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车路协同系统是基于信息处理技术、定位导航技术、计算机控制技术、通信技术、传感器技术以及人工智能技术的安全高效和环保的道路交通系统。信息交互过程是车路协同系统本质的体现,其性能直接影响到行车策略的制定和行车安全。作者在学习和总结车路协同信息交互研究现状的基础上,分析了信息交互性能优化方法的原理及在交通环境下的应用。本文从信道接入协议及多通信模式融合方面出发,结合交通系统特性,研究车路协同系统信息交互性能优化方法。车路协同建模和仿真技术为信息交互优化方法的实现及验证提供了平台,也为实际车路协同系统技术的研究与发展提供技术支持。首先,MAC层信道接入协议决定了车路协同系统网络资源的公平和高效利用。通过分析不同的MAC层握手机制及典型的退避算法,结合车路协同系统的交通特性和IEEE802.11p特点,提出了自适应的信道接入协议ATEDCA。ATEDCA将车辆密度及数据重传次数融入到优化的握手机制和自适应调节退避算法中,减少了节点间发送信道碰撞的可能性,提高了网络性能。其次,论文完成了基于自适应神经网络的车路协同多通信模式融合机制设计,涵盖WAVE、WLAN及3G通信模式。通过学习多种交通场景下最优通信模式样本,以车辆密度、平均行驶速度及传输数据量为输入,经过LMS学习算法进行学习后,融合机制能够准确预测当前交通场景下的最合理的通信模式。同时,论文完成了基于HLA高层体系架构的车路协同系统信息交互仿真平台的设计,提出了基于反馈的自适应时间同步机制,以控制了各仿真模块的实时性。仿真平台中的通信模型构建主要在OPNET Modeler中完成,同时设计了信息交互仿真软件程序,用于通信过程的控制及通信结果的反馈统计。通过建立的车路协同信息交互仿真平台,本文设计的车路协同信息交互优化方法得到了仿真测试及验证,结果表明提出的优化方法可以提高信息交互性能和效率,并通过包括跟驰预警和交叉口预警在内的典型交通应用场景对其进行了评估。本论文为真实车路协同系统信息交互过程提供了仿真支持,对车路协同系统中无线网络的研发和应用有一定的工程应用价值。