随着无线网络技术的发展与成熟,越来越多的车载无线设备以及相应的无线通信标准被提出来,使得这些装配有无线通信设备的车辆可以相互通信或者与路边的基础设施进行通信,这样的网络被称为车辆自组织网络(Vehicular Ad Hoc Networks,VANET)。由于车辆自组织网络在未来的智能交通信息系统中有着巨大的应用潜力,它逐渐发展成为一个热门的研究领域。本文以上海市交通信息网格系统为应用背景,以上海市4000辆出租车发送的实时GPS数据为基础,对车辆自组织网络的路由协议及节点运动模型等热点问题进行了研究。本文的第一部分工作是针对出租车发送的实时GPS数据进行处理。由于城市高层建筑物的影响,导致GPS数据本身存在一定偏差,因此有必要根据GPS数据对车辆所在的位置进行定位,这个过程被称为地图匹配(map-matching)。针对上海市道路网络复杂的情况,现有的地图匹配算法不能获得很好的准确度,因此我们提出了一个基于车辆位置和行驶方向,并参考历史匹配结果的启发式匹配算法,大大提高了地图匹配的准确度。同时,由于出租车发送GPS数据的频率较低,平均60秒左右一次,导致大量的信息缺失,不利于进行上层网络路由协议的研究。因此有必要对缺失的信息进行插值,并获得在一定时间粒度上的车辆连续运动轨迹信息。为此,我们设计了一个基于最少转弯原则的路径选择算法确定一辆车发送的连续两个GPS数据之间该车辆所经过的路段。相比于传统的寻找最短路径算法,本算法更为高效并且更接近实际情况。由于目前的车辆自组织网络研究大部分都基于仿真,因此节点的运动模型对于这类研究结果的可用性至关重要。目前许多运动模型都是随机运动模型,基于这些模型所提出的路由算法在车辆自组织网络中的性能较差,需要根据车辆自组织网络的特性进行改进。除随机模型外,还有一些从真实用户移动数据中提取的运动模型,但由于人的移动和车辆的移动具有较大的差异,这类模型也不适用于车辆自组织网络的研究。本文基于大量的GPS数据进行统计提取并设计了城市出租车运动模型(Metropolitan Taxi Mobility Model,META)。我们通过设计转弯概率,路段速度及旅行模式等三个参数来捕捉出租车的运动特征。通过与真实还原的出租车轨迹在各个性能指标上的对比显示,META模型可以很好地反映城市出租车的运动规律。本文的第三部分工作研究了车辆自组织网络的路由协议。我们假设这些出租车上装配有无线通信设备使得车辆之间可以相互通信,于是就需要设计一个多跳的路由协议为车辆提供数据传输服务。由于车辆的运动速度快,导致网络拓扑变化频繁,传统的自组织网路由协议如AODV等不再适合车辆自组网络,因此我们采用了新的延迟容忍网络(Delay Tolerant Networks,DTN)模型,允许转发节点在没有建立到终点的路由时暂时存储数据以等待合适的机会将数据转发给下一跳节点。考虑到无线通信的带宽和节点数据存储能力等限制,已有的延迟容忍网络路由算法(如传染病路由协议)不能很好地用于车辆自组织网络。因此,我们提出了一个新的距离感知的传染病路由协议DAER。通过基于距离信息的数据转发策略以及缓冲区更新策略,DAER有效地减少了网络资源的消耗,从而大大提高了数据的送达率。经过仿真实验显示DAER协议获得了很好的效果。最后,我们关注了城市环境中利用车辆对交通状况进行监控的应用场景。我们假设车辆上装备有传感设备和无线通信设备使得它们可以产生和传输关于道路交通状况的数据。通过车辆与车辆之间以及车辆和路边固定的mesh节点之间的通信,将一定区域内的交通数据传输到某个汇聚节点。为了解决车辆的运动方向与数据汇集的方向不匹配导致路由协议效率低下的问题,我们根据人体血管内的半月瓣组织的机理,提出了基于mesh节点的路由协议(Mesh Based Routing Protocol,MBRP)。当车辆的运动方向与数据汇集方向不匹配时,将车辆携带的数据暂存在mesh节点上;反之则从mesh节点上带走数据。仿真实验表明MBRP获得了理想的数据送达率。