移动机会网络(Mobile Opportunistic Networks,MONs)是一种间歇性连接的网络,缺乏完整的源节点到目标节点的路由。由于网络中节点的移动性,导致连接不稳定,易发生中断,而且节点还受自身能耗、通信能力和存储容量的限制。这些特征使得移动机会网络中的数据传输面临极大的挑战。现有的路由方法较少关注实际传输数据的大小,而当传输大数据包时,必须考虑中继节点存储空间大小,以及节点间通信带宽,同时,还需要考虑数据的安全性。面对移动机会网络中的大数据包路由,本文选取了几个具有代表性的网络场景进行研究:首先,针对大数据包在移动机会网络中的传输问题,提出在存储容量和通信带宽受限下的多拷贝路由方法。其次,在有辅助设备的移动机会网络中,提出了基于数据包在辅助设备上分配的多播策略。最后,在移动社交机会网络中,针对恶意用户的攻击行为,提出面向大数据包的安全高效广播方法。本文的主要内容如下:(1)以车联网为具体的研究对象,针对数据包较大而节点间的通信能力、节点存储容量有限的情况,将车辆间的单拷贝传输建模为多背包问题(Multiple Knapsack Problem),且将其扩展为多拷贝传输,并在实际数据集上进行仿真实验。(2)研究网络中大数据包在抛掷盒(Throwbox)上的分发策略。在Throwbox内存有限的情况下,将大数据包在Throwbox上的分配的问题建模为二分图匹配(Bipartite Matching),实现最大化传递成功率,并在真实数据集上进行模拟仿真实验。(3)针对移动社交机会网络中恶意节点的攻击行为,提出移动社交网络安全高效广播方法(Secure and Efficient Broadcasting in Mobile Social Networks,SEBMo So),实现数据安全的同时还能利用恶意节点传输数据,并在真实数据集上进行仿真实验。