随着汽车电子技术的飞速发展，现代汽车已经广泛且大量地使用传感器和电子控制单元，用来保证汽车的安全性和舒适性，提供更加智能的服务。汽车电子控制系统作为一个典型的分布式实时系统，需要处理很多来自传感器和电子控制单元所发起的实时事务。系统采用分布式实时数据库管理大量的实时数据，实时数据具有有效期的限制，超过有效期则不能使用，实时更新事务必须在事务截止期内对其进行更新。同时车辆在道路上行驶时，可以通过车载自组织网络互连，对公有数据进行共享，从而更加全面的获知当前道路环境，保证车辆在行驶过程中道路上发生突发状况时能及早做出决策，避免事故的发生。但因为无线网络的不稳定性，以及车载自组织网络相对传统移动自组织网络存在不同，需要进一步的研究车载无线通信环境下的移动实时数据更新事务处理。汽车控制系统处理的大量实时数据可以分为基数据和导出数据，一个事务中的基数据和导出数据具有相互依赖关系，可以组成有向无环的数据依赖图。本文根据数据依赖图提出了车内实时事务数据更新算法，并进一步考虑了移动环境下更新周期对数据有效性和系统负载的影响，对实时数据更新周期进行调整。本文所做的主要贡献有：(1)改进层次分析法，并以此设计汽车控制系统数据库内新的实时数据更新算法。在实时事务调度截止期的限制下，数据依赖图中的数据无法全部获得更新，需要根据数据对导出数据的影响大小进行权重排序，优先更新重要的数据。层次分析法可以很好的计算出数据的权重，保证数据序列更新顺序的最佳性，在有限时间下获得准确度很高的导出数据，并降低事务截止期错失率。(2)结合数据相似度和移动网络断接率来动态调整实时数据的更新周期，保证更新数据准确性的同时能有效降低系统负载。在移动自组织网络通信环境下，当周边道路环境比较稳定时，连续时间间隔内系统所更新的数据相似度很高，可以增大更新周期，降低系统负载；反之则需要缩短更新周期保证数据的准确性。由于移动网络的断接率反映了车辆获取数据的难易程度，需要使用断接率对数据更新相似度区间进行调整，保证恶劣通信环境下实时数据尽可能的更新。