随着车载无线通信技术的日趋成熟，在车内通过Wi-Fi方式接入互联网进行内容下载的需求正在日益提高。然而，由于汽车快速的大范围移动以及有限的AP通信范围，车辆行驶在两个AP之间时很可能会出现通信盲区，从而导致间歇性连接。该问题在AP节点分布稀疏的高速公路环境下尤为严重。在AP通信范围以外的区域通过车辆间的协助下载来延伸用户下载区域是减少间歇性连接带来影响的有效方法之一。现有国内外关于车联网协助下载的研究成果虽然可以满足诸如网页浏览、图片和歌曲下载等小数据量的内容下载方面的要求，但仍然无法提供足够的吞吐量来满足下载数据量较大应用（如热点视频的在线观看）的需求，其主要原因包括:(1)盲区缺乏规划导致协助下载过程中传输碰撞率过高;(2)车速变化导致协助车的数据转发量低;(3)现有轮询和局部最优的选车策略导致盲区时空资源利用率低，并且用户享有的下载服务不均衡。　　本文针对上述三方面问题，从车联网协助下载方法、协助下载补偿机制和选车策略三方面进行了深入研究。通过对盲区的动态规划、对协助车数据的下载补偿以及对选车策略的优化等方法实现了下载数据量、系统公平性和延迟性能的全面提升。论文研究成果有利于满足当前高速公路环境下车载用户大数据量相关应用下载的需求，弥补3G网络在该环境中服务性能差、接入成本高的不足。本文的创新性主要体现在:　　(1)提出基于动态时槽的车联网内容协助下载方法—DSRelay针对高速公路车联网内容协助下载过程中传输碰撞率过高的问题，提出了基于动态时槽的车联网协助下载方法—DSRelay。DSRelay根据协助车与目标车的相遇时间和通信时长将盲区动态的划分为多个相互独立的通信时槽，每辆协助车在既定的通信时槽内将携带的数据转发给目标车，从而提高了用户获取的数据量。对于由于车速变化所产生的传输冲突，DSRelay也给出了相应的解决方案。DSRelay第一次提出根据车辆间的相遇时间和通信时长将盲区动态的划分成独立通信时槽;提前对盲区进行规划可以显著的减少协助下载过程中的传输冲突，有效的延伸了AP的下载区，提高了用户获取的数据量。实验结果表明，DSRelay可以使车载用户在高速公路环境下通过Wi-Fi接入下载的数据量提高2～3倍。　　(2)提出基于车速预测的车联网协助下载补偿机制—CM-SCtrl针对高速公路车联网协助下载过程中由于车速变化所导致的协助车数据转发量低的问题，提出了基于车速预测的车联网协助下载补偿机制—CM-SCtrl。CM-SCtrl针对高速公路车联网车速可预测的特点，提出利用车辆间相遇、超越和被超越的关系备份协助车数据的方法增加目标车的有效通信时间，使得目标车可以有更多的途径获取协助车携带的所有数据，从而提高数据下载量。CM-SCtrl是首次提出利用车辆间的自我调节功能在不牺牲协助车携带数据量的前提下提高协助车转发率的协助下载补偿机制。实验结果表明，CM-SCtrl可以使用户从协助车下载的数据总量提高20％以上。　　(3)提出一种车联网协助下载选车策略—DSMov针对高速公路车联网多任务协助下载过程中盲区时空资源利用率低、下载服务不均衡的问题，提出了一种车联网协助下载选车策略—DSMov。DSMov创新性的提出使用二维矩阵定义盲区时空资源和选车行为，利用车联网通信特点简化选车行为空间以降低计算复杂度，通过建立基于马尔科夫决策过程的优化模型对盲区时空资源分配问题进行求解;同时，DSMov提出计算到达均衡服务的欧几里得距离和曼哈顿距离作为选车行为依据。DSMov提出的近似全局最优的资源分配求解算法不仅在一定程度上提高了用户数据下载总量，而且保持了系统的公平性。实验结果表明，相比于现有研究中的按序循环和局部最优选车策略，使用DSMov可使用户下载数据总量提高20％以上。