基于车联网需求多样化的背景下,针对不同服务质量需求下的车联网流量逻辑隔离是解决车辆接入中计算、无线资源高效分配的关键方案。本文基于第五代移动通信系统（5G）接入网切片、新型非正交接入技术以及边缘计算等关键技术对车联网场景下的计算资源以及无线资源高效分配的算法进行研究,并提出相应的优化方案,拟解决在高车辆密度以及有限边缘计算资源背景下的车联网超低时延需求,并提升了无线资源利用率以及能效。本文首先介绍了网络切片、车联网以及边缘计算等基本概念,并据此提出了基于边缘计算的车联网接入切片架构。该架构实现了针对不同切片数据流量获取边缘计算资源的差异化分配方案,基于此架构进而提出了计算资源分配策略。通过对车联网的时延进行建模分析,提出了时延满意度函数,实现了对系统的时延性能的满意度表征。仿真实验证明所提出的接入切片架构以及计算资源分配策略可以有效提升时延满意度,保证了车联网时延性能要求,并同时提升了计算资源利用率。其次,本文研究了基于F-OFDM-NOMA的车联网接入切片架构下的无线资源分配方案。该方案可实现基于接入切片的无线频谱资源的灵活粒度分配,在保证每种接入切片满意速率时,提升了频谱利用率。最后为了实现绿色化5G要求,提出了系统的能效优化目标,由于该问题为混合整数非线性规划,则将目标分解成三个子问题通过分步迭代法求解。仿真实验证明,该车联网接入切片F-OFDM-NOMA方案比传统OFDMA以及OFDM-NOMA方案提升了系统的能效。最终,本文针对上述研究方向,总结了后续可在以下几方面开展进一步深入探究:为了满足车联网异构接入需求,针对多种接入方式的资源联合分配方案进行研究;研究车辆移动性对用户分组及计算资源调度的影响;针对5G车联网中车辆在不同接入点之间的频繁切换,设计切片或接入点之间的快速切换方案。