现有的智能交通系统(ITS)在解决车辆互联网(IoV)环境中的交通拥堵的同时,没有充分考虑现实的车间间距,动态排队,稀疏网络,实时信息,路由和安全挑战。论文主要依托车联网技术研究交通拥堵监测技术方案,论文的研究内容涵盖基于车联网的交通拥堵检测相关的数据采集、数据聚合,以及基于车联网的交通拥塞检测、拥塞预测和速度估计问题。首先,论文提出了一种微观拥塞检测协议(MCDP),该协议使得我们可以从车辆到车辆(V2V)通信来识别车辆密度,并进而鉴别出交通堵塞。论文给出了一种设计框架,通过在现有网络协议报头中引入运输控制域,每个车辆可以对其邻居进行计数并估计车辆之间的时间间隔。MCDP以微观的方式为车辆密度、流量和平均速度的估算提供了一种无基础设施的技术解决方案。此外,通过引入安全速度限制,MCDP还可以使每个车辆计算其覆盖车辆间距离的时间,进而使得每个车辆能够通过与某个预先定义的安全时间阈值进行比较来评估交通拥堵状态。论文采用蒙特卡罗仿真分析,模拟了MCDP在四类典型的中国高速公路上的交通拥堵状态,并对比了MCDP方案和现有的Greenshield绿盾交通拥塞检测技术方案在检测性能上的异同。此外,论文采用模拟城市交通(SUMO)在NS2上生成道路轨迹,以仿真和模拟将MCDP植入现有的IEEE 802.11p和IEEE 802.11协议后系统吞吐率、端到端延迟和数据包传输速率(PDR)等性能,论文的分析和验证结果表明,MCDP协议与现有的DSR和AOMDV协议性能相当。论文的相关分析结果表明,MCDP不失为一种适用于车载Ad Hoc网络(VANET)的低成本的交通拥塞检测技术方案。借助于车对车(V2V)通信功能,高速公路上的车队(Vehicle Platoons)可以帮助减少交通拥堵。然而车辆的动态性质对基于V2V的车对管理提出了新的挑战。论文在考虑车载Ad-hoc网络(VANET)特点的基础上,提出了一种微观车队管理设计,以处理车队合并、分裂和变速三种动态因素。论文分析了车队稳定概率,揭示了车队稳定概率与关键交通参数之间的关系。最后,论文使用NS2模拟了基于VANET的车队仿真平台,以评估由SUMO生成的一些真实道路轨迹条件下的性能。论文的相关分析结果表明,基于V2V的动态车队管理技术是一种廉价、有效的动态车队管理技术方案。日益增加的车辆数量是形成交通堵塞的主要原因。智能交通系统(ITS)可以在视觉覆盖之外,向所有车辆传达道路交通拥塞的危险警告和即将发生的交通拥堵信息。显然实时交通信息的采集和分发是ITS应用的先决条件。论文给出了一种技术方案,基于将面向内容的通信(COC)用于检测车辆拥塞和估计速度的基本设想,提出了一种基于V2I基础设施的车辆拥塞检测(IVCD)技术方案:通过使用迭代COC来测算车辆之间的安全时间,利用路侧传感器(RSS)整合宏观交通属性来估算交通拥堵,并估计车辆的安全速度。在IVCD框架下,RSS还可以负责保护隐私、聚合数据、存储信息、广播路由表、估计安全速度、检测交通阻塞和生成车辆会话ID(S-ID)。论文使用蒙特卡罗模拟四类典型的中国高速公路条件下的交通拥塞检测性能,并与现有的Greenshield和Greenberg宏观交通拥堵检测方案进行比较。最后论文利用SUMO在NS-3.29上产生道路交通轨迹数据,并进而评估交通密度和交通速度。论文的仿真分析结果表明,所提出的IVCD方案可以有效满足单车道和多车道道路条件的道路交通拥堵问题。在优化链路状态路由(OLSR)协议中,相邻节点间频繁地交换HELLO消息以选择它们的多点中继(MPR)。尽管拓扑控制(TC)消息仅在MPR之间交换以共享其MPR选择器,但是这些消息的交换可能会导致OLSR的安全漏洞。论文在分析OLSR协议的基础上,提出了一种包括全局密钥(GSK)、身份验证、加密和时间戳方法来处理控制消息的安全SOLSR协议。此外,论文还分析了不同节点速度、认证-加密(ATE)时间和节点密度下SOLSR协议性能。论文在NS-3.29仿真平台下分析和比较了SOLSR和OLSR协议的数据开销(数据包和路由开销)、数据包传输率(PDR)、延迟等性能指标。论文的分析结果表明,SOLSR在安全性、端到端延迟(E2E延迟)和分组传送率等性能优于OLSR协议。论文相关分析工作为进一步深入研究基于车联网技术的交通拥堵监测技术解决方案提供了有益的参考。