作为无线自组织网络的一个特例和典型应用,车辆网络近期成为一个研究热点。按照是否存在路边基础设施可分为有基础设施的车辆网络和无基础设施的车辆网络。由于无基础设施的车辆网络基于易部署、易维护、低成本的特点,得到国内和国际研究人员的重视。数据分发和数据传递是车辆网络现阶段研究的两个热点课题,前者是一对多通信的支撑技术,后者则是一对一通信的基础。本文正是以数据分发和数据传递作为研究对象。　　 车辆网络的典型特点之一在于密度分布的不均衡,密度高的区域(如道路路口附近)节点密度会非常高,而密度低的区域(比如道路中央附近),节点密度可能很低,甚至为零。现有的数据分发算法均未考虑到该特征,并且在延迟、可靠性等方面存在诸多不足。本文则提出了具有密度分化适应能力的、高可靠、低延迟的数据分发算法;该算法基于Bloom Filter数据结构来保存数据分发历史,并结合了数据缓存技术。　　 数据传递问题,也即路由问题,是实现端到端通信的必由之路。不同于有线网络的定向传播,无线介质具有广播特性。利用这一特性,人们提出了机会主义路由的思想。然而该思想主要应用于节点固定的无线网状网络,而没有应用于高度移动性的车辆网络中。另一方面,在无线车辆网络中,节点密度往往不均匀,而且动态变化,报文在从源节点传送到目的节点的过程中需要考虑所经过路径沿线的节点密度。本文将机会主义路由的思想引入高度移动的无线车辆网络中,该算法不依赖于特殊的MAC层协议;并设计了面向无线车辆网络的路由指标,该指标可帮助路由算法选择一条稳定的、高可用性的多跳路径;设计了一种节点密度的感知和处理机制,使得路由算法可以适应无线车辆网络密度分布不均匀、密度动态变化的特征。　　 通过深入的模拟实验,本文论证了所提出的数据分发和数据传递方法的优越性。