当前,世界正经历第四次工业革命,随着人工智能、大数据、5G等新一代信息技术的飞速发展与深度融合,自动驾驶已成为全球关注的创新热点。以特斯拉为代表的单车智能技术路线主要依赖于车辆自身的感知与决策功能,并不能解决复杂多变情况下的行车安全问题。因此不仅要有聪明的车,还要有智慧的路、实时的云、可靠的网和精确的图。网联智能技术路线强调汽车、道路、云平台和其他交通参与者协同互联,而车联网正是实现这一目标的重要使能技术。在动态变化的交通场景中,如何保证信息通信的有效性和可靠性仍面临巨大挑战。另外,目前全世界正处于车联网网络部署的一个关键时期,亟需针对于不同场景、不同应用的网络部署指导理论。高速移动性、网络拓扑多变是车联网的主要特点之一,且实际场景中车辆的运动会受到道路拓扑和车流状态的影响。但基于同样原因,相比于其他移动网络的随机移动性,车辆的移动经常会呈现出一些规律性,尤其是在车流密度低的道路场景中。通过对车辆的移动与空间分布特性进行充分挖掘,可以给予车联网中数据分发与性能分析提供有效的理论支撑。本文基于车联网移动通信系统,针对不同应用场景和网络架构,关注用户服务质量、传输时延和覆盖率,利用系统建模、算法设计、理论分析、仿真验证等手段,围绕车联网中的数据分发和性能分析展开研究。本文的主要研究工作如下:1)针对高速公路场景中多媒体数据分发问题,为刻画其对车辆用户的服务质量,采用效用模型将视频数据量映射为用户满意度水平。为保证用户的基本服务质量,将多媒体数据需求分为硬性数据需求和弹性数据需求。在有限信道资源的约束下,同时考虑车辆在路边基础设施覆盖范围内的滞留时间以及多媒体数据需求,设计了一种实时的视频数据接入控制与调度算法。仿真结果表明,所提算法可以在低复杂度下提高车辆的接入率和系统总效用值。2)针对高速公路场景中交通事故突发性安全消息传输问题,考虑到事故位置所在车道车流异常,通过建立车辆移动性数学模型,利用相向车道车流的通信辅助作用,提出两种数据转发机制,即正常“存储――携带――转发”机制和减速“存储――携带――转发”机制。根据稳定车流的成簇特性,分别分析两种数据转发机制的传输时延。通过仿真实验,对理论结果进行验证,此外还研究了相关参数对系统平均传输时延的影响,分析结果对指导路边基础设施部署间距具有参考价值。3)针对异构城市蜂窝车联网络接入问题,考虑到蜂窝链路与直通链路的共存,用户需要优先接入附近车辆以对其安全消息及时作出反馈。分析了车辆优先接入机制下四条链路的覆盖概率,即平面用户的下行链路和侧行链路以及线性用户的下行链路和侧行链路,并分析了四条链路的条件覆盖概率来研究其可靠性。通过仿真实验,对理论结果进行了验证,此外还研究了相关参数对四条链路覆盖概率的影响,分析结果对系统组网提供了理论指导。4)针对城市蜂窝车联网中车车通信问题,采用蜂窝基站充当中继的合作通信会避免因车间距过大而导致的通信性能欠佳。基于两种传输方案,即选择合并传输和最大比合并传输,考虑道路拓扑的相关性和连续两个时刻节点位置的相关性,分别推导出联合成功传输概率的表达式。通过仿真实验,对理论结果进行了验证,此外还研究了相关参数对成功传输概率的影响,分析结果可为中继选择和网络部署提供理论指导。