随着汽车工业的快速发展，全世界范围内大中型城市都遭遇了不同程度的堵车现象，也由此引发了时间成本和能源成本的浪费，造成大气污染，甚至加剧全球变暖。在无线通信传输和传感技术的基础上，智慧交通应运而生，为解决交通拥塞提供了新的突破口。车载自组网作为智慧交通系统的重要组成部分，从发展初期的数据传输技术研究，到近年来逐渐被运用于交通服务，其应用前景越来越广阔。　　本文建立了利用出租车为探针节点的路况探测系统，并选取了以探针车辆通过被探测路段的通行时间作为衡量该路段交通状况的指标。通过实现实时路况探测和发布，来对驾驶者进行合理引导，使得车辆可以绕开拥挤的路段，达到缓解道路拥塞的目的。本文的主要工作如下:　　第一，建立了以出租车为探针的面向交通状态探测系统，提出了通行时间探测法。通过路边单元设施与车辆之间的信息交互，确定探针经过相邻两个路边基站的通行时刻，并以此计算在被探测路段的通行时间。针对探针行驶路线的任意性的特点，提出了基于具体路段的通行时间探测法。它在前述方法的基础上进行了改进，使得路边通信单元可以辨认车辆的具体行车轨迹。这种方法不但扩大了探针车辆的探测范围，还为后续车辆的行驶提供多个行驶路线选项。　　第二，为削弱探针的固有属性引入的样本误差对探测结果的影响，提出了基于车流密度可变的窗口自适应调整算法。利用最近时刻的历史车流密度进行下一时刻的密度预测，再利用得到的预测密度值计算出对应时间窗口的大小。根据对新密度的预测方式不同，提出了三种车流密度预测算法，即直线预测法、二次曲线预测法和老化预测算法。通过历史数据对下一时刻的密度预测，来得到能随车流密度变化的动态窗口，提高探测结果的普适性和时效性。　　第三，利用真实场景中的数据对上述三种算法进行功能和性能验证。通过与固定窗口算法的对比发现，自适应窗口算法能根据外界车流密度动态地调节自身窗口大小，保持高效平稳地运行。并且老化预测算法在窗口质量、平均延迟、探测结果准确率以及探针渗透率对结果的影响四个方面，都取得了最佳的窗口调节效果。　　第四，利用veins实现了交通端和网络端模拟器互联仿真的示例。通过TCP交互，网络端能根据交通端的车辆运动采集和处理路况信息给出实时预报，交通端能根据得到的消息提取出有效数据从而避开拥挤地段行驶，实现了双向耦合的仿真系统平台。