车载自组织网络(Vehicular Ad hoc NETwork,VANET)是一种以车载无线设备为节点组成的新型的无线自组织网络。与传统的移动自组织网络(Mobile Adhoc NETwork,MANET)相比,车载自组织网络具有更明确的应用场景,更集中的节点分布。在行车安全、定位、巡航、灾难、事故处理等方面,车载自组织网络具有广泛的应用前景。近年来,越来越多的研究者开始将目光投向车载网络的研究方向。很多重要的协议与算法被提出并深入讨论。　　 由于资金以及设备的限制,多数车载网络协议与算法的评估需要在模拟平台上进行模拟。然而,已有的基于车载网络的各项工作大多沿用了移动自组织网络的模拟器以及模拟手段。车载网络中新的特性以及这些特性对于模拟的影响并未引起人们足够的重视。　　 据此,本文针对其中的几点进行了重点的讨论与改进:　　 其一,提出了一个基于车载网络的分角色的移动模型。该移动模型首次提出在模拟中按照客观世界的标准将机动车分为不同的种类,分别赋予不同的参数和不同的行车策略,而不是像以往一样将所有节点等同对待。实验表明,这种更加贴近客观现实的移动模型会更好的反应现实世界的车辆运动,并使得模拟更加真实。　　 其二,提出了地图对于车载网络模拟的影响(即地图效应)并加以深入分析。车载网络模拟中大多需要加入地图,因此其对车辆节点的分布以及其进一步对于模拟结果的影响不容忽视。本文首次明确的提出了这个问题,定义了分析地图影响的重要概念--虚节点,并给出了分析地图对于模拟结果影响的重要指标--虚节点覆盖率(Virtual Node Coverage,VNC)、虚节点连通分支数(VirtualConnected Conponents,VCC)。借由这些指标,研究者可以非常容易的分析模拟实验所采用地图对实验结果的影响,并由此避免因为误选地图而导致的实验误差。　　 第三,深入探讨了移动模型与地图效应的关系。在之前的工作中,移动模型一直是被认为在模拟实验中影响结果的唯一因素,然而在VANET领域并不如此。本文在最后系统的分析了车载自组织网络模拟中移动模型与地图效应的区别与联系。并指出,在车载网络模拟实验中,地图效应是一个区别于移动模型的独立的因素。研究者们在实验中必须慎重选择并分析地图对实验可能带来的影响。这样才可以有效的评估在车载自组织网络中提出的协议与算法。