随着5G移动通信、移动互联网、人工智能等技术的发展，车联网不仅成为5G研究的重要场景之一，也是未来智能交通系统的重要组成部分。研究车载自组织网络动态路由技术，旨在提升高移动性车联网节点在动态行驶环境下安全消息的转发质量，促进实现低时延、高可靠通信，其对满足实时转发安全消息、实现交通安全预警等功能具有重要意义。
　　为满足车联网安全消息实时播报所需要的转发质量，解决车联网动态拓扑、车辆行驶行为变化、车辆密度变化、高速移动等交通环境复杂性问题与可靠通信连接之间的矛盾变得十分迫切。本文主要研究适合复杂城市街区与高速等典型交通环境下的高性能动态自适应路由。
　　首先，针对车联网中车辆行驶行为多变的特征，本文提出了基于运动感知的增强贪婪算法（ Motion Awareness Enhanced Greedy Algorithm, MAEGA）。运动行为感知模型利用了加速、减速、转向等车辆行驶历史信息，通过差分插值动态预测下一时刻车辆位置，从而将车辆行驶行为引入到邻居节点的搜索中；同时考虑到实际通信链路质量的影响，利用信道路损模型动态感知通信覆盖半径，增强了转发链路的稳定性，提高数据包分组投递率。
　　进一步，针对城市街区以及高速公路的复杂交通环境下，车辆密度、行驶速度等动态变化极易导致数据包的分组投递率性能恶化的问题，本文提出了基于动态信标周期的交通环境自适应机制。采用一个环境函数建立了信标调节周期与车辆密度、行驶速度之间的关系：在车辆密集的城市街区场景，自动增加信标帧播发间隔，防止过多信标帧竞争信道造成数据包时延增加；而在高速公路场景，缩短信标帧间播发间隔来增强连接，防止因车速过快导致链路断开，确保了不同交通环境下的高效转发。
　　同时，为缓解由于各路段车辆密度不均匀，网络拓扑可能存在割裂，导致分组投递失败的问题，本论文结合车联网中行驶车辆相遇机率有差异的特点，提出了基于机会选择权重的增强转发策略。采用一个权重函数计算转发机率，根据车前密度、车辆目的方向预测及距目的车辆欧氏距离选择最优转发节点。
　　最后，结合车联网Beacon消息帧对网络连接的动态控制，提出了一种环境自适应动态感知贪婪路由协议（Scenario-adaptive Dynamic Awareness Greedy Routing, SaDAGR），并设计了相应的Beacon信标消息帧结构，包含了车辆 ID、播报周期 TTL、车辆位置、车辆速度以及车前密度等字段，给出了基于SaDAGR动态路由的通信过程。
　　本文在NS-3环境下建立了动态路由性能仿真平台，模拟了不同车辆密度、不同行驶速度的影响，并与GPSR及V-GPSR进行了对比研究。基于不同车辆密度对MAEGA算法进行仿真，仿真结果表明：在中低速条件下，MAEGA算法的端到端平均时延降低了10%，同时投递率提升15%。基于不同场景对SaDAGR路由协议进行仿真，仿真结果表明：在高速场景下 SaDAGR 路由的数据包分组投递率有明显的性能优势，而且随车流密度从低到高变化，优势增加；在车速达到150km/h时仍能保持55%数据包分组投递率，时延没有明显增加。在城市街区场景下，车流密度从低到高变化时，SaDAGR路由协议数据包投递率均有不低于30%的性能优势；车辆低密度情况下的平均时延也得到明显的改善。
　　由此，本文提出的 SaDAGR 动态路由能够适应复杂交通环境下大动态范围的车辆速度、车辆密度的交通变化，增强了网络的连通性，降低了重传，减少了时延，提高了数据转发效率，随着未来5G与智能交通的发展，具有一定的应用前景。