随着越来越多的车辆部署传感器,车辆可以作为移动节点监控路况信息。这种利用车辆节点移动带来的相遇机会实现数据通信的网络称之为车辆延迟容忍网络(Vehicular Delay Tolerant Network)。这种网络以自组织和多跳方式实现数据传输,所以车辆延迟容忍网络的一个重要研究课题是车辆节点间的数据传输。研究难点在于如何在高延迟、低数据传输率的网络环境下确保通信效率与数据的可靠传输,最终实现数据的采集与恢复。本文的研究关注延迟容忍网络的典型代表车载延迟容忍网络。在这个网络中移动车辆通过车载网络获取道路监控信息。在本文的研究中,为了加快数据采集和恢复的过程使用压缩感知技术。车载延迟网络中的监控道路数据应该在车辆相遇时分享以便车辆驾驶者决定更好的行驶路径。本文的研究主要集中于两点。第一,本文提出一种基于压缩感知高效信息采集和恢复框架CS-Sharing,以快速实现车辆之间的信息共享。CS-Sharing设计了在延时容忍网络中传输消息的消息结构,以及相应的聚合消息产生算法。在CS-Sharing中,车辆相遇时,车辆之间仅需传递一条聚合消息,从而大大降低传输消息代价。车辆基于所收集的多条聚合消息,可构造压缩传感的测量矩阵。本文证明这个测量矩阵满足压缩感知的约束等距条件(RIP),并设计了对应的数据恢复算法。在ONEs实验平台进行大量仿真实验,实验结论表明,所提CS-Sharing可以让车辆在大范围的城市交通网络中快速、低开销获得全网路段的路况信息。第二,本文提出一种基于压缩感知的监控中心路况信息采集框架CS-Monitoring,以在监控中心内实现更加快速的数据采集和恢复。CS-Monitoring是在CS-Sharing的基础上,改进消息结构以及对应的聚合消息产生算法,避免监控中心收到重复消息。通过这样的处理进一步减低延迟容忍网络中的消息传输代价。在CS-Monitoring中为了避免监控漏洞,监控中心根据所收集的聚合消息快速定位未监测区域,并调度巡逻车主动进行缺失路况信息收集。仿真实验结果表明,所提CS-Monitoring方法可使监控中心更加快速收集全网路段的路况信息。