近年来,车联网通信这一重大研究已成为智能交通系统(ITS)的重要组成部分。其中,车载自组网(VANET,Vehicular ad-hoc networks)作为新兴的无线adhoc网络,在提高交通安全性和舒适度上有着重大的意义。但是在VANET中,节点自身的移动和数量变化成为了一个具有挑战性的问题。除移动性外,如何保障信息传播的安全性和高效性也是其中的重要课题。这些问题无法解决将导致无线网络性能急剧下降。因此,近期提出的将蜂窝网络与专用短程通信技术(DSRC,Dedicated Short Range Communications)集成的异构车载网络引起了极大的关注。这种车载自组网(VANET)的蜂窝集成具有几个潜在的好处,例如,高数据传输速率,更大的通信范围和更低的延迟。除此以外,其还可以作为自动驾驶汽车的重要组成部分。但与此同时,这种网络在定义相关的方案和协议(如速率适配机制)方面仍存在若干问题。而各种VANET应用程序(如流量控制程序,管理程序和多媒体交付程序)的整体性能基于这些网络可提供的成功率和网络吞吐量。对此,IEEE 802.11p中包含了支持车载安全应用的关键技术。其中的速率适配是802.11系统中的基本机制,其会通过预测主要信道条件并根据信道状态快速确定适当的传输速率,以实现最佳性能。然而,尽管当前存在许多用于802.11 WLAN标准的可用速率自适应算法,但是很少有关于车载网络标准的速率自适应的工作。此外,现有的速率适配解决方案在某些情况下可能不适合于车联网安全通信。因此,本文论述了异构车联网通信的数据速率方法。首先,我们回顾了有关垂直切换,网关选择,数据传播,数据收集等在异构车联网通信领域上的一些相关工作。并对于这些工作中的吞吐量,数据包丢失率,延迟和带宽等特性进行了比较。然后,我们对于自动驾驶这一学术界和汽车公司的热门话题进行了讨论。其中,我们发现专用短程通信技术(DSRC)和基于毫米波(mmWave)的5G蜂窝网络的集成将极大地推动自动驾驶应用的实现。与此同时,我们还对于车联网中的自适应计费方案应用在众多情境下的情况进行了比较和评估,以了解它们的行为并分析这些方案在不同环境中的表现。对此,我们基于NS-3模拟器对于ARF,AARF,AMRR,AARF-CD,CARA,Ideal,Minstrel和Onoe算法进行了仿真,结果表明与其余机制相比,Minstrel算法在密集和动态情况下具有最佳性能。最后我们还基于我们比较的结果提出了一种优化的自适应计费Drive Z-Minstrel(DZ-Minstrel)用于802.11p异构车载网络。与前人算法相比,DZ-Minstrel算法通过RSU实现了更高的吞吐量和更大的数据接收速率。我们在各种场景中对我们的算法与前面提到的算法进行了比较评估,结果表明DZ-Minstrel始终优于现有的自适应方案,特别是在动态和密集场景中表现更为优秀。