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車載網絡（ Vehicle Ad hoc Networks）是一種新型的智能網絡，它通過智能地接入網絡，實現人與車、車與車、車與路邊基礎設施之間的互聯通信，增強車輛行駛過程中的安全預測報警功能滿足用戶對車輛多媒體接入的需求，提升車輛用戶體驗針對認知車載網絡（ 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烏鴉算法的頻譜分配方案。首先，對烏鴉算法的兩個位置更新參數引用曲線自適應參數進行改進，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定的冋題;然后，對隨杋數混沌化，以提髙搜索的遍歷性和收斂速度;最后，以車載網絡吞吐量和認知車載用戶之間的接入公平性作為參考評價指標，將改進后的烏鴉算法應用于認知車載網絡的頻譜分配中。實驗采用改進的方案、遺傳算法（ Genetic Algorithm，GA）、粒子群算法（ Particle Swarm Optimization Algorithm，PSO）分配方案進行比較。仿真結果表明，改進的分配方案具有較好的性能。
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