随着无线通信技术和现代汽车工业的飞速发展,针对车联网(Vehicular Ad-hoc Network, VANET)相关技术的研究受到了全世界范围内的关注。该技术在构建智能交通系统和提高交通安全方面扮演着重要角色。然而,车联网中节点的高速移动性和车流分布的不均匀性,给面向车载通信的多路访问控制方案的设计带来了严峻的挑战。此外,由于车联网的网络规模远大于传统的移动自织网络,因此为了提高整个网络的通信容量,需要对异构的无线资源加以利用。通过引入认知无线电技术,使车载终端设备能够在不影响授权用户正常使用频谱的前提下,充分利用空闲的授权频谱进行数据传输,可以在一定程度上提升整个网络的通信容量。立足现有的研究成果,本文首先针对面向车载通信的媒体接入控制技术展开研究。提出一种适用于车联网的基于地理位置信息辅助的分布式随机多路访问方案。在该方案中,带宽资源被均分成若干正交的信道供车辆完成V2V和V2R通信。为了最大限度地提高带宽的利用率,我们提出了一种高效的分布式信道访问机制作为支撑。通过分析车联网的特性我们发现道路上的车辆的位置信息具有唯一性。基于这一观察,我们建立了一种地理位置与信道之间的随机映射方案。在此方案中,车辆可以根据与自身地理位置相关的最优概率分布去访问信道。最后,仿真实验表明,与完全随机访问方案相比,基于地理位置信息辅助的访问方案只需要较少的信道划分数目就可以使带宽吞吐量达到最优值,尤其是在车流密度较大的情况下。为了提升车联网的通信容量,本文还针对认知无线电环境下的车联网的路由算法进行了研究。在车载认知无线电网络中,主用户的社交行为会导致其在地理分布上呈现出不均匀性。这种特性会导致供次用户使用的无线资源的可用性受地理位置变化的影响较大,也会间接导致次用户间端到端的路由可靠性的波动。为了解决这一问题,我们提出了主用户社区的概念,对主用户的社交属性进行建模。在此基础上,我们设计了一种可靠的混合路由方案来消除主用户社区对次用户间路由性能造成的不利影响。在混合路由方案的设计过程中,我们首先通过最大似然估计的方法估计出潜在的主用户数目。根据估计的结果,我们可以成功地识别主用户社区的存在。接着,结合动态规划方法和基于周边的转发策略,产生能够成功绕过主用户社区的可靠路由路径。仿真结果表明,提出的混合路由方案在利用主用户社交属性的基础上,显著提高了路由路径的可靠性。