随着无线通信技术和国家交通事业的飞速发展,车联网作为第五代(5G)移动通信系统的一个重要应用,越来越受到人们的关注。在未来车辆移动通信网络中,不仅要在“量”上要满足移动用户多样化业务需求,还要在“质”上确保移动用户以更低的时延获得更大的传输速率。随着车载用户数量不断增加,在信息传输过程中,接收节点受到干扰的可能性越来越大。针对干扰和移动这两大问题,本文考虑干扰处于高动态场景下,即每一时刻,都会有新的干扰节点产生,从理论上分析了车辆移动通信网络的性能及其相应的系统优化设计。首先,本文研究高速公路场景,即源-中继-目的节点移动场景的通信链路中断概率和最优功率分配方案。在本研究中,假设中继节点只受到噪声的影响,目的节点只受到共道干扰(co-channel interference, CCI)的影响,并且干扰处于高移动状态,即每一个时刻,干扰节点的数目和位置都有所不同。在这一模型的基础上,本文得到了中断概率的分析表达式和紧的下界,分析了两跳链路对于端到端中断概率的影响,源节点、中继节点的发送功率对于端到端中断概率的影响。此外,得到在源-中继-目的节点链路移动过程中,中断概率的变化情况。当源节点和中继节点的发送功率之和受限时,得到了中断概率最小的最优功率分配方案。接着,本文分析多跳车辆移动通信网络的端到端时延,并得到时延最小的最优跳数的分析结果。在传统的无线通信网络时延分析中,通常假设中继节点等间距分布在源节点和目的节点的连线上,并忽略了多跳链路跳数对于时延的影响。事实上,随着跳数增多,每一跳的距离减小有利于时延的减小,但同时需要处理数据的时间会增多,从而使时延变大。本文对这一场景进行了扩展,考虑中继服从三种分布场景下的端到端时延性能及最优跳数分析,包括中继等间距分布、中继服从均匀分布以及中继服从随机路径点移动(random waypoint mobility,RWPM)模型分布。假设单跳网络在干扰受限和噪声受限场景下有相同的接收信干比(signal-to-interference ratio,SIR)和信噪比(signal-to-noise ratio, SNR),论文分析了单跳通信网络在这两种场景下的时延性能。通过比较中继等间距分布和中继服从均匀分布这两种场景的时延性能,研究表明选择在源节点和目的节点连线上等间距分布的中继节点可以更有效地降低时延。中继服从均匀分布类似于静止中继节点的场景,中继服从RWPM模型可视为移动中继节点场景。通过比较这两种场景,本文的分析和仿真实验表明,移动性有利于减小多跳信息传输的时延。其次,本文分析了干扰受限场景车辆移动通信网络的连通度与移动性之间的关系。在传统的无线通信网络连通概率分析工作中,大多假设接收节点不受干扰的影响,忽略了节点密度以及移动场景下节点移动性对于连通概率的影响。当考虑节点之间的干扰时,节点密度增大,节点之间的距离减小,则接收节点接收有用信号的强度增大,从而有利于提高通信质量和连通概率。但节点密度增大,将导致接收节点受到的干扰增强,从而通信质量下降,直接影响网络的连通概率。根据这一基本想法,本文推导出干扰场景下有限区间内线性网络全连通概率的上、下界,并得到全连通概率是节点密度的拟凹函数。在此基础上,分析了移动场景下节点移动的平均速度与有限线性网络连通概率之间的关系。再次,本文分析了随机多址接入协议下,半双工(half-duplex)和全双工(full-duplex) 单跳信息传输系统 的随机接入传输容量 (random access transport capacity,RATC)。假设接收节点选择离它最近的节点作为发送节点进行传输,从而节点之间的距离不是固定值,而是一个随机变量。当节点的随机接入概率增大时,意味着发送节点发送信息的机会增多,随机接入传输容量可能提高,但同时,接收节点受到的共道干扰节点数目增多,从而成功传输的概率减小,传输次数可能增多,随机接入传输容量可能减小。类似地,当SIR阈值增大时,信道的最大传输速率会增大,随机接入传输容量可能增大,但同时意味着单跳链路的成功概率减小,随机接入传输容量可能变小。通过仿真实验验证了,随机接入传输容量是节点的发送概率、SIR阈值的拟凹函数,并得到全双工系统的性能优于半双工系统的性能。最后,本文分析线性多跳译码转发(decode-and-forward,DF)通信链路的吞吐量并得到对应系统的优化设计。在传统的无线通信网络吞吐量分析中,一般仅分析某一个系统参数与吞吐量之间的关系,少有系统参数联合优化的方案分析。本文研究了多跳无线通信网络的跳数、SIR阈值与吞吐量之间的关系,揭示了固定跳数或SIR阈值,吞吐量是另一个参数的拟凹函数。根据吞吐量函数的结构特点,得到以多跳无线通信网络吞吐量最大为目标,联合优化向量(跳数、SIR阈值)的算法。