随着5G通信商业化应用的普及,作为保障道路安全的重要技术之一的无人驾驶技术得到了广泛关注与迅速发展。车队策略能够帮助无人驾驶车辆节省能耗,拓宽道路容量,是无人驾驶技术的关键技术之一。为了在极小的反应时间内做出正确行驶决策,配有智能交通系统（Intelligent Traffic System,ITS）的车辆通常采用IEEE 802.11p通信协议传输数据以保证信息传递的及时性与可靠性。然而车辆的高速移动与复杂的城市道路路况使得IEEE 802.11p协议在无人驾驶技术中的性能难以进行实时监测。通信时延与数据包传递率是衡量无人驾驶通信性能的两个最重要指标,常常受到外部环境（网络内车辆数,车辆移动速度和车辆间距等）和内部因素（数据传输竞争参数）的影响。因此,在不同的交通环境中对无人驾驶通信协议进行合理的建模是分析时延与包传递率的关键举措。本文聚焦于不同交通场景下无人驾驶通信协议的应用问题,首先针对不同交通场景设计不同的数据通信方式,然后根据外部环境因素的影响建立动态通信网络,最后对通信性能进行分析,并推导得出时延和包传递率等性能指标。全文主要工作内容如下:（1）针对高速公路多车道多车队场景中,无人驾驶车辆利用车-路侧单元（Vehicle to Infrastructure,V2I）通信进行数据传输时产生的公平接入问题,提出一种保证数据传输公平的协议优化算法。首先建立不同车道上多车队场景的分析模型,考虑车速、车队内间距、车队外间距和车队到达率等各种参数,以保证不同车道上不同速度的车辆之间的公平性。然后设计了一种基于IEEE 802.11分布式协调功能（Distributed Coordination Function,DCF）的速度自适应V2I公平接入方案。通过动态调整最小竞争窗口以保持公平性指标不变,从而确保路边基础设施覆盖范围内所有速度不同的车辆都能公平地访问路边基础设施。最后通过仿真验证了该方案的有效性。（2）数据包进入媒体接入控制（Media Access Control,MAC）层后,为避免数据包碰撞可能出现连续退避冻结的情况,提出一种针对连续退避冻结的802.11p时延性能分析方法。该方法首先利用概率母函数对MAC服务过程进行了建模,在非饱和情况下将传统的时域马尔可夫链转换为Z域模型。考虑到可能存在连续的退避冻结,利用了梅森公式计算出MAC层服务时延的均值和方差。与没有考虑连续退避冻结情况相比,本文提出的分析模型在数据包时延和数据包传递率方面的性能有一定改善。（3）针对十字路口车队通信复杂多变的环境,提出一种实时的车队通信性能分析方法。根据十字路口车队的移动行为（包括转弯,加速,减速和停车等）以及交通信号灯的周期性变化,建立十字路口车队的移动模型,得出车辆的实时位置。对具有4个接入类别（Access Category,AC）的802.11p协议,采用（2）中提出的方法来描述该访问过程。最后采用流体流动模型来描述传输队列的动态行为,并进一步使用逐点平稳流体流量近似法来得出传输队列中平均包数的实时变化率。仿真结果表明所提方法可以准确地描述并分析车队在交通路口处的实时通信性能。