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近年来,随着全国各地城市规模的不断扩大,机动车保有量持续激增,高速增长的交通流量给城市交通的正常运行造成了巨大的压力,给人们的出行带了不便,同时机动车污染也极大的降低了城市空气质量,导致人们的健康水平持续下降。智能交通系统(Intelligent Transport System,ITS)有望成为解决此问题的一种有效手段,利用现代先进的信息技术对城市交通进行管控,优化资源配置,提高整个交通系统的运行效率。智能交通系统是构建智慧城市的重要一环,而车联网是构建智能交通系统必不可少的一项关键技术。然而,车联网中复杂的无线通信环境和车辆的高移动性,使得车联网的高效数据服务面临严峻的挑战。本文针对此问题进行了两方面的研究,即VANETs(Vehicular Ad-hoc Networks)中基于V2V通信的多跳路由协议研究以及基于V2I/V2V协同通信数据服务技术的研究。主要贡献如下:1)对VANETs中基于V2V通信的多跳路由协议进行研究。首先,建立了一种车辆节点利用模糊逻辑理论进行自我评价的机制,量化地评估了节点的稳定性。在此基础上,设计了一种基于AOMDV的路由协议AOMDV_NSE,以保证车载环境下路由的稳定性。最后,设计了实验仿真平台,验证了该算法在提高分组到达率和端到端时延以及减少路由开销方面的优越性。2)对VANETs中基于V2I/V2V协作通信的数据服务技术进行了研究。首先,提出了一种集成了雾计算和软件定义网络的车联网数据服务架构。基于此架构,我们提出一个新的问题,即车辆雾计算中的协同服务(Cooperative Service in Vehicular Fog Computing,CS-VFC),其目标是通过协调云层和雾层中的服务来最大化V2C(Vehicle to Cloud)的带宽效率。在此基础上,分别设计了云层的数据编码策略和雾层的协作服务方案。通过实验模拟,设置不同数据集大小和缓存数量,结果显示我们所提出的架构和算法可以有效提高带宽利用率和服务率并减少平均服务时延。