随着交通系统和移动互联网的发展,车辆通信网络的数据消耗量迅速增加,车辆移动用户对于数据流量和高速数据服务的需求也在不断增加。作为第五代（5G,The 5th Generation）移动通信技术中的一个关键研究场景,车联网吸引了包括全世界研究者、电信运营商、通信公司在内的各界关注。智能反射面（Intelligent Reflecting Surface,IRS）是一项十分富有应用前景的新兴技术。通过反射单元构成的阵列,智能反射面支持被动波束赋形,从而可以扩展信号覆盖范围,并减少能量损耗以实现绿色通信。本文主要研究工作包括以下两个方面:1、研究了IRS辅助的车联网通信系统的中断性能。首先,建立系统模型并将研究场景分为准静态以及移动态两种情况;其次,针对准静态场景,利用级数展开与中心极限定理,推导了中断概率的近似闭合表达式;然后,针对移动态场景,考虑多普勒频移影响,利用数值积分公式推导了中断概率的近似闭合表达式。仿真结果表明,本文推导的中断概率表达式非常准确。同时,IRS的引入可以有效改善车载通信系统的覆盖与中断性能,而多普勒效应会造成性能恶化。2、研究了IRS辅助的车联网通信系统的多普勒频移估计、校准算法和信道估计算法。首先,通过关闭与打开IRS,提出了直达径与发射径的多普勒频移估计算法;其次,基于压缩感知,设计了反射径信道的估计算法;然后,利用IRS技术特性设计了多普勒频移的校准策略。仿真研究表明,本文所提多普勒频移估计与校准算法具有较高的准确性和可行性,基于压缩感知的信道估计算法性能接近最大似然信道估计。IRS对于车联网通信系统而言有着极大的潜力,在未来可以被广泛应用到实际车联网通信场景中。