摘要
随着智能交通系统(ITS)的快速发展，车联网作为其关键技术之一，对无线通信技术提出了更高的要求。
有限的频谱资源成为制约车联网性能提升的瓶颈。
认知无线电(CR)技术能够感知周围环境的频谱使用情况，动态地分配空闲频谱资源，为解决车联网频谱短缺问题提供了有效途径。
本文首先介绍了认知车载网络和图论的基本概念，以及图论在频谱分配中的应用场景。
其次，重点阐述了基于图论的认知车载网络频谱分配算法的研究现状，包括基于图着色、基于匹配理论以及基于图分割的频谱分配算法。
最后，对未来基于图论的认知车载网络频谱分配算法的研究方向进行了展望。
关键词：认知车载网络；频谱分配；图论；图着色；匹配理论；图分割
#1.1认知车载网络认知车载网络(CognitiveVehicularNetwork,CVN)是一种融合了认知无线电(CognitiveRadio,CR)技术和车载自组织网络(VehicularAdhocNETwork,VANET)的新型网络架构[1]。
在CVN中，车辆可以通过车载通信设备与其他车辆、路边基础设施以及网络中心进行通信，实现车辆之间的信息共享和协同驾驶，从而提高交通效率、安全性以及舒适性。
#1.2图论图论(GraphTheory)是数学的一个分支，它以图为研究对象，研究顶点和边之间的关系[2]。
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