目前的频谱分配基本上是采用授权的固定分配模式,由于智能交通的快速发展对道路安全通告以及车内娱乐等车联网业务提出了更高的要求,已有的固定频谱分配方式已不能满足车辆用户的用频需求,也不能使频谱资源的利用率得到提高。因此本文在不同的车联网网络模式下,对频谱分配问题进行研究。针对车联网中的“一对多模式”,即一个频谱授权用户、多个认知车辆用户的网络模式下,本文引入经济学中的供需市场模型对车联网中的频谱分配进行研究,提出了一种基于供需平衡的车联网认知频谱分配算法,通过频谱授权用户和认知车辆用户之间的社会关系以及认知车辆用户之间的QoS优先级两个因子来确定认知车辆用户所获频谱数,然后根据供需平衡关系确定频谱价格。通过MATLAB仿真表明,本方案与不引入社会关系的方案对比,增加了认知车辆用户成功使用频谱的次数;与无优先级的分配方案相比,本方案能更好满足认知车辆用户的实际需求,同时保证了 QoS需求高的认知车辆用户优先获得频谱使用权,提高了频谱利用率。针对车联网中的“多对多模式”,即多个频谱授权用户、多个认知车辆用户的网络模式下,本文引入博弈论中的伯特兰德博弈模型对车联网中的频谱分配问题进行研究,提出一种基于博弈论的车联网认知频谱分配算法,从频谱授权用户的角度出发,利用伯特兰德博弈对算法进行两阶段博弈,第一阶段确定频谱授权用户的频谱质量,第二阶段根据频谱质量进行差异定价,实现不同频谱的合理分配,最后对算法进行稳定性验证。通过MATLAB仿真表明,频谱授权用户出售频谱的价格受频谱质量的影响,质量越高,价格越高,当网络中存在多个频谱授权用户时,选择频谱质量差异较大的频谱进行出售,可以使其利益最大化,并且根据频谱质量进行差异定价比传统的统一定价策略更具公平性,能更好地满足不同认知车辆用户对频谱的购买需求,提高频谱的利用率;同时博弈系统到达纳什均衡稳定状态的时间,取决于速率调整因子,选择合适的速率调整因子,可以使博弈系统快速达到稳定状态。