在车辆自组织网络（VANET）中，车辆通常通过定期广播信标消息来向其相邻车辆通知其当前状态，例如位置，方向和速度。 选择合适的信标方案被认为是一项重要的挑战，因为我们需要在信息准确性和信道拥塞之间进行权衡。 在本文中，我们提出了一种基于短期交通环境预测的自适应信标方案。 通过使用我们的自适应信标方案，车辆可以有效地减少信道拥塞并提高有限信道资源的利用率。 本文详细介绍了基于ARIMA模型的预测方法，并对将发射功率自适应和信标生成速率自适应结合在一起的信标自适应方法进行了描述。 分析和仿真证明了我们的自适应信标方案的性能。

针对LED通信系统中信道估计性能低的问题，提出了将正交频分复用（OFDM）系统与多输入多输出（MIMO）技术相结合的可见光通信系统及其基于信噪比的自适应信道估计算法。通过对最小二乘法(LS)、最小均方误差(MMSE)、离散傅里叶变换改进最小二乘法(LS-DFT)、离散傅里叶变换改进最小均方误差(MMSE-DFT)以及分布式压缩感知同步正交匹配追踪（DCS-SOMP）5种信道估计方法的研究，确定了信噪比的临界阈值。当信噪比低于临界阈值时，采用MMSE-DFT算法进行信道估计；当信噪比高于临界阈值时，选用DCS-SOMP算法进行数据重构并恢复信道脉冲响应矩阵。仿真结果表明，当信噪比为1 dB~40 dB时, 所提算法的均方误差得到有效降低（2.95 dB~15 dB），且LED通信系统的通信质量得到提高。