协同车辆安全性系统作为车联网中最具挑战性的车辆安全应用之一,依赖周期性广播的单跳数据包来追踪周围车辆,通过对潜在的交通危险及时发出预警,从而避免交通事故的发生。然而不同于传统的无线自组织网络,车联网具有车辆节点高速移动、交通流密度更新频率高、道路周围物体引起的信道衰减、隐藏终端等特性,车车之间、车与路边设施间的无线通信将受到严重挑战,由于通信延迟的增大与数据包接受率的下降,车辆安全应用的性能会受到严重影响。因此必须设计信道拥塞策略来避免信道拥塞,公平分配信道资源,满足车辆安全应用的需求。现有的拥塞控制策略仅仅保证网络层的性能,没有考虑车辆不同交通场景下的安全需求,无法实现信道资源的公平分配。为了避免信道拥塞的同时实现信道资源的公平分配,本文基于效用最大化理论提出了两种基于车辆安全需求的信道拥塞控制策略。(1)提出了基于车辆预计碰撞时间安全需求的拥塞控制策略,首先提出了车联网信道资源分配的网络效用最大化模型,并且提出了反映车辆安全需求的效用函数;然后,基于该模型,建立了传输功率固定条件下无线信道资源分配的优化问题;最后,为求解该优化问题,设计了分布式拥塞控制算法(UBRCC),该算法通过更新车辆的拥塞价格求解最优数据包发送速率,实现了面向单个车辆安全需求的信道资源分配。(2)提出了以碰撞概率为安全需求基于效用最大化理论的拥塞控制策略。首先建立了车辆碰撞场景的移动模型;然后基于该移动模型提出了车辆碰撞概率的计算方式,并且基于计算出的碰撞概率提出了反映车辆安全需求的效用函数,接着基于效用最大化理论提出了VANET下信道资源分配的优化问题;最后为了求解该优化问题,设计了分布式拥塞控制算法(CPBRC)。本文通过在网络仿真器NS-3下进行仿真实验验证两种拥塞控制算法的性能,仿真结果表明两种拥塞控制算法在避免信道拥塞的同时,能够在交通流密度变化的场景下保持较低的传输延迟,较高的数据包递送率,并且能够保证较低的追踪误差,满足车辆安全应用的需求。