基于萤火虫算法的认知车载网络信道分配的设计和研究文献综述

认知车载网络(VANET)作为一种新兴的车联网技术，能够有效提升交通效率、安全性以及驾驶体验。

然而，有限的频谱资源成为制约其发展的重要瓶颈。

为了解决这一问题，认知无线电(CR)技术被引入到车载网络中，通过动态频谱接入的方式，提高频谱利用率。

信道分配作为认知车载网络的核心机制，直接影响着网络的性能。

萤火虫算法(FA)作为一种新兴的元启发式优化算法，具有收敛速度快、全局搜索能力强等优点，被广泛应用于解决各种复杂优化问题。

本文首先介绍了认知车载网络和信道分配的研究背景，接着详细阐述了萤火虫算法的基本原理，并对近年来国内外基于萤火虫算法的认知车载网络信道分配的研究成果进行了综述和分析，最后总结了现有研究的不足，并对未来研究方向进行了展望。

关键词：认知车载网络；信道分配；萤火虫算法；频谱资源利用

#1.1认知车载网络
认知车载网络(CognitiveVehicularAd-hocNetwork,CVANET)是一种融合了认知无线电(CognitiveRadio,CR)技术和车载自组织网络(VehicularAd-hocNetwork,VANET)的新型网络架构。

VANET作为移动自组织网络(MANET)的重要分支，支持车辆与车辆(V2V)、车辆与基础设施(V2I)之间的通信，可应用于交通安全、交通效率提升、车载娱乐等多个方面。

然而，传统的VANET通常工作在固定的授权频段，随着车联网应用的日益丰富和车辆数量的激增，有限的频谱资源难以满足日益增长的通信需求。