Device-to-device (D2D) communications in a cellular network can be implemented on vehicular communications. However, high mobilities of vehicles generate fast channel variations in the communications. Channel description has to be specified in the D2D-enable vehicular communications network. In this paper, the vehicle speed and the sampling time are involved to the channel description such that the dynamic information of vehicle is integrated with the channel gain. By doing so, the channel description is more practical. The power control and spectrum sharing problem is formulated in order to maximize the energy-efficiency (EE) of total vehicle-to-infrastructure (V2I) links. It also attempts to ensure reliable communications in a multi-cellular users multi-D2D users frequency division multiple access (FDMA) cellular environment. The reformulated objective function in the fractional form is proved to be quasi-concave, and it can be solved by the Dinkelbach method which requires low computational complexity. In addition, the Hungarian algorithm is used to determine the optimal match of cellular user equipments (CUEs) and V2V pairs. User fairness is further considered under the goal of maximizing overall energy efficiency. Then, the approach of minimum EE maximization is implemented on all V2I links in order to improve system fairness. Finally, the system performance of the proposed scheme is validated by numerical simulations. The results show that the algorithm is effective to improve the energy efficiency and robustness in the dynamic communications environment.

蜂窝网络中的设备到设备（D2D）通信可以在车辆通信上实现。然而，高机动性的车辆在通信中产生快速的信道变化。必须在启用D2D的车辆通信网络中指定频道描述。本文将车速和采样时间包含在通道描述中，从而使车辆的动态信息与通道增益集成在一起。这样，频道描述更加实用。制定了功率控制和频谱共享问题，以使整个车辆到基础设施（V2I）链路的能效（EE）最大化。它还试图确保在多蜂窝用户，多D2D用户，频分多址（FDMA）蜂窝环境中的可靠通信。分数形式的重新构造的目标函数被证明是拟凹的，可以通过Dinkelbach方法求解，该方法需要较低的计算复杂度。另外，匈牙利算法用于确定蜂窝用户设备（CUE）和V2V对的最佳匹配。在使整体能效最大化的目标下，进一步考虑了用户公平性。然后，在所有V2I链路上实施最小EE最大化的方法，以提高系统公平性。最后，通过数值仿真验证了所提方案的系统性能。结果表明，该算法有效提高了动态通信环境下的能效和鲁棒性。可以通过Dinkelbach方法解决，该方法所需的计算复杂度较低。另外，匈牙利算法用于确定蜂窝用户设备（CUE）和V2V对的最佳匹配。在使整体能效最大化的目标下，进一步考虑了用户公平性。然后，在所有V2I链路上实施最小EE最大化的方法，以提高系统公平性。最后，通过数值仿真验证了所提方案的系统性能。结果表明，该算法有效提高了动态通信环境下的能效和鲁棒性。可以通过Dinkelbach方法解决，该方法所需的计算复杂度较低。另外，匈牙利算法用于确定蜂窝用户设备（CUE）和V2V对的最佳匹配。在使整体能效最大化的目标下，进一步考虑了用户公平性。然后，在所有V2I链路上实施最小EE最大化的方法，以提高系统公平性。最后，通过数值仿真验证了所提方案的系统性能。结果表明，该算法有效提高了动态通信环境下的能效和鲁棒性。在使整体能效最大化的目标下，进一步考虑了用户公平性。然后，在所有V2I链路上实施最小EE最大化的方法，以提高系统公平性。最后，通过数值仿真验证了所提方案的系统性能。结果表明，该算法有效提高了动态通信环境下的能效和鲁棒性。在使整体能效最大化的目标下，进一步考虑了用户公平性。然后，在所有V2I链路上实施最小EE最大化的方法，以提高系统公平性。最后，通过数值仿真验证了所提方案的系统性能。结果表明，该算法有效提高了动态通信环境下的能效和鲁棒性。