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车联网技术的提出使得配备有通信传感器，计算设备，存储设备和位置传感器的车辆和路边设施构成了一个巨大的网络。目前，关于车联网的研究正在起步，研究内容主要集中在如何传输与车联网相关的轻量级数据据应用，因此，车联网的资源利用率较低。另一方面，现有数据网中存在大量时延可容忍流量在消耗有限的通信资源，造成网络拥塞和用户服务质量下降。针对上述问题，本文提出一种名为DaVe的新型架构，在不增加额外基础设施和硬件设备的前提下，将可容忍时延的数据流量从现有数据网中卸载到车联网中，以高效利用车联网中的潜在资源并解决现有网络中的拥塞问题。本文还提出一种分布式数据跳转机制来选择可容忍时延的数据在车联网中的最优化路由。考虑到车辆等交通设施配备的传感器设备具有一定存储和计算的能力，在车联网中引入软件定义网络的思想，提出一种合理高效数据传输任务调度方法。 本文的研究工作主要集中在车联网通信系统中可容忍时延的数据传输。将数据网络中的数据分为时延敏感类数据和可容忍时延的数据，由于这两类数据同时占用有限的网络资源，造成了现有数据网络的拥塞以及用户体验的下降。本文提出DaVe架构，将可容忍时延的数据卸载至车联网中。为了实现系统收益最大化，本文将可容忍时延的数据在车联网中的数据传送过程建模为部分可观测马尔可夫过程(Partially Observable Markov Decision Processes，POMDP)。本文还基于软件定义网络、计算和存储的概念，提出了车联网中可容忍时延数据的任务调度方法。本文主要研究内容如下: (1)可容忍时延数据卸载至车联网中的方法 近年来数据流量的爆炸性增长给现有网络带来了严重的拥塞和时延问题。为了应对此类问题，本部分提出了一种全新的架构DaVe，以有效地利用车联网的潜在网络资源来传输现有网络中的可容忍时延的数据流量。通过DaVe架构，时延可容忍流量从现有网络中卸载到车联网中而不需要额外的基础设施或者硬件设备。本部分还提出了一种面向车辆间数据路由的分布式数据跳转方法，并将其建模为一个POMDP以优化性能并解决无线连接不稳定的问题。仿真结果表明本部分提出的方案能够带来显著的性能提升。 (2)车联网中基于软件定义网络、计算和存储的联合任务调度方法 本部分研究内容将软件定义网络、计算和缓存的概念引入到车联网，研究来自现有网络的可容忍时延的数据传输任务的调度决策问题。本部分将该问题建模为一个优化决策问题，在建立数据任务和备选车辆之间的匹配度关系后，由软件定义网络（Software Defined Network，SDN）控制器通过选择最优动作来求取最优解，实现系统收益最大化。Matlab仿真结果表明本文提出方案明显优于现有方案。