针对三维车载自组织网络中,高速移动的车辆节点和复杂多变的链路状态导致车辆间通信链路不稳定的问题,通过引入软件定义网络技术实时获取网络状态并预测其变化过程,构建时-空演化图模型,并定义链路效用指标量化无线链路性能,然后建立基于链路效用的加权时-空演化图模型,最后将路由问题转化为多属性决策问题,设计基于链路效用的可靠路由算法.仿真结果表明,相对现有四种路由算法,本文所提路由算法在数据包传输率、端到端时延和路由负载率方面,性能均有明显提升.

针对目前车联网认证密钥协商协议效率低下以及车辆公私钥频繁更新的问题，提出一个基于无证书聚合签名的车联网匿名认证与密钥协商协议.本方案通过引入临时身份和预签名机制实现对车辆的隐私保护以及匿名认证，同时通过构建临时身份索引数据库，实现可信中心对可疑车辆的事后追查，满足车辆的条件匿名性要求.此外，本方案中车辆的公私钥不随其临时身份动态改变，有效避免了已有方案公私钥频繁更新带来的系统开销.同时，为了提供高效的批量认证，采用无双线性对的聚合签名技术，实现了车辆签名的动态聚合和转发，有效降低了签名传递的通信量和云服务器的验证开销.本文方案在eCK模型和CDH问题假设下被证明是形式化安全的.

针对车联网的容迟特性造成通信资源受限的问题，提出了满足副本抑制要求的数据分发方案.方案利用马尔可夫链，通过交通网络的车辆概率分布建立路段的期望传输时延，并结合车辆的轨迹与目标位置的匹配度确定车辆的转发优先级.车辆为转发的每个数据包插入转发参数字段并通过同步反馈机制确定最终的转发车辆，确保由优先级最高的车辆完成转发.考虑到链路的稳定性，还推导了当前丢包率前提下，车辆接收数据包与发送次数之比，避免不必要的发送尝试产生大量副本.实验结果显示，提出的方案与基于轨迹预测的算法相比，有效提高了网络吞吐量和时延性能.

为了提高高速公路场景下用户平均有效数据吞吐量，提出车载自组织网络分布式信道接入机制.通过道路区段划分实现协议序列集复用；通过引入少量反馈并利用UI（User Irrepressibility）序列特性实现节点间接入顺序感知；同区段节点间利用分布式TDMA（Time Division Multiple Access）模式最大化吞吐量.仿真结果表明，其吞吐量性能优于经典的基于GNSS（Global Navigation Satellite Systems）的机制，并且物理层数据传输速率越大，节点通信半径越大，车辆密度越稀疏，其优势越明显.

车载网快速移动的特点导致其结构具有强烈的复杂性，传统的网络研究方法无法对这种复杂性进行分析.针对此问题将复杂网络解析方法运用于车载网的研究之中，依据车载网组网过程建立车载网运动模型，通过复杂网络研究手段与运动模型相结合的方式对车载网的度分布、鲁棒性以及网络连接变化率进行分析与仿真实验.结果表明，所构建的运动模型能够反应车载网构网过程，复杂网络解析方法在车载网性质分析方面十分有效.

针对车载自组织网络的特点,该文利用双线性对提出了一个新的基于身份的签密方案,并在随机预言模型中给出了安全性证明.在假设Bilinear Diffie-Hellman问题是困难的条件下,该方案被证明是安全的.与已有的基于身份的签密方案相比,该方案计算量和传输代价小,适合用于车载网安全通信.