近年来,随着物联网的兴起,各个国家建设智慧城市的步伐日益推进。在智慧城市中,对高速移动的无人机、车辆等实现自组通信可以增强服务功能,扩大服务范围,更好的为人们提供服务。以无人机自组网（Flying Ad Hoc Network,FANET）和车载自组网（Vehicular Ad-Hoc Network,VANET）为代表的高动态自组网得到了广泛应用。实现稳定、准确的数据传输是此类高动态自组网部署和应用的关键,如何设计高效可靠的数据传输机制已成为亟待解决的问题。FANET和VANET既有共通的特点,其研究具有相互借鉴之处,又具有各自的特殊性,需在方案设计中予以考虑。例如FANET中无人机悬停或高速运动、节点能量受限、具有大数据传输的需求;而VANET中车辆节点沿道路高速移动、网络拓扑变化具有一定的可预测性。此外,在高动态自组网同时提供多种类型业务的应用场景中,无人机或车辆具备多种传感设备和网络接口模块,组成异构网络,良好的网络动态扩展性和各类业务服务质量（Quality of Service,QoS）的有效保证至关重要。针对以上挑战,本文分别从“FANET中高吞吐量可靠数据传输”、“VANET中低开销可靠数据传输”和“高动态自组网（包括FANET和VANET）中区分服务可靠数据传输”三个方面对FANET和VANET中的数据传输机制进行了研究。本文的主要贡献和取得的创新成果包括:1.针对FANET中感知大数据传输的需求,研究高吞吐量可靠数据传输机制,以提高数据递交率和网络吞吐量。在无人机悬停或运动缓慢的环境监测等感知场景下,一方面射频（Radio Frequency,RF）链路稳定但容量低,另一方面自由空间光通信（Free-space Optical,FSO）链路容量大但易中断,加之能量消耗与流量负载不均衡引起部分节点过早死亡,无法满足大数据可靠传输的需求。本文提出一种基于RF/FSO自适应切换的能量与流量动态均衡（Dynamic Energy&Traffic Balance,DETB）拓扑控制机制 RF/FSO-DETB。首先,提出一种RF/FSO自适应切换技术,根据天气状况及节点间距离将未来一段时间内可能发生中断的FSO链路提前将其切换至RF链路;然后,在已确定链路类型（RF或FSO）的前提下,综合考虑发射功率、剩余链路带宽和节点能量,提出一种DETB拓扑优化方法以提高有效网络的传输性能。仿真结果表明,RF/FSO-DETB机制可有效降低丢包率,延长网络生存时间,减少网络拥塞,提高网络吞吐量。由于需要根据节点间距离选择链路类型,上述机制只适用于无人机运动速度较低的准静态网络中。在无人机运动速度较高的可视化战场通信等感知场景中,网络拓扑频繁变化,链路持续时间短、容量低,网络丢包率高,无法满足大数据可靠传输的需求。本文提出一种增强型网络编码感知路由机制（Enhanced Network Coding-Aware Routing,ENCAR）。ENCAR基于可编码节点数目和路由稳定性系数完成路径选择和数据传输。如果存在路由稳定性系数大于预设阈值的多条路由,则将选择具有最多可编码节点的路径。仿真结果表明,ENCAR机制可显著提高网络吞吐量和数据递交率。2.针对VANET网络拓扑维护及数据传输开销大的问题,研究低开销可靠数据传输机制,以降低网络开销,提高数据递交率。在车载传感数据收集场景下,VANET网络拓扑不断变化,需要耗费大量的网络开销来维护拓扑,占用宝贵的网络带宽资源,影响数据的可靠传输。考虑到车辆节点的运动受限于道路拓扑以及驾驶员的社会因素,具有很高的可预测性,本文提出一种基于模型驱动预测社会模式的车辆分簇机制（Social-Aware Clustering,SAC）。首先,建立一个描述车辆节点运动的离散时间齐次半马尔可夫模型,其中输入为车辆节点的状态转移概率和逗留时间概率分布,输出为各节点的社会模式。