车辆作为便捷的出行工具之一,随着人民生活水平的提高,普及率越来越高,道路上的车流量逐年增加,由此引起的交通拥塞和交通事故日益增多。车联网无线通信技术（Vehicle to Everything,V2X）能够有效扩展车辆感知能力,从而有效提升道路通行效率,减少交通事故。但车联网中传输的安全信息对时延和可靠性要求极高,因此,在当前车联网可用频谱资源十分紧缺的情况下,高效利用5G移动通信带外频谱成为车联网的关键技术之一。认知无线电技术通过频谱感知识别授权频段的频谱空洞,允许未经授权的用户进行访问,从而成为高效利用当前有限的频谱资源的方法之一。本文首先介绍了车联网中频谱感知技术的相关理论。然后根据现有的频谱感知技术在车联网中应用的局限性,提出了基于深度学习的频谱感知算法,并针对车联网的通信要求做出了优化,具体工作如下:1.提出了一种基于改进残差网络——Res Ne Xt的单节点频谱感知算法。根据3GPP（the Third Generation Partnership Project）中定义的V2B（Vehicle to base station）通信信道模型,考虑车辆高速运动的复杂信道下路径损耗、阴影效应和小尺度衰落三种衰落因素,建立更贴近真实环境的主用户信号发射机和次级用户通信信道。在此通信信道基础上采集调制信号数据,将处理后的数据集送入神经网络进行离线训练。针对不同的车联网通信环境,将训练好的神经网络的检测性能与现有的基于深度学习的频谱感知算法的检测性能进行对比,仿真结果表明本文所提算法的检测性能在urban环境下信噪比为-13d B时达到97%,比已有的基于Res Net的单节点频谱感知算法高出5%,且检测时间更短。2.提出了一种基于深度学习的量化协作频谱感知算法。考虑到单节点频谱感知技术的局限,引入基于深度学习多用户协作频谱感知算法。同时,由于车辆传输本地频谱感知信息的通信信道容量有限,因此,对本地频谱感知信息进行量化后传输至融合中心做出判决,仿真结果表明,所提量化算法能在充分利用有限的通信信道容量下使检测性能达到最优。