车载自组织网络是构建智能交通系统的主要载体,同时也是未来“智慧城市”等概念的重要组成部分。传统意义上,车载自组织网络指的是车辆间形成的短距离无线Ad Hoc网络。然而受车辆移动性强、无线通信环境复杂等因素影响,车载终端难以维持稳定的通信链路。这使得车载自组织网络在通信能力、传输距离等方面受到严重制约,也限制了其业务支持能力和应用范围。针对此问题,在车载自组织网络中使用机会传输机制可以实现一种不依赖于网络拓扑信息、更为灵活、适应性更强的通信模式,以满足各种状况下的信息交换需求。机会传输机制以“携带-存储-转发”的方式,利用移动节点之间的近距离接触机会传输数据,不要求网络中存在实时连通的端到端路径。相比于传统的Ad Hoc网络,它能更好地满足快速移动环境下的数据传输需求,因而受到学术界和研究人员的广泛关注。机会传输的本质是以延迟换取网络容量,它的传输延迟高,传输成功率也难以保证。为了提高传输成功率、降低延迟水平,可以采用复制扩散的方式进行多副本消息传输,但这种方式增加了传输开销。本文针对车辆节点移动速度快、存储和运算能力强的特点,着眼于提高传输的成功率、降低传输延迟和存储开销,从机会传输中继节点的不确定性、节点联系机会特征、节点移动特征,以及基站部署策略对机会传输延迟的影响等方面,对车载自组织网络中机会传输机制的部分关键技术进行深入研究。论文的主要贡献包括:一、针对机会传输延迟受所选择的中继节点影响的特点,提出中继节点不确定性的概念及其量化描述指标“延迟降低比例”(DRR)和“有益中继比例”(GRR),在此基础上建立多跳中继转发收益概率分析模型。在基于实际车辆轨迹数据集,分析了两跳机会传输相对于直接转发延迟的DRR和GRR指标变化特征,得出如下结论:(i)在直接转发延迟较小的情况下,使用中继转发不能降低传输延迟;(ii)使用多副本能够极大降低传输延迟。借助多跳中继转发的收益概率模型,对三种不同形式的机会多跳传输下跳数与延迟收益进行分析,得出最大收益跳数的表达式,并用通过仿真实验对该模型的理论结果进行了验证。二、提出了基于历史联系记录的RED机会传输算法。设计了机会传输中继节点判断指标RED,该指标利用更新过程理论预测节点间的剩余相遇时间,能够比常用的平均联系间隔时间(MICT)指标更准确地判断出有益中继节点。提出带阈值的中继判断策略,通过设置合理判断阈值,能够更准确地找出有益中继节点,且这些节点能更有效地降低传输延迟。仿真实验表明,据此设计的单副本机会转发算法RED-FMR和多副本机会转发算法RED-SW比典型的Spray&Wait、Max Prop算法具有更好的综合传输性能。三、挖掘利用车辆节点在城市环境中的移动覆盖特征设计了机会转发算法MCCF。针对车辆节点在地理区域访问特征方面存在的模糊社团关系,建立基于移动覆盖特征矩阵的相似性判别模型,并针对特征空间过大的问题提出了特征指标提取和压缩算法。以相似度指标为判据设计多副本机会传输算法MCCF,该算法结合了中继转发和复制扩散两种传播方式,一方面能够使消息迅速传播到与目标节点相似的范围内,另一方面通过动态调整算法参数可以使消息扩散控制在有限的范围内。四、提出面向车载自组织网络机会传输的基站部署选址模型和LW算法。针对车载自组织网络包含基础设施的网络结构特征,分析了依靠不同主体的热点区域进行消息中继的延迟性能,得出利用目标节点的热点区域辅助机会传输可以获得相对更好的延迟性能;借助平面局部重心的思想,建立面向车载自组织网络机会传输的基站部署选址模型,提出可配置的选址算法LW,通过控制算法参数和限制条件,该算法可以输出均匀和非均匀的多种基站部署选址方案。本文针对车载自组织网络中机会传输机制部分关键问题的研究,有助于解决车载自组织网络大范围、远距离的数据传输问题,为实现其上的多样化应用和服务提供技术支撑。