车载自组织网络是智能交通系统的重要组成部分,已成为无线网络和智能交通领域内的主要研究热点之一。在该网络中,由于车辆节点的高速移动以及无线信道的衰落,使得网络拓扑随时间不断发生变化,直接影响着网络各方面的性能。中心性是描述网络拓扑结构特性的主要度量指标之一,通过对车载自组织网络中心性的研究,可以挖掘网络中的关键节点,优化网络的拓扑结构,从而提高网络的服务质量,这对车载自组织网络协议开发和网络管理起着极其重要的作用。本文主要结合智能驾驶人换道移动模型和车载仿真工具Vanet Mobi Sim研究了车载自组织网络拓扑结构的中心性特征。主要工作概括为以下三个方面:(1)研究了基于静态网络的车载自组织网络拓扑结构的中心性特征。构建了车载自组织网络的网络模型,将每个时隙的车载自组织网络抽象成静态网络,应用复杂网络理论研究了网络通信半径、网络密度等对网络中心性的影响。基于各中心性测度,进一步分析了重要节点排名的瞬时变化。结果表明:当网络密度一定时,通信半径仅影响网络中心性值的大小,对其整体分布趋势并没有影响;网络某时刻的重要节点在网络整个时间段内的排名变化较大,当时间超过一定范围时,重要节点的排名逐渐趋于稳定。当网络密度增加时,也得出类似的结论。(2)研究了基于时序网络的车载自组织网络拓扑结构的时序中心性特征。构建了车载自组织网络的时序网络模型,应用动态网络的时序中心性测度,研究了网络通信半径、衰落因子、信息存储转发指数等对网络时序中心性的影响,同时分析了重要节点排名的演化特征。实验结果表明:当衰落因子、信息存储转发指数等参数一定时,通信半径不仅会影响时序中心性值的大小,同时还会影响其整体的分布情况;当通信半径一定时,尽管网络的时序中心性随着各参数的增大而增加,但重要节点整体的排名在网络整个时间段内基本保持相对稳定的状态。(3)对比分析了基于静态网络和时序网络的两种不同网络拓扑结构建模方式下车载自组织网络重要节点排名的演化。结果表明:基于静态网络建模的车载自组织网络,能确定网络某时刻的重要节点,但这些重要节点在网络整个时间段内的排名变化比较大,该瞬时特性无法全面准确地反映网络的性能。基于时序网络的建模不仅能够反映车载自组织网络动态变化的拓扑结构特性,而且能够合理地评价网络中重要节点排名的演化特征。