我国是全球最大的汽车生产国和消费国,车辆已成为城市的重要组成部分。随着我国经济的发展,城市人口不断增加,在百万人口以上的大城市里,交通拥堵、车辆事故、环境污染已成为日常生活中一道亟待解决的难题。目前,世界各国都在积极探寻提高交通效率,使城市交通向智能化演进的解决方案。在这样的背景下,车联网技术应运而生。这种无线通信技术可以使车辆实现实时交通信息获取、路线规划、变换车道预警、碰撞预警、互联网接入等智能驾驶功能,从而改变传统的驾驶概念,在现有城市规划的基础上提高城市交通的运行效率。简而言之,车联网将通信技术融入了车辆、交通工程领域,通过环境感知、信息交互、信息整合实现传统工业的跨越式发展。车联网是以约定的通信协议和数据交互标准,进行无线通信和信息交换的网络。目前,学术领域主要将车联网技术分为两类:车辆与路边基础设施(V2I,Vehicle to Infrastructure)的通信和车辆间(V2V,Vehicle to Vehicle)的通信。其中,V2I通信允许车辆在行驶过程中与路边基础设施(RSU,Road Side Unit)进行数据交换,可以获得所处区域乃至整个城市的交通信息,在信息总体整合的基础上对每个终端提供相应的驾驶指导和预警服务,在支持业务种类方面比V2V通信更具有优势。因此,V2I通信一直是智能交通的重点研究领域,近年来得到了大量关注。基于上述考虑,本文的研究内容主要针对V2I通信。无线通信的媒体接入控制子层(MAC,Media Access Control sublayer)提供媒体接入控制功能,并对物理层(PHY,PHYsical layer)起到向下控制作用,媒体接入控制协议决定了能否对信道资源进行高效的调度,保障服务质量(Qo S,Quality of Service)。V2I通信的PHY层和MAC层采用IEEE 802.11p协议实现。然而,IEEE 802.11系列协议的设计初衷主要面向室内低移动性用户,提供尽力而为型通信服务。如果将其拓展到车载通信领域,现有的MAC层协议存在诸多问题,并且无法提供Qo S保障。针对上述问题,本文对V2I通信的MAC层媒体接入控制技术进行了研究,重点着眼于V2I通信速率控制、基于多用户多速率场景的MAC层DCF性能建模以及引申的RSU部署策略、稀疏部署RSU场景下安全类业务Qo S保障的自适应接入控制。本文首先研究了IEEE 802.11p协议PHY及MAC层的关键技术,为后文的工作提供了理论基础。对于PHY层,主要研究了基于OFDM的八种多载波调制编码方式的空口参数,并分析了信道条件对误码率、误包率、通信传输速率的影响。针对MAC层,主要研究了几种重要的MAC层数据单元的帧结构以及几种常用的信道访问机制。考虑到本文研究主要建立于仿真分析,无线信号的传输模型是否准确至关重要。传统的针对IEEE 802.11协议信道建模的研究中,通常考虑通信节点处于静止或低速运动状态。应用于V2I通信场景时,由于终端具有较高的移动性,信号的频率选择性衰落、多普勒频移和多径传输等问题势必对信号传输带来额外的影响。因此,本文对V2I通信场景下的信号传输进行了路测实验。实验结果表明,对数信号模型可以较好地反映V2I通信场景的信号传输特性,为后文的仿真提供了理论依据。IEEE 802.11p协议中对PHY层提供了多速率支持,以保障不同信道条件下的通信质量,但并没有指定MAC层速率选择及切换的方案。V2I通信场景中通信节点移动性较高,信号具有快速时变特性。另外,受限于IEEE 802.11网络覆盖范围较小,通信节点驻留时间往往较短。移动节点在接近继而远离路边基站的过程中,接收信号强度在经历短时间的逐步上升后将马上转为衰落趋势。针对以上问题,本文提出了一种具有快速信道响应特性的速率控制算法,解决了现有速率控制算法应用于V2I通信时难以兼顾信道响应速度及通信误码率的问题。仿真结果从吞吐量、时延、误包率三个方面综合论证了本文提出的速率控制算法比现有的主流算法更加适用于V2I通信。根据IEEE 802.11p MAC层的共享信道机制,网络性能与在网用户数直接相关。V2I通信的网络规划应当在满足安全类业务Qo S需求的前提下充分利用无线资源,避免频谱资源的浪费。因此,如何设计高效的V2I通信网络RSU部署方案,使车载终端能够无缝接入,并保障业务的Qo S需求具有重要的实际意义。针对这一问题,本文首先推导了V2I通信在多用户多速率场景下的时延及吞吐量的数学模型。在此基础上,本文提出了极限交通流密度条件下Qo S保障的RSU接入半径理论界,进而提出了面向安全类业务的RSU无缝覆盖部署策略,解决了V2I通信的Qo S保障问题。考虑到在城市非热点地区,RSU必然不能大规模部署。随着交通流密度的上升,网络负载势必会急剧增大,导致接入控制问题随之凸显。因此,对于稀疏部署RSU场景的V2I通信网络,制定合理的接入控制策略具有重要的实际应用价值。针对上述问题,本文提出了一种基于模糊Q学习的V2I通信接入控制算法,解决了稀疏部署RSU场景下V2I通信安全类业务的Qo S保障问题。该算法具有自适应的学习能力,不需要添加信道模型、网络参数、交通参数等先验知识,具有优秀的普适性。仿真结果表明,该算法可以兼顾网络的承载能力及覆盖范围,在最大限度保障安全类业务Qo S的前提下,使非安全类业务尽可能接入,从而使频谱资源得到充分利用。