随着汽车数量的增多,由此带来的交通矛盾越来越明显,交通堵塞严重、交通事故频发,因此作为智能交通核心的车联网技术得到广泛研究。车联网通过无线通信技术完成车、人、基础设施之间的信息交换。然而,由于频谱资源稀缺和车载设备功率有限,使得车联网中用于信息交互的无线通信技术面临着新的挑战。针对此问题,本文研究了频谱感知和协同中继通信两个技术,其中频谱感知技术,通过检测频谱空穴进行机会通信,有效解决了频谱紧张的问题,同时为协同中继系统的信号同步提供了基础。而采用了网络编码和功率分配的协同中继系统,增大了通信范围、提高了信道容量和频谱利用率,同时降低了通信误码率。本论文首先介绍了课题的研究背景及发展现状,并对车联网无线通信系统中的信道估计关键技术进行详细介绍,为全文奠定基础。这些关键技术主要包括频谱感知技术、双向中继系统模型分析、多中继空时编码技术和常用的信道估计方法。其次,提出了一种基于功率谱方差的调制信号检测算法。该算法先将特定频带分段并计算能量方差和,再通过设定一个合适的门限值,来判定某一频带主用户信号是否存在。仿真曲线表明在低信噪比时,提出的算法比传统算法在检测信号时需要的信噪比低5dB。考虑到车联网中某些车辆的快速移动性,本文还介绍并分析了现有的基于循环平稳的快速信号检测和通用快速信号检测方法及优缺点。本文研究的信号检测技术,为信道估计时频谱发现及信号同步提供了基础。再次,针对车联网中单个中继为多个用户服务的场景,给出了一种多用户单中继系统模型,运用线性最小均方误差方法,在充分考虑信道估计误差的情况下进行独立信道估计,推导出中继为每对通信用户分配的最优功率。仿真结果表明,当中继功率为小信噪比时,所提算法比现有算法性能提升明显,同时仿真了不同用户数量下的系统性能,为实际系统设计时,中继能同时容纳的最优通信用户数量提供了参考。最后,针对车联网中多个中继为一对用户服务的场景,给出了一种双用户多中继系统模型,基于分布式空时编码和线性最小均方误差方法,设计出了其信道估计策略,并在中继功率受限的情况下,推导出每个中继处的最优功率分配系数。仿真结果表明,所提算法优于已有算法,且通过对不同中继数量情况下系统性能仿真,权衡估计均方误差和传输误码率两方面的指标,为设计实际系统时最优中继个数的选择提供了参考。