汽车带来便捷通勤的同时也引发了很多交通问题,除交通事故以外,车辆抛锚、道路损坏等这些偶发性状况都会导致道路通行能力的急剧下降。因此,如何综合运用新型的传感器、通信以及互联网技术来提升交通效率是重要的议题。为了解决这个问题,车辆自组织网络(VANET)应运而生。在车辆自组织网络中,车辆作为移动节点可以利用车上装备的传感器对交通事故、道路拥堵等交通信息进行实时的感知和处理。将这类信息及时的发送给有需求的车辆,或者上传至交通信息中心协助其进行交通流量的监测、控制与调度,可以有效的避免交通事故,缓解交通拥堵,提升出行效率。基于此,如何设计有效的信息传输机制,从而保证信息传输的及时性成为了车联网中研究的热点与难点。针对信息快速传输问题,本文聚焦于网络层与传输层,在深入研究了车联网相关传输方式的基础上,针对无中心网络与有中心网络,设计了基于实时交通状况与数据量大小的信息快速传输机制。主要研究内容如下:首先,针对车载自组织网络中无通信基础设施(RSU)支持的环境,本文通过整合IP架构与信息中心网络架构(ICN),提出了一种无中心网络下的信息快速传输机制。这个问题的难点在于交通状况复杂,例如车辆密度不均衡,车辆速度差异大等特性,导致影响传输性能的因素众多,建模困难。为了解决这个问题,本文率先通过仿真研究车辆密度,数据量大小以及车辆的移动性对IP-based VANET以及ICN-based VANET性能的影响。接着,通过数学模型定量的描述了这些因素与这两种传输方式时延的关系,并得到解析表达。随后,采用效用函数来衡量切换传输方式产生的代价以及收益之间的关系,并基于此提出了自适应传输方式切换算法。该算法可以根据实时的交通状况自适应的选择合适的传输方式,从而大大减少传输时延。其次,针对车载自组织网络中有RSU支持的环境,本文通过V2V与V2I的协同,提出了一种有中心网络下的信息快速传输机制。可以在不同的路边单元(RSU)布设情况下,灵活的选择合适的上传方式,使得车辆可以尽快的将完整的数据上传给RSU。目前的文献在进行V2V以及V2I的时延分析时都存在较强的假设,不能适应车联网环境下信道质量波动大的特点,并且忽略了数据量对传输机制的影响。所以,本文首先对V2V与V2I的通信过程进行了较为完备的时延分析。V2V的传输主要受到车间距离的影响,在传输过程中需要考虑车间的连通性。V2I的传输不仅受到车辆与RSU之间距离的影响,也会受到车辆速度,信道带宽,以及信道占用率的影响。接着,基于以上分析,结合实时的交通情况,提出了一种自适应信息快速上传算法。该算法分为两步,第一步是选择最佳中继节点,第二步是决策最佳的传输方式。通过该算法可以大大缩短车辆将信息上传至RSU的时延,同时也能保证信息上传的完整性。最后,利用SUMO生成了上海市真实的交通仿真场景,并基于ndnSIM设计了自适应传输平台,在此平台上进行仿真实验。大量的实验验证了算法的有效性。具体而言,本文提出的自适应传输方式切换算法相较于单独使用基于IP架构的传输方式,可减少88.2%的传输时延;相较于单独使用基于ICN架构的传输方式,可以减少37.6%的传输时延。同时,自适应信息快速上传算法相较于单独使用多跳传输而言,传输时延可减少50%左右;相较于单独使用一跳传输而言,针对不同的情况,传输时延减少10%至30%。