物联网(Internet ofThings,IoT)的概念自从1999年首次被提出之后,立即在世界范围内得到迅速的发展。因此物联网也被誉为继通信、计算机、互联网之后的第三次信息发展浪潮。而车联网(Internet of Vehicle,IoV),作为物联网的重要应用之一,在2005年被提出之后,迅速成为学术领域的研究热点。车联网是车辆工程与通信工程、网络技术的高度融合,它是实现智能交通系统(Intelligent Transportation System,ITS)的重要手段与理论基础。传统的无线资源管理主要包含接入控制、资源分配、功率控制、信息反馈以及负载均衡等等。无线网络发展的必然趋势就是异构化,在异构网络中,无线资源管理方案需要协调不同的接入资源,适配各个不同的协议,并且能够提供跨业务的QoS(Quality of Service)保证,以达到最大化系统容量的目标。但是目前的资源管理方案对于终端动态分布的自适应能力不强,传统的无线资源管理方案并不能直接应用于新兴的车联网场景。本文将针对车联网下的无线资源分配(Radio Resource Management,RRM)[1]展开研究,主要工作如下:首先,针对V2V场景,从提高时频资源复用率以及系统整体包到达率出发,提出了基于载波侦听的随机选择算法以及基于地理位置的时分算法。仿真结果表明,这两个资源分配算法适用于不同的场景,且它们的包到达率性能都比作为参考方案的随机选择算法高10%左右。其次,针对V2I场景,先后引入了基于地理位置的分簇策略、资源预留机制、冲突避让机制,在提高时频资源复用率的同时尽可能降低车辆之间的同频干扰。并在此基础之上,提出了基于分簇的轮询调度算法,基于分簇的时分算法、基于分簇的簇间竞争算法。仿真结果表明,基于分簇的时分算法适用于可靠性要求较高、时延要求较低的场景,其包到达率达到90%以上;基于分簇的簇间竞争算法适用于可靠性要求适中,时延要求较高的场景。最后,搭建了一个V2X系统级车联网仿真平台,涉及多个功能单元,包括地理拓扑与传播单元、无线资源管理单元、路由单元、业务模型与控制单元。各个单元面向接口编程,并利用反射以及IoC容器实现功能单元之间的解耦、梳理并简化平台的配置,提高了平台的易用性以及可扩展性。