车载自组织网络(Vehicular Ad Hoc Network,VANET)是支撑智能交通系统(Intelligent Transportation System,ITS)的关键技术,由具有无线通信能力的车辆节点和路边基础设施构成。与传统的移动自组织网络(Mobile Ad Hoc Network,MANET)不同,车载网络中节点是高速移动的车辆,网络拓扑变化更加频繁,VANET具有MANET所不具备的特性和传输问题,比如实际的道路场景、高密度节点分布、节点的高速移动等,这些特性直接影响了VANET信息传输能力。如何提高系统吞吐量,降低数据发送时延,是车载网络MAC(Media Access Control)协议研究的重点。本文研究了车载自组织网络中基于TDMA(Time Division Multiple Access)和基于竞争的MAC协议。在基于竞争的MAC协议中,考虑到网络中多类业务时延要求不同的问题,提出了一种区分业务优先级的自适应退避算法并进行优化。在基于TDMA的MAC协议中,针对高节点密度车载网络中控制信道时隙预约容易发生冲突的问题,提出了基于博弈论的时隙预约分配算法;针对数据服务信道上可能存在空闲车辆节点占用时隙的问题,提出了一种协作转发方法;考虑到异构车载网络中存在多种传输方式,提出了一种同时支持V2V(Vehicle to Vehicle)和V2I/I2V(Vehicle to Infrastructure/Infrastructure to Vehicle)传输的协议。本文的主要研究内容及创新点如下:(1)针对车载网络中多类业务数据通信时延要求不同的问题,提出了一种车载自组网的自适应传输退避算法。该算法根据不同的时延要求及车辆数量对退避参数进行优化,以避免系统由于出现紧急情况导致的竞争窗口大小剧烈变化。建立了二维马尔可夫链对退避算法的性能进行分析,推导了网络吞吐量和时延的表达式,构建了系统时延最小化为目标的优化问题,并采用粒子群算法进行求解。仿真结果表明,该算法可以降低数据传输平均时延,并保证各类数据满足相应的时延要求。(2)针对车载网络控制信道上时隙预约的冲突问题,提出了一种基于博弈论的时隙预约算法(GAH-MAC)。该算法在预约冲突发生时,为冲突节点提供了两种策略:第一种是再次预约原来的冲突时隙;第二种是重新选择新的空闲时段进行预约来获得更高的优先级。冲突节点利用博弈论选择不同的策略来最大化其效用(成功预约时隙的概率),每个节点设置一个等待计数器来记录它放弃预约原来冲突时隙的次数,等待计数器值与每个节点的效用值直接相关,通过区分不同的优先级,节点将以不同的概率选择不同策略。通过建立马尔可夫模型,分析了预约时隙的速度,推导了预约时隙速度的理论上下界。仿真结果表明,该算法能够减少预约冲突,提高时隙预约的成功率,降低高密度网络的丢包率,有效地提高吞吐量。(3)针对车载网络数据服务信道上存在空闲节点占用时隙问题,提出了一种基于TDMA的车载自组网MAC协议。该协议可以支持多模式协作传输,车辆节点将根据转发节点和自身的储存队长动态地改变协作传输的方式。分别对普通节点、协作节点和转发节点的排队模型进行了分析,推导了储存队列长度的分布,获得了系统吞吐量和丢包率的表达式。仿真结果表明,该协议可以有效的增加网络吞吐量,降低数据丢包率和传输时延。(4)针对异构车载网络中如何降低安全业务数据时延问题,提出了一种HetVNET中的混合传输MAC协议。该协议可以支持多模式传输,并由基站提供协作传输通信,以优化V2V数据的传输延迟。对车辆节点和基站的排队模型进行了建模分析,V2V的排队模型采用一维马尔可夫模型,V2I的排队模型采用带优先级的一维排队模型,而基站的排队模型采用带优先级的二维排队模型进行分析,推导获得了各类数据平均队长表达式。仿真结果表明,该协议能有效地降低V2V数据发送时延和丢包率,提升车辆安全驾驶性能。