随着通信技术的发展,车载自组织网络(Vehicular Ad-hoc NETwork,VANET)成为智能交通领域的研究热门,受到越来越多的关注。在三维场景的VANET中,高动态的车辆、复杂的节点分布和严重的阴影损耗增加了链路中断的概率并降低了路由算法可靠性。但目前针对路由选择问题,现有方法进行无线链路性能建模时,没有考虑网络动态性和阴影衰落对全球定位系统(Global Positioning System,GPS)位置信息以及信道环境和缓冲队列的影响,导致现有路由算法无法准确地刻画无线链路性能。针对上述问题,本文在三维VANET场景中,建立动态链路模型来刻画链路可靠性,并提出基于链路可靠性的自适应路由算法,以提高数据包传送率和端到端时延,主要工作如下:首先,为实现三维VANET中无线链路性能的准确刻画,设计基于卡尔曼滤波的估计算法对GPS原始数据进行修正,获得精准的车辆信息和邻居车辆集,再整合车辆移动性、分布分层性和阴影衰落的三维VANET特点到网络参数信号与干扰加噪声比(Signal to Interference plus Noise Ratio,SINR)、链路可用性和缓冲队列建模过程,完成三维场景的动态链路模型以刻画链路可靠性。然后,为提高三维VANET中数据传输的可靠性,利用上述动态链路模型设计基于链路可靠性的自适应路由算法。考虑网络中链路状态的不同,设计离差最大化算法为每条链路自适应地计算模型权重,以获得所有链路的链路可靠性值。再将三维VANET中路由中继选择问题转化为多属性决策问题,选择具有最高链路可靠性值的链路序列为最优传输路径。最后,在NS3系统对算法进行仿真实验,对比分析车辆密度、网络负载和车辆速度对路由算法的影响。实验结果表明,相较于现有路由算法,本文所提出的路由算法在数据包传输率和平均端到端时延方面均有更好的性能,其中数据包传输率有15%～30%的性能提升,实现了更可靠的车辆通信。