随着计算机及信息科技的发展,V2X(V2V与V2I)网络技术已经成为智能交通系统中一个重要的组成部分。然而很多V2X网络技术的应用,例如:行车安全距离警报系统,基于位置的信息服务系统等,都需要用户共享位置数据。位置数据是一种隐私相关的信息,它有可能泄露个人的隐私,隐私攻击者可以通过观察用户在一些地点出现的时间及频率来推测出用户的一些兴趣和习惯。连续的位置信息的泄露甚至会威胁到个人的安全,容易使得用户被攻击者跟踪。因此位置隐私的保护直接关系到个人的隐私安全以及人身安全。　　 位置隐私保护的实质是保护位置信息与身份信息的关联性。目前从技术上来解决V2X隐私保护问题主要可以分为两类:一是以匿名技术为代表保护身份信息的技术,二是以数据模糊处理为代表的保护位置信息的技术。匿名技术通过对真实身份的匿名化进行处理,这增加了真实身份的不可区分性,但同时降低了身份信息的可用性,给系统的可认证及审计方面带来了一定的困难。模糊处理技术是通过对位置信息的模糊处理来实现位置隐私保护的,这极大地降低了一些基于位置服务系统的服务质量。为改进现有模型的缺陷,本文在研究了前人大量文献的基础上,提出了一种基于保护位置信息与身份信息关联的隐私保护模型和一个具体的算法。　　 不同于匿名模型与模糊处理模型,基于关联保护的位置隐私保护模型是建立在“交换”的思想上的。交换是一种扰乱身份信息与位置信息一一对应关系的一种隐私保护技术。同时,它不对数据做任何处理,可以最大限度地保留数据的可用性。为实现这个模型,本文设计了匿名链路构造算法。该算法通过构造一条不定长的匿名链路保护了初始节点的匿名性,进而实现了身份信息与位置信息的分离。基于关联保护的位置隐私保护模型能够在保护用户位置隐私的基础上兼顾身份信息与位置信息的可用性,拥有更好的系统可认证性及服务质量。　　 同时为了进一步优化模型,本文还通过对V2X网络特性的分析研究提出了一种改进系统连通性与扩展性的算法。在路网中行驶的车辆的运动并不是无规律的,它始终被限制在路网的环境中。本文通过研究与分析路网环境中车辆运动模型,提出了一种连通性评估算法来评估节点之间通信链路的稳定性。通过这种算法能够大大提高匿名链路的稳定性。　　 论文通过理论分析和实验在系统的匿名性,连通性,稳定性,扩展性方面设计了大量的实验。并通过通用的模拟平台模拟路网环境中的车辆运动情况,对模拟的数据进行分析与计算。实验结果表明,本文提出的模型能够有效地改进现有模型的缺陷并且在系统的稳定性与扩展性方面也有极大地改进。