参数反馈给FL服务器;其次FL服务器将所有本地模型参数平均聚合成全局模型参数,再分享给所有V2V链路来帮助各个V2V链路进行协作;最后本地所有V2V链路使用全局模型参数更新各自的训练Q网络参数,并进行下一个n轮的MDP训练,之后循环这个过程直至模型收敛。仿真结果表明,与研究内容2的方案相比,该方案的训练性能更好,并且可以实现更好的V2I链路和V2V链路性能,同时对有效负载的变化有很好的鲁棒性。