随着通信技术的进步和智能交通领域的蓬勃发展,人们在驾车出行时对许多新型的服务,比如移动电视、流媒体服务或安全应用等,都要求车载网络提供较高的服务质量。在车载网络环境下如何满足用户的差异性需求是亟需解决的问题。车载异构网络(Vehicular Heterogeneous Network,VHN)是一种融合了多种无线通信技术的无线车载网络,实现了相互重叠的不同类型网络之间的无缝接入和动态切换,能有效满足车辆用户的业务多样性需求。本文重点研究车载异构网络中网络接入选择与资源协作优化算法,具体研究内容如下:首先,针对车载异构网络中车辆间协作通信难以使协作价格和服务质量达到均衡状态的问题,提出了一种基于博弈论的多目标决策网络接入算法。该算法根据博弈理论的夏普利公式计算出合作收益并制定激励车辆之间协作通信的机制,需要协作的车辆基于最优化理论多目标选择策略综合考虑目标接入网络节点的价格和服务量两个参数,选出最佳的车辆节点并与之协作接入到路边网络单元获取互联网服务。仿真结果表明,价格参数和服务量参数的不同比值直接影响目标协作车辆的选择方案。此外,与现有的基于定价协作选择接入机制在接入费用和信息传输速率方面相比,车辆使用该算法能够实现以较低价格接入网络的同时获得较高的服务质量。其次,针对车载异构网络中车辆节点移动性强、网络拓扑频繁变化导致车辆间协作节点适配复杂度较高的问题,提出一种基于图论的车载异构网络资源协作优化算法。该算法引入服务量概念代替瞬时传输速率作为衡量链路状态的度量指标,同时充分考虑网络中传输时延的约束,基于二分图对车载网络的节点选择和资源适配进行建模,并使用KM(Kuhn–Munkres)算法的权值匹配机制实现二分图中最大加权匹配。实验结果表明,与基于瞬时传输速率的资源协作算法相比,在车载异构网络环境中使用该算法可以更精确地描述车载网络中的链路质量,实现车辆间协作的最优资源分配。在不同的车速和车辆密度下,该算法均能提高车载网络的数据吞吐量。