作为物联网和智慧城市核心之一的车联网技术在近年来得到了快速的发展,各种通信协议、网络服务被广泛地开发和应用到车联网领域,为用户提供了多样化的信息服务和舒适的驾驶环境,并且对改善城市交通状况也发挥了巨大的作用。但随着车辆规模的增大和应用种类的增多,传统的车联网出现了高度异构性、网移动性支持差、扩展性不足等发展瓶颈,同时新技术、新架构的出现为改善这些问题提供了契机,因此如何开发新一代车联网成为了当前的热门研究课题之一。本文首先对传统车联网架构、技术、瓶颈等方面进行了介绍,然后详细分析了云雾一体化软定义车联网架构,并在此基础上重点研究了车联网性能优化的问题。论文的主要研究工作如下:(1)提出了一种新的云雾一体化软定义车联网架构(Cloud and Fog based Software Defined Internet of Vehicles,CFSD-IOV)。针对传统车联网中的问题,详细对比几种热门车联网技术备选方案,提出了本文的四层架构,综合运用了云计算、雾计算、软定义网络的优势,具有传统车联网缺乏的灵活性、可扩展性和移动支持性。然后具体介绍了每层网络的组成部分和潜在应用,为后续的性能优化提供了理论基础。(2)提出了云计算和雾计算协作服务的工作模式和资源管理方案。与传统的独立工作方式不同,本文通过底层协调雾服务器的设立,使核心雾服务器互相之间可以进行负载转发,共同为云计算进行负载卸载。并且通过控制器和虚拟化技术,从系统层面和设备层面分别对服务质量和能量消耗进行优化,进而提出了双向约束性粒子群算法来解决问题。最后通过实验仿真,验证了算法性能方面的优势,以及资源管理方案对通信时延和能量消耗的改善。(3)提出了基于车辆轨迹预测的服务预装载方案和一种改进的轨迹预测算法。为改善软定义网络应用到车联网里产生的时延问题,本文提出了新型服务预装载方案,通过轨迹预测,缓解了传统方案里额外开销的问题。进而针对方案的核心机制设计了改进的置信度概率后缀树算法,通过历史轨迹训练和实时预测来提高方案的有效性。实验结果证明,该算法在准确率和复杂度上相比传统算法均有所改善,同时,本文的服务预装载方案可以在不影响交换机性能的情况下减小通信实时延,提升服务质量。论文最后部分对研究成果进行了总结,并对未来的研究方向进行了展望。