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車載網(wǎng)絡(luò)（ Vehicle Ad hoc Networks）是一種新型的智能網(wǎng)絡(luò)，它通過智能地接入網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)人與車、車與車、車與路邊基礎(chǔ)設(shè)施之間的互聯(lián)通信，增強(qiáng)車輛行駛過程中的安全預(yù)測(cè)報(bào)警功能滿足用戶對(duì)車輛多媒體接入的需求，提升車輛用戶體驗(yàn)針對(duì)認(rèn)知車載網(wǎng)絡(luò)（ Cognitive Vehicular Ad Hoc Networks，CR- VANET）頻譜分配效率低的問題，文中提出一種基于改進(jìn)烏鴉算法的頻譜分配方案。首先，對(duì)烏鴉算法的兩個(gè)位置更新參數(shù)引用曲線自適應(yīng)參數(shù)進(jìn)行改進(jìn)，以更好地平衡集約化與多元化;其次，采用收斂因子策略，解決烏鴉算法收斂速度慢和不穩(wěn)定的冋題;然后，對(duì)隨杋數(shù)混沌化，以提髙搜索的遍歷性和收斂速度;最后，以車載網(wǎng)絡(luò)吞吐量和認(rèn)知車載用戶之間的接入公平性作為參考評(píng)價(jià)指標(biāo)，將改進(jìn)后的烏鴉算法應(yīng)用于認(rèn)知車載網(wǎng)絡(luò)的頻譜分配中。實(shí)驗(yàn)采用改進(jìn)的方案、遺傳算法（ Genetic Algorithm，GA）、粒子群算法（ Particle Swarm Optimization Algorithm，PSO）分配方案進(jìn)行比較。仿真結(jié)果表明，改進(jìn)的分配方案具有較好的性能。
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