智能网联汽车作为推进智能交通系统发展、提升驾驶安全性及行车效率的关键要素,一直受到世界各国学者及工业界的广泛关注及高度重视。近年来,基于车用的无线通信技术已取得了长足的发展,因此催生了一系列的车载服务应用,涵盖了驾驶安全、交通效率提升及信息服务等不同应用类型。但智能网联汽车系统特有的特征,如节点的高速移动性、信道质量的不稳定性及服务请求的地域差异性,也给车载服务数据的高效传输带来了极大的挑战。考虑到当前的车载服务请求者往往不在意是哪个节点为其提供了数据,而仅仅关注数据服务本身,因此许多学者提出将命名数据网络这一新颖的架构应用到智能网联汽车系统中,以提高现有车载通信系统在数据传输方面的性能,这也完美地契合了车载服务“以内容为中心”的特性。但命名数据网络在为车载通信网络提供高效通信方式的同时,也面临着诸多挑战:一方面,车载命名数据网络中的数据共享需结合车载服务的请求特性及节点的移动特性,合理地结合不同的车载通信方式;另一方面,该网络中数据传输效率的提升在很大程度上取决于数据共享方式及缓存策略的制定,需考虑不同的应用场景及应用类型。本文立足于智能网联汽车系统应用的场景、服务类型及用户需求,以节点的移动性及服务的请求特性为切入点,以提升系统节点效益及用户满意度为目标,设计了基于命名数据网络的车载服务数据共享及缓存机制。本文的研究内容具体包含以下三个方面:（1）针对车载命名数据网络的特性设计基于匹配理论的数据共享机制:该机制以提高数据共享系统的整体效益为目标,考虑了节点的数据持有及请求特性,以匹配理论为建模工具,构建了基于命名数据网络的数据共享机制。在此机制中,路边节点将聚合其覆盖范围内用户的车载服务需求及持有情况,根据服务请求者与提供者双方的传输特性完成供需匹配。该机制一方面考虑到大规模供需情况的上传会为系统带来较大的聚合复杂度,因此根据节点的移动性对车辆节点进行分组,数据请求及持有情况的上传将以分组为单位,由此减轻了路边单元的聚合压力;另一方面,考虑到系统的请求者往往更希望获取到真实、有效的服务数据,因此提出将信誉衡量机制引入到匹配系统中,以激励数据持有节点为系统提供真实的车载服务。基于上述描述,该机制为数据请求节点与提供节点设计了各自的效用函数,同时为鼓励数据持有者积极地参与数据共享,系统假设请求者将给予提供者一定的奖励值,并将其附加至各自的效用函数中,有效提升了车载服务数据共享系统的整体效益。（2）根据车辆节点的服务需求设计基于主从博弈的缓存卸载机制:该机制考虑了如果基站覆盖范围内的节点在有服务需求时均向基站发起服务请求,会为基站带来较高的通信数据并发,且基站覆盖范围内的节点将会探测到其他请求者所需数据的传输干扰。因此,该机制提出将基站持有的服务数据分发至车辆节点,当系统中的请求者有对应的数据需求时,可尝试向其周围的节点发起请求,将车与基站的部分通信转化为车车通信。在此机制中,为鼓励系统中的车辆节点积极缓存服务数据,基站将为执行缓存卸载的车辆节点提供一定的激励值。具体地,该系统首先为基站及车辆节点设计了不同的效用函数,其中车辆节点的效用函数考虑了执行缓存为系统带来的时延减少量、缓存维护成本、数据传输及服务成本和激励值收益;基站节点的效用函数则考虑了需提供的剩余车载服务通信负载量、数据传输成本和激励值支出。之后该系统将车载服务的缓存机制建模为主从博弈,最终以最大化系统效用值为目标求解出节点的缓存方案。（3）基于节点移动特性及路边设施分布情况设计面向车载服务的缓存策略:该策略以优化车载服务的用户体验为目标,针对车载应用的请求特性及节点的移动特性,将智能网联汽车系统中的服务数据缓存至车辆节点及路边单元。该策略假设车载服务数据可依照媒体数据的播放特性编码成若干个数据子块,这些数据子块将按照节点的移动方向顺次缓存至车辆节点及路边单元。在此策略中,车辆节点将首先尝试通过车车通信获取数据,之后向路边小型基站发起请求;若节点无法获取到完整的服务数据,则将尝试接入核心网或远程数据服务器,以获取剩余的车载服务内容。该策略以优化请求节点的等待时间为目标,以缓存空间及功率限制为约束,建立系统的优化模型,最终得出最优的服务数据缓存策略,有效减少了车载服务获取的等待时间。