车载网络的发展日新月异,传输数据从单一的控制数据向多种类型的数据模式发展,对现有的车联网系统解决方案提出了迫切的创新需求。即时译码网络编码技术（Instantly decodable network coding,IDNC）是一种机会网络编码技术,其原理根据接收状态信息对数据包进行异或编码操作,可以有效地减少数据包的译码时延,十分符合车联网的使用场景。此外,对车联网的中的节点进行分簇不仅可以有效地降低系统的复杂度,而且可以增加网络数据包的传输效率。当前对车联网技术的研究大多只是考虑物理层通信模型,没有考虑使用网络编码技术解决传输时延的问题,本文在前人的研究基础上提出了基于网络编码和分簇的数据传输模型,用来减小网络数据传输时延,主要工作如下:（1）提出一种基于分簇和IDNC的部分连接车联网数据传输方式。首先对车辆数据包分类,考虑车联网通信数据包有娱乐信息和安全信息两种类别,为了保证安全数据传输的及时性和可靠性,本文提出了基于数据包类型加权的策略。在我们所提出的解决方案中,安全信息包括车辆基本运行和一些涉及道路交通安全的数据,比娱乐信息优先级高。我们给予安全数据包更高的权重,能够确保分簇时簇头节点拥有较多的安全数据包,减小安全数据包的传输时延,同时分簇能够有效降低多车辆节点情况下的网络模型复杂度,保证车辆在无基站的场景中也可以使用。仿真结果表明,与全连接网络相比,本文所提出的方法能够有效地降低译码时延,对于安全数据包的传输时延性能增益更为明显。（2）提出一种基于双接口网络的车联网IDNC网络编码模型。簇内成员节点可以同时接收来自基站和簇头的编码数据包,将最小译码时延的问题表述为发送设备的选择、基站发送数据包的选择和簇头节点发送数据包的选择,此外本文还考虑数据包传输顺序受限的使用场景,提出了交付时延的概念并给出数学公式表述,针对上述问题提出了基于双接口的多层IDNC图,将最优编码策略的选择等同于找图中的最大权重团。根据仿真结果显示,双接口IDNC网络模型比以往的研究模型更加优秀,拥有更低的译码时延和交付时延。