本文研究了细胞V2X通信中的传输模式选择和资源分配，提出了一种基于深度强化学习的去中心化算法，优化了车对车通信的信道和功率分配。实验结果表明，该算法在满足延迟要求的同时有效降低了干扰，优于现有方法。

本文综述自动驾驶协同感知研究，针对车对车通信受限、信道衰落和数据异构等问题，提出自适应加权中间融合、COOPERNAUT、ACC-DA及选择性通信等方法，通过动态调整通信图、压缩数据和融合多车LiDAR点云，提升感知精度与鲁棒性，降低带宽和延迟，增强极端场景下的驾驶安全性。