车辆自组织网络(Vehicular Ad-Hoc Networks,VANET)作为智能交通系统的基础信息承载平台受到越来越广泛的关注。与传统的无线通信网络不同,在车辆通信系统中,车辆节点的高速移动特性使其传输环境复杂多变,复杂的道路交通状况和爆发式增长的通信需求与有限的局部资源之间的矛盾也日益突出。为了解决该矛盾引发的网络传输问题,认知车联网被提出。同时,传输容量作为解决认知车联网研究面临的容量计算和服务质量度量问题的方案,得到了普遍认可。然而现有针对认知车联网传输容量的研究大多仍采用传统的无线自组织网络中的拓扑模型和相关协议,且缺乏对车辆节点分布特征的考虑,因此本文从该角度出发来研究认知车联网传输容量。本文首先针对城市道路环境提出了基于蜂窝上行频谱的认知车联网模型,公交Wi-Fi系统(主网络)和车辆自组织网络(次网络)共存并共享蜂窝上行频谱,次网络可机会接入主网络频谱传输消息。其次,基于该模型提出了两种机会频谱接入机制:(1)为了限制认知过程对主网络产生的干扰,提出一种基于信标功率门限的认知竞争协议,通过信标信号功率检测寻找空间频谱空洞,在频谱空洞区域实现协作感知,时延相对较小,复杂度低;(2)为了区分业务优先级,综合考虑业务数据类型和数据传输距离需求,提出一种基于优先级的认知竞争协议,进一步提高高优先级业务的传输机会。最后,推导分析该模型协议下车辆自组织网络的传输机会以及传输容量的上下界,并仿真分析传输机会与各影响因素之间关系。仿真结果表明,该模型协议下车辆自组织网络的传输机会受到车辆节点密度、主网络活跃发送用户密度、最大信标信号功率门限、竞争用户门限以及子信道数目等因素的影响,且不同因素的影响程度不同。区分优先级之后,具有最高优先级的次网络发送用户的传输机会有明显提升,当然具有最低优先级的次网络发送用户的传输机会则会明显下降。同时,该模型协议下车辆自组织网络的传输容量与相同条件下不引入认知机制的车辆自组织网络相比有显著提升。本文的研究将为认知车联网的传输容量理论研究提供一定的借鉴和参考价值。