近年来,全球汽车保有量的不断增加对交通安全和道路智能化水平提出了更高的要求。一方面,车载毫米波雷达被越来越多地用于各种驾驶辅助系统和碰撞避免系统中,成为车载传感器中最为重要的组成部分之一;另一方面,车联网中的车对车（Vehicle-to-vehicle,V2V）通信技术无需依赖路边基础设施单元（Roadside Unit,RSU）,可为移动中的车辆节点直接提供端到端的无线通信服务,潜在地补充车载感应功能。因此,基于车辆平台的雷达通信融合技术（Joint Automotive Radar and Communication,JARC）成为当前研究的热点。为了研究车辆雷达和通信系统集成融合后对V2V网络性能和雷达探测性能的影响,本文首先基于一维均匀泊松点过程（1D-PPP）对单车道、中低节点密度场景进行建模,分析了在该模型下的干扰分布、覆盖概率和网络容量等通信性能指标。在此基础上,计算出双车联合探测距离衡量雷达协同探测的性能,并通过仿真验证了理论分析结果。随后本文将模型拓展至二维多车道、高节点密度场景,使用Matern CSMA点过程对活跃发射节点集进行建模,分析了网络节点接入概率、通信覆盖概率、网络容量等通信性能指标,利用汽车雷达截面积（Radar Cross-section,RCS）模型计算出双车联合目标检测概率。仿真结果表明,雷达检测概率可提升约45%,并可通过设置通信与雷达功率分配因子得到最优的性能表现。