随着全球汽车产业智能化和网联化的迅猛发展，车联网所需的通信技术面临着频谱资源紧张的挑战。为解决这一问题，引入认知无线电技术成为一种有效途径，能够与授权用户共享sub-6 GHz和毫米波的异质频谱资源，提供安全可靠的服务。然而，车联网复杂的动态环境限制了频谱利用率的进一步提升。本研究提出了利用多源动态时空数据挖掘和学习车辆轨迹、交通流变化规律的方法，指导频谱的感知和共享。通过系统级仿真平台的分析，验证了提出方案在提升频谱效率方面的有效性。