车联网(Internet of Vehicles,Io V)是奠基交通信息化与智能化的关键技术,其通过车车、车路、车网、车云等的互联互通,提高现有道路系统的交通安全、运行效率与用户体验,助力未来智能交通系统的迅猛发展。车联网作为未来智能交通的关键组成部分,不仅在交通安全信息类应用表现良好,而其为驾驶者提供互联网接入以实现信息娱乐、影音视频等服务类应用方面的发展前景更为可观。为实现上述各类应用,内容(如实时路况、高精地图、影音视频等)分发的机制设计至关重要。在实际交通场景中,车辆的高动态特性、车与车(Vehicle-to-Vehicle,V2V)以及车与道路基础设施(Vehicle-to-Infrastructure,V2I)之间通信链接的间歇性严重制约了车联网中车辆的内容分发性能;同时,路侧单元(Road Side Unit,RSU)通信范围有限且大规模部署成本较高,使得高速公路等非热点区域中的RSU部署稀疏,其通信范围无法覆盖路段内所有车辆,相邻路侧单元之间存在着通信盲区;此外娱乐信息类服务中应用最为广泛的视频类大文件存在着数据量大、延续时间长等特征,随着用户需求的日益提高,车载用户更期盼获得播放卡顿率低和视频质量高的体验,上述问题的存在严重降低了用户的满意度。本文针对上述问题分别从文件大小和服务质量两个角度出发,提出1)为提高目标车辆在相邻路侧单元间存在通信盲区的场景中的内容分发性能,在V2V与V2I协同通信体制下,设计面向视频类大文件内容的协助下载分发机制。即考虑双向车道场景,采用同向行驶车辆建簇,反向行驶车辆携带预取数据、建簇转发预取数据等方式,提高目标车辆在路侧单元稀疏部署的高速公路等非热点场景中的数据下载量,以此满足车载用户对大文件的数据量下载需求,为高速公路场景下大文件内容的高效分发给予指导;2)针对路边基础设施稀疏部署的车联网,研究面向服务质量保障的自适应视频流传输机制,采用基于TOPSIS(Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution)的多标准决策方法为目标车辆选择最优中继节点,为目标车辆延长与路侧单元的通信时长。同时通过反向车辆的携带转发,保证RSU间的通信盲区中目标车辆的视频播放对数据量的需求,通过提出的自适应视频流传输模型实现视频的平滑播放,在降低视频播放卡顿率以及保障视频的流畅播放的同时,实现视频质量的提升,提高车载用户的视觉体验与满意度。