1.一种基于命名数据网络的车联网数据转发方法，其特征在于，包括如下步骤，步骤1，请求车辆节点即源车辆首先发送Interest包给邻居节点；

步骤2，邻居节点监听到Interest包，并判断是否有对应的Data包；

2.1，如果有对应的Data包，则返回Data包给请求车辆；

2.2，没有对应的Data包，则进入步骤3；

步骤3，根据当前的交通流量Q判断当前交通密度是否处于稀疏状态；

判断当前交通密度是否处于稀疏状态的步骤如下：

a.计算交通流密度K：某一时刻单位车道长度上整个车道上的车辆数，根据某一时刻当前车辆所在道路的道路长度和车辆数量来判断当前的交通流密度，K＝N/L；式中，N表示某一瞬间在长度L的路段上行驶的车辆数，单位：辆；L表示车辆所在路段长度，单位：km；

b.计算车辆速度V：车辆在单位时间内所通过的距离，单位：km/h；也是能够直观显示交通状态的指标；

c.根据上述两个指标计算出当前的交通流量Q，通过设定阈值来判断是否处于稀疏状态；Q＝K×V；

3.1当交通流量不处于稀疏状态；

3.1.1当前车辆通过Interest包获取上一跳车辆信息，以及相关的Interest包中所请求消息的类型；

3.1.2当前车辆根据命名数据网络中的数据名称判断Interest包中的数据类型；

3.1.3当前车辆判断了消息类型，并根据消息类型相关参数以及与上一跳车辆之间的距离、相对速度和方向参数计算当前车辆的听等时间，根据听等时间进入听等状态并转发Interest包后返回步骤2继续以上步骤；

步骤3.1.3的计算方法如下，根据消息的类型分配不同的时间参数λ，并考虑多种行驶条件对Interest包转发的影响，加入与之对应的时间变量，构造听等时间计算公式；

Tw＝λ(Ts+Tvr+Tc)   (1)

其中，Ts为车间距离时间；Tvr为车速/方向关联时间；Tc为避免冲突时间，Tc∈[0,1]；λ为根据消息类型分配不同的时间参数；

所述时间参数λ的计算公式如下，

λ＝λ1Vt+λ2Et   (4)

其中，Vt表示消息重要性的时间参数，Vt＝V×α；Et表示消息传输时间紧急程度的时间参数，Et＝E×α；安全类消息、公共服务消息、改善驾驶消息和娱乐消息的重要性优先级分别为非常重要、很重要、比较重要和不重要，对应的重要性参数V分别为1、2、3和4；安全类消息、改善驾驶消息、公共服务消息和娱乐消息的传输时间紧急程度分别为非常紧急、很紧急、比较紧急和不紧急；对应的优先级参数E分别为1、2、3和4；ɑ为时间影响因子，为常量；λ1和λ2为权重系数；

3.2当交通流量处于稀疏状态；

3.2.1当前车辆设置一个定时器，进入等待状态并判断是否有邻居车辆转发Interest包；

3.2.2未检测到有邻居车辆转发Interest包，当前车辆直接将Interest包转发给距离最近的RSU，RSU将所收到的Interest包转发给它所覆盖范围内的车辆，如果在Interest包的生命周期内找到有Data的车辆，则返回Data包给请求车辆；否则，放弃转发；

3.3.3检测到有邻居车辆转发Interest包，则放弃转发。

2.根据权利要求1所述的一种基于命名数据网络的车联网数据转发方法，其特征在于，命名数据网络中包括Interest包和Data包两种数据包，命名数据网络中每个车辆节点都配备至少一个无线通信接口，GPS定位以及电子地图，同时具有存储和计算能力，能够通过Interest包的信息计算与上一跳之间的距离。

3.根据权利要求1所述的一种基于命名数据网络的车联网数据转发方法，其特征在于，步骤3.1.1中所述的车辆信息包括车辆的位置，速度和方向；根据现实车联网中传输消息，所述的消息类型分为以下四类：包括危险警报，事故，异常交通及道路状况的安全消息；包括停车服务和道路信息的公共服务消息；包括导航信息和驾驶辅助的改善驾驶消息；包括多媒体文件的娱乐消息。

4.根据权利要求1所述的一种基于命名数据网络的车联网数据转发方法，其特征在于，所述车间距离时间Ts的具体计算公式如下：其中，α为距离请求车辆最近的邻居车辆处理Interest包所需的最小时延；D为当前车辆与上一跳车辆之间的距离；Smax为消息的最大传输范围。

5.根据权利要求1所述的一种基于命名数据网络的车联网数据转发方法，其特征在于，所述车速/方向关联时间Tvr具体计算如下：Tvr＝β|Va-μVb|   (3)

其中，β为距离请求车辆最近的邻居车辆处理Interest包所需的最小时延；Va表示上一跳车辆的速度；Vb表示当前车辆的速度；μ表示车辆方向影响因子，同向为1，反向为-1。

6.根据权利要求1所述的一种基于命名数据网络的车联网数据转发方法，其特征在于，采用层次分析法来计算权重系数；根据不同消息类型画出定量比较图，依据定量比较图写出对比矩阵，再对矩阵先进行列归一化，在对行进行求和之后进行归一化，最终得权重系数λ1和λ2。