随着以5G移动蜂窝网络为代表的通信技术不断发展进步,在高速可靠的信息技术向传统产业延伸的过程中,以车联网（Internet of Vehicles,IoV）为支撑的智能交通系统（Intelligent Transportation Systems,ITS）成为了当前汽车和交通产业的研究热点。通过交通系统内的实时数据交互和网络接入,IoV能够提供面向用户的各类安全应用和辅助服务。为了不断提升IoV通信质量,在推进车联通信技术的融合创新和标准网络协议的建立过程中,研究与改进自适应交通信标（Adaptive Traffic Beacon,ATB）算法,并在此基础上不断优化频谱资源的分配策略,具有重要的研究意义。ITS中,车辆节点高速运动,且速度和方向等状态频繁发生变化,造成了车联无线信道的时变衰落。根据信道质量的预测,动态调整各类IoV数据发送间隔的ATB算法,能够减少时变信道衰落对IoV数据传输的影响。但是传统ATB算法依赖实时反馈参数较多,且计算量较大,信道质量预测准确性和算法运行速度均有待提升。论文根据多普勒衰落信道的特性,简化与改进ATB算法的信道质量评估过程,提出一种基于相关时间参数的自适应交通信标（Relevant-time based ATB,R-ATB）预测算法。网络建模与仿真计算的结果,说明R-ATB算法能够提升数据交互及时性和传输成功率（Package Delivery Rate,PDR）,有益于IoV数据的顺利收发和快速处理。充分利用IoV无线通信的频谱带宽资源,传统网络协议的HCCA（Hybrid Coordination Function Controlled Channel Access）带宽分配策略依靠多种信令的交互进行。然而一方面,HCCA信道接入需求消息（Channel Access Demand Information,CADI）采用随机占用时隙的发送方案,另一方面,上述R-ATB算法较少依赖实时反馈参数的同时,导致了算法对信道拥塞的敏感度下降,所以在车载终端（On Board Units,OBUs）高密度场景下容易产生信令发送冲突,引起信道拥塞。因而,论文采用信道时隙与车载通讯终端编号匹配的方法,进一步研究了一种新型的用于CADI拥塞控制的带宽分配策略（CADI Ordered HCCA,COHCCA）。在信令控制周期的信道预约阶段,依据数据传播优先级,对OBUs进行编号,使其有序占用相应传输时隙,以降低CADI高频率传播的冲突概率。车联网中OBUs不断移动,越区切换频繁发生。为服务基站信号范围内现有与新增两类车载终端,CO-HCCA带宽分配策略在信令控制周期划分了编号段和未编号段。考虑智能车联现场车辆密度的时变特性,论文进一步提出动态分段算法,根据新增OBUs的数量预测,调整分段子周期的时隙长度以降低各分段子周期的信道拥塞。在典型高密度OBUs数据交互场景下,通过OMNe T++实验平台的建模计算与对比分析,说明编号匹配拥塞控制的信道分配方法,能够有效降低IoV的通信信道拥塞,有益于改进安全信标的传播及时性和高速数据的传输成功率PDR,相应动态分段算法的性能同样也进行了分析验证。