随着无线通信技术和移动计算的迅猛发展,车联网逐渐成为极具潜力的新型智能网络,不仅能够使得车辆收集和感知周围环境信息,提高车辆行驶和道路安全,为驾驶员提供辅助信息使得交通更加便利、便捷,同时还能与通信范围内的车辆进行信息交换,为实现自动驾驶提供有效的辅助手段。然而车辆节点的高移动性和无线链路的脆弱性给车联网中的信息分发带来了巨大挑战。为了实现车联网的高效信息分发,本文从两个角度出发进行信息分发的性能优化。一方面,由于传统的TCP/IP网络架构在车联网动态变化的环境下无法有效工作,并且车联网中以信息为中心的应用越来越多,普遍认为以内容为驱动的信息中心网络(Information-Centric Networks,ICN)更加适应车联网中信息分发的需求,能够解决传统IP架构下的一些问题。另一方面,由于车辆节点的移动性造成了网络拓扑变化、网络割裂、节点连接中断等一系列问题,探寻车辆在道路中的移动规律以及其造成上述问题的原因十分必要。因此本文将信息中心网络架构的一些特点结合到车联网环境中用于优化信息分发性能,如基于内容命名的路由和普遍缓存;并且引入交通领域的三相交通流理论作为理论基础,使用真实车辆行驶数据集并对其分析,探究车辆在城市道路中的规律,发现了车辆在道路中随不同交通流转换时呈现的微观移动特征和宏观流特征,基于上述发现进一步观察不同流状态及转换趋势表现出的网络状态差异,定义了两者之间的关联关系。最后结合上述两方面设计了针对不同交通流状态表现出的不同网络连通状态的兴趣包和数据包转发算法,并进行了性能仿真和分析,验证了本文对车联网信息分发优化研究的有效性。