本研究提出了一种轻量级身份基础加密的统一框架，以优化6G车载网络的任务卸载管理并降低延迟。研究结果表明，适当提高传输速率能显著提升卸载性能。

本研究提出了一种基于深度Q网络的模型，旨在优化车载网络中的频谱分配，提升频谱共享效率，改善车辆间通信质量。

车载网络中的通信信道具有时变特性和双倍动态现象，对实时预编码器设计提出挑战。研究者提出使用约束深度强化学习（CDRL）来促进ISAC预编码器设计的动态更新，并采用PD-DDPG和Wolpertinger结构来训练算法以适应复杂约束和可变用户数量。实验证实了该方案的优越性。

本文介绍了一种新的联邦学习方法FedProx+LA，用于解决车载网络中的数据异质性问题。研究结果显示FedProx+LA具有卓越的收敛速度，并在标签分布非常异质的情况下显示出显著的改进。与基准方法相比，FedLA和FedProx+LA的收敛速度提高了30%。