然后,提出一种分簇算法,具有相同社会模式的节点（将来可能具有相似的行驶路线）被划分到相同的簇中。最后,设计基于车辆间距离、相对速度和车辆属性等度量参数的簇头选择方法。仿真结果表明,与传统的分簇机制相比,SAC机制可以有效延长簇生存时间,从而减少网络开销。在远距离车辆节点间延迟容忍数据转发场景下,节点“存储-携带-转发”数据,选择合适的转发时间和下一跳节点是数据传输的关键,这使得拓扑信息中增加了时间维度,且数据递交率难以保证。鉴于城市公交车节点在各个时刻的运动轨迹（受实时交通流、道路突发事件等的影响并不完全确定）具有很高的规律性,本文考虑利用公交车节点组成的延迟容忍车联网（Delay Tolerant Networking-VANET,DTN-VANET）为普通车辆节点传递数据,并提出一种基于数据驱动预测时空图的路由机制（Predicted Time-Space Graph Routing,PTSGR）。首先,设计一种基于时空关联规则的频繁项集挖掘算法,通过挖掘历史数据规律预测公交车节点间的相遇信息。然后,根据预测的相遇信息构建时空图模型,并生成链路可靠度超过给定阈值的稀疏图。最后,在此基础上,提出了基于稀疏图的路由算法。仿真结果表明,PTSGR机制可以有效降低数据传输路径开销,提高数据传输可靠性。3.针对不同高动态自组网（包括FANET和VANET）中不同业务QoS需求,分别研究基于区分服务的可靠数据传输机制,为各类业务提供可靠的QoS保障。在软件定义网络（Software Defined Networking,SDN）架构下FANET中同时提供延迟敏感和可靠性敏感服务的应用场景中,不同业务的数据流之间相互影响,网络拓扑结构和资源动态变化,如何利用有限的网络资源保障其各自的QoS是一项挑战。本文提出一种基于区分服务的路由机制（Traffic-Differentiated Routing,TDR）。首先,定义一个与传输延迟和可靠性相关的效用函数,其中,为得到传输可靠性参数,建立一个链路可用性和节点转发能力预测模型。然后,在效用函数中,根据业务的延迟敏感度和其重要性级别为各类数据流分配不同的权重,得到一个总加权成本函数。最后,以最小化当前时隙内所有业务流的总加权成本为目标,引入流量守恒、链路容量及端到端延迟等约束条件,通过非线性整数规划（Nonlinear Integer Programming,NLIP）对数据流路由优化问题进行了规范的数学描述,同时为节省计算成本提出基于蚁群的启发式算法以解决该优化问题。仿真结果表明,TDR机制可以保障不同业务的QoS需求。在SDN架构下蜂窝网与VANET相融合的异构网络中同时提供延迟敏感和高速率数据服务的应用场景中,一方面利用VANET中的专用短程通信技术（Dedicated Short Range Communication,DSRC）多跳传输会造成延迟敏感类业务较长的端到端延迟,可能无法满足QoS要求;另一方面利用蜂窝网中的长期演进（Long Term Evolution,LTE）链路承载高速率数据业务流量会造成高昂的带宽成本支出。因此,为了在端到端延迟和蜂窝网带宽成本之间进行权衡,本文提出一种基于区分服务的分簇路由机制（Traffic-Differentiated Clustering Routing,TDCR）。首先,设计一种单跳分簇策略,基于地理位置区域划分簇,并在每个簇中根据链路持续时间和到附近路边单元（Road Side Unit,RSU）的距离来选择簇头,以实现数据聚合。然后,以最小化单位时间内所有业务流的加权带宽成本和延迟为目标,引入流量守恒、链路容量及端到端延迟等约束条件,通过NLIP对簇头传输方式（LTE或DSRC）与路由联合优化问题进行了规范的数学描述,并获得最优解,同时为节省计算成本提出了可获得近优解的启发式算法。仿真结果表明,TDCR机制可以减少蜂窝带宽成本,同时有效保障业务QoS需求。