近年来,随着汽车工业和无线通信技术的快速发展,人们对更加安全、高效交通环境的需求越来越迫切,智能交通系统得到了广泛的关注,作为智能交通系统关键技术之一的车载自组网也成为了研究热点。由于固定的频谱分配政策以及已分配的频谱利用率低,频谱匮乏成为车载自组网发展的限制因素。目前,认知无线电技术被认为是提高频谱利用率从而解决频谱短缺问题最有效的解决方案,将认知无线电技术应用到车载环境中形成的认知车载网成为解决车载网中频谱短缺问题的有效途径。首先,论文介绍了课题研究的相关背景,概述了认知无线电技术和车载自组网的基础概念和关键技术。针对认知车载网中的三种频谱感知技术,从系统架构、技术特点以及使用范围等方面进行了对比分析。重点对能量检测法的实现原理及影响因素进行了理论分析,并通过实验仿真对相关理论进行了验证。然后,分析了单节点频谱感知存在的不足,指出协作频谱感知技术的必要性。针对车载网这一场景,建立了协作频谱感知的应用场景模型,并对协作频谱感知技术的网络架构、技术特点以及融合准则做了详细的分析。在此基础上,仿真了常见的硬判决融合准则下的频谱感知性能,并对复合衰落信道中协作频谱感知算法的性能进行了仿真分析。仿真结果表明,相同的信道条件下,协作频谱感知算法性能优于单节点频谱感知算法。接着,针对协作频谱感知中的安全问题,采用一种基于信任度的可靠频谱感知算法。通过对认知节点赋予表征其可靠性的信任度值,达到对抗恶意节点、提高系统感知可靠性的目的。通过仿真对比三种硬判决融合准则下的检测性能,得出基于信任度的协作频谱感知算法能有效提高系统的检测性能。最后,基于网络仿真软件NS-3搭建了LTE-V2X仿真平台,构建认知车载网络环境,并对基于信任度的协作频谱感知算法进行了系统级的仿真。仿真结果表明,通过采用基于信任度的频谱感知算法,UE节点能够成功实现频谱空穴的动态接入从而进行V2X通信。与协作频谱感知算法相比,基于信任度的频谱感知算法能有效提高网络的吞吐量。