车载自组网(Vehicular Ad Hoc Network, VANET)属于一种特殊的Ad Hoc网络。VANE T不仅可以应用在行车安全方面,而且在导航和智能交通领域表现出色。未来在新闻、视频会议等以及其它咨询服务方面有着良好的应用前景。然而现实情况是车辆在行驶过程中移动速度快,而路边接入点(Road-Side Units,RSU)的通信范围有限,分布比较稀疏,不能覆盖整个数据传输过程,车辆只能等待下一次接入RSU后再进行下载工作,时延较长。文中采用区域补偿(Regional compensation)的方式,即在车辆的周边范围内进行数据的协助下载。由于节点的运动相较于其他网络节点,动态特性十分明显。车辆在运动过程组网,具有很强的不稳定性,为了降低模型的分析难度,首先设计了一种基于通信延时的分组算法,将车辆划分为多级网络,降低网络的复杂度。以此为基础,引入车辆驾驶行为模型,对GPSR路由选择策略进行改进,使之适用于协助下载。在获得车辆的位置、速度、加速度等信息的基础上,结合行为预测,获得未来车辆的较高概率的位置,对车辆间的链路维持时间进行预测,寻找到最优的协助下载车辆。为了进一步提高数据传输的成功率,对数据包分组到达率进行时延分析,找到数据传输瓶颈,调整数据包发送优先级,将即将脱离车辆的数据包优先投递。最后通过仿真实验分析,表明该方案能够有效提高数据传输的成功率,降低数据延时。本文的主要研究点有以下三个方面：1.基于城市交通情景,结合交通流驾驶行为分析理论,根据车辆的行驶特征以及路况,对车辆行为进行预测,得到较高准确度的车辆未来动向,选出最合适的协助下载车辆。2.分析车辆间的数据传输时长,建立基于时长的分组和路由算法。3.引入信息调度管理理论,设定信息传输优先级,对通信信息进行统筹管理,完成尽可能多的信息传输任务。