1. 本选题研究的目的及意义
#本选题研究的目的及意义
随着智能交通系统（ITS）的快速发展，车联网（VANET）作为其关键组成部分，正受到越来越广泛的关注。
VANET通过车辆与车辆之间(V2V)、车辆与基础设施之间(V2I)以及车辆与行人之间(V2P)的通信，实现实时交通信息共享、安全驾驶辅助以及娱乐信息服务等功能，对于提高交通效率、保障行车安全以及提升驾驶体验具有重要意义。
然而，VANET的发展面临着无线频谱资源日益紧张的挑战。
2. 本选题国内外研究状况综述
#本选题国内外研究状况综述
认知车载网络频谱分配是一个新兴的研究领域，近年来受到国内外学者的广泛关注，并取得了一系列的研究成果。
1. 国内研究现状
国内学者在认知车载网络频谱分配方面开展了大量的研究工作，并在频谱感知、频谱分配算法等方面取得了一些进展。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
#本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究将围绕基于图论的认知车载网络频谱分配算法展开，主要内容包括以下几个方面：
1.认知车载网络场景分析与建模:分析认知车载网络的特点和需求，构建适用于图论方法的网络模型，为后续算法设计奠定基础。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、算法设计、仿真实验相结合的研究方法，具体步骤如下：
1.文献调研与分析:深入调研认知车载网络、图论、频谱分配等相关领域的国内外研究现状，了解最新的研究成果、方法和技术，为本研究提供理论基础和技术支撑。
2.系统建模:针对认知车载网络的特性，构建合理的系统模型，将车载网络中的各个实体和关系抽象为图论中的节点和边，并定义相应的参数和变量。
3.问题描述:将认知车载网络频谱分配问题转化为图论中的经典问题，例如图着色、图匹配、图分割等，分析问题的特点和难点，为算法设计提供思路。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.模型创新:将图论方法应用于认知车载网络频谱分配问题，构建基于图论的车载网络频谱分配模型，为解决频谱分配问题提供了一种新的思路和方法。
2.算法创新:设计基于图论的认知车载网络频谱分配算法，例如基于图着色的频谱分配算法、基于图匹配的频谱分配算法、基于图分割的频谱分配算法等，有效地解决传统频谱分配方法效率低、灵活性差等问题。
3.应用创新:将所提出的算法应用于具体的认知车载网络场景，例如车联网自动驾驶场景、智能交通管理场景、车载娱乐系统场景等，验证算法的有效性和实用性。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1] 王晓敏, 王磊, 刘婷. 基于图论的异构车联网频谱分配算法[J]. 北京邮电大学学报, 2021, 44(1): 109-116.
[2] 周游, 彭木根, 赵海涛, 等. 基于图论的认知无线电网络频谱分配算法[J]. 电子与信息学报, 2020, 42(8): 1992-1999.
[3] 李阳, 赵春明, 贾麟. 基于图论的车联网频谱分配算法研究综述[J]. 计算机应用研究, 2019, 36(11): 3201-3207.
