随着车联网的快速发展,其中运用于道路安全和个人娱乐的各种应用也随之增加。大量的文件传输请求以及移动的车辆位置,往往导致较高的传输时延。在网络边缘缓存流行文件能够很大程度上解决上述问题。因此,车联网中的缓存数据分发机制已经成为相关领域的研究热点。然而,由于车辆的高速移动特性,车辆与路边节点(Road Side Unit,RSU)或与其他车辆间的相对速度和距离都在不断变化,导致在车辆与RSU通信以及车辆之间通信中,保持稳定的无线通信连接非常困难,从而影响了缓存文件的传输。此外,当一个缓存文件可以从多个源节点中获取时,需要选择合适的源节点进行传输,以保证传输时延和速率等需求,提高文件的传输成功率。本文对车联网在不同通信场景中缓存数据的分发和传输问题展开研究,主要工作如下。在车辆与RSU通信及车辆间通信混合场景中,提出了一个针对时延敏感业务的预测性缓存数据分发策略。对请求车辆与RSU或周边车辆的文件传输时延进行预测,基于两种通信方式分别建模,然后根据起始相对距离、接收信噪比门限和相对速度,对能够建立可靠连接的位置范围以及可能发生连接中断的位置进行预测。根据这些位置信息分别预测从RSU获取文件和从周边车辆获取文件的时延,包括等待时延和传输时延。预测时延最小的节点将会被选取作为数据传输源。仿真结果显示该策略能够明显降低文件传输时延,尤其是在请求车辆距离路边节点较远的情况下,能够通过将传输节点从RSU切换到周边车辆而获得较低的传输时延。在车辆间通信场景下,提出了一个基于时间分片的缓存数据分发算法,以降低分片式缓存数据的传输时延,同时提高传输成功率。为了减少计算耗时并简化时延预测过程,首先根据请求车辆周围的其它车辆位置和速度信息,将其与请求车辆的连接时间进行建模。通过预测不同时间点上各个车辆的数据传输速率,将各车辆与请求车辆间的连接时长分为多片。然后在各个时间片上,选取能够使传输时延最小的车辆作为各文件片的传输源,同时合理安排各个传输源的传输顺序,以保证文件的完整性。仿真结果显示所提算法能够有效降低分片式缓存文件的传输时延,提高文件成功传输率。