Otomobil endüstrisindeki gelişmeler, pek çok güvenlik önlemi olan hızlı ve konforlu araçlar üretilmesini sağlamıştır. Bu sayede otoyolların daha güvenli hale getirilmesi amaçlanmıştır. Fakat yayınlanan raporlara göre trafik kazaları, halen dünya çapında en fazla can kaybı sebeplerinden biridir. Trafik kazalarını azaltmak için, araçları ve iletişim altyapısını birbiri ile haberleştiren akıllı taşıma sistemleri (ATS) kullanılabilir.Güvenlik odaklı tasarlanan ATS'lerin; rota optimizasyonu, eğlence uygulamaları, azaltılan yakıt tüketimi ve buna bağlı karbon emisyonunu düşürmek gibi başka hedefleri de bulunmaktadır. Tüm bu hedefler ancak araçların birbirleri ve çevreleriyle haberleşmesi ile gerçekleştirilebilir. Bu haberleşme sistemi, belirli bir yerel bölgede fiziksel olarak yakın olan araçların kendi aralarında araçtan-araca (AR-AR) haberleştiği ve bu araçların çeşitli iletişim altyapıları ile araçtan-altyapıya (AR-ALT) haberleştiği ağlar olmak üzere iki ana kısımda değerlendirilebilir. Kablosuz olarak iletişim sağlayan bu ağlar, hareket halinde olan araçlardan ötürü çoğu zaman yüksek devingenliğe sahiptir. Bu devingenlik, özellikle AR-AR ağlarının topolojilerinin süreklilik arz etmemelerine neden olur. Bu yüzden, hücresel ağlar gibi geleneksel kara yayınlarına kıyasla, AR-AR bağlantılarının oluşturulması, devam ettirilmesi ve servis kalite gereksinimlerinin (SKG) sağlanması çok daha zordur.AR-AR haberleşmesi acil durum mesajları dahil olmak üzere pek çok SKG'ye sahip farklı mesaj türlerini içinde barındırır. Acil durum mesajlarının birbirine yakın araçlar arasında hızlı ve doğru bir biçimde iletilmesi büyük bir öneme sahiptir. Bu durum bilgi akışının sağlanması, veri bütünlüğünün korunması, yetkilendirme ve güvenlik konularını hayati kılar. Olası hataların can ve mal kaybına sebep olabileceği hassas bir yapıya sahip olan AR-AR ağları için iletişim aksaklıkları ciddi sorunlar teşkil etmektedir. Bu sorunların AR-ALT ağlarında, kablolu iletişim altyapısının sinyalleşmeyi kesintisizce yapabildiği varsayıldığı için nispeten daha kolay çözülebileceği düşünülmektedir. AR-AR ağlarında ise bu sorunları çözmek için genellikle literatürde katmanlı yapılar tercih edilmektedir. Bu yapılar çok güçlü ve başarılı olmalarına rağmen, devingen olarak kaynak tahsisi yapan AR-AR ağlarında gecikmelere sebep olmakta ve bu ağlara has bazı sorunlarının çözümü için yetersiz kalmaktadır. Katmanlar-arası bir tasarım, daha esnek bir yapı sağladığından dolayı sözü edilen sorunlar için uygun bir çözüm adayı olabilir.AR-AR ağları için standartlaştırma çalışmaları henüz tamamlanmamış olup mevcut standartlaştırma çalışmalarında ağa dahil olma prosedürleri ve servis kanalı seçme yöntemlerinden bahsedilmemektedir. Bu durum standartlarda, çeşitli katmanlarda tasarım boşluklarının olduğunu ortaya koymaktadır. Doğal olarak bu boşluklar özellikle katmanlar-arası araştırma çözümleri ile desteklenip tamamlanabilir.Bu tezde AR-AR ağları için ortalama çakışma sayısını en aza indirecek yeni bir katmanlar-arası tahmine dayalı kanal seçme mekanizması önerilmiş ve hem fiziksel katmanı hem de ortam-erişim katmanını içeren tümleşik katmanlar-arası bir yapı ortaya koyulmuştur. Öncelikle fiziksel katmanda karar verebilecek kadar yeterli istatistiğin toplanması için gereken hesaplama sayısını azaltan yeni bir basamaklı algılama yöntemi geliştirilmiştir. Daha sonra tahmine dayalı algılama stratejisi için gereken koşullar kuramsal olarak türetilmiş ve sonuçlar toplanan saha verileri ile karşılaştırılmıştır. Gerekli koşulların sağlandığı çeşitli trafik senaryolarında önerilen doğrusal tahmin stratejilerinin, genel Markov tabanlı tahmin stratejilerine oranla daha iyi performans sağladığı görülmüştür. Son olarak ortam-erişim katmanında evrensel yayın kanalı üzerinde çalışan adaylık sistemine bağlı sunucu-istemci mimarisini kullanan bir protokol geliştirilmiştir. Bu protokol fiziksel katmanın tahmine dayalı kanal seçme yöntemi verileri ile beslenerek olası en uygun kanal seçilmiş ve ağa giriş prosedürleri tamamlanmıştır.

Recent advances in the automotive industry enabled us to build fast, reliable, and comfortable vehicles with various safety features. Roads are designed and made safer than ever before as well. Nevertheless, analyses and reports show that traffic accidents still remain one of the major causes of death and/or serious injuries around the globe. are expected to minimize the total number of accidents, if not prevent them completely.Safety is not the sole objective of . Routing optimization, green environments with reduced fuel consumption and carbon emission, and infotainment applications are also prominent targets of . It is clear that all of these objectives, envisions, and services require some sort of a communications network structure. Note that two key components of any transportation system are vehicles and the transportation infrastructure. Therefore, it is easier to analyze the network structure required by in terms of and networks. A network in represents a set of physically close–by vehicles which are communicating with each other within a local geographical region. network, on the other hand, consists of vehicles that communicate with the transportation infrastructure. Due to the high–level mobility, signaling in both and networks is established via wireless links. Generally, is considered to be supported by a backhaul over the network so that it is connected to the core or backbone network.Among and networks, networks receive slightly more attention compared to networks due to the following reasons: First of all, network topology for networks is dynamic and of transient nature because of high–level of mobility. This implies that network entry, establishing connection, and maintaining a high–level of are relatively difficult tasks as compared to those in traditional terrestrial communications networks such as cellular networks. Second, network traffic consists of several types of messages including emergency–related data with various requirements. From this perspective, information flow, data integrity, authorization, and security become life–critical concerns. In addition, in case there are multiple networks in the vicinity, relaying especially the critical emergency–related messages from one node to another needs to be considered very carefully. In this regard, establishing a connection between transient networks along with the aforementioned information flow, data integrity, and security concerns is a serious challenge for the networks. Note that none of the concerns listed here poses severe problems for the networks given that the transportation infrastructure can handle the signaling seamlessly.In order to tackle the problems and concerns listed above, generally the traditional layered architecture is adopted in the literature for networks. Although it is a very powerful and successful strategy, layered architecture falls short in solving some critical issues especially in networks such as dynamic resource allocation. This points out that a cross–layer approach could provide different perspectives while benefiting from the layered architecture. At the end, it should be stated here that the standardization efforts are not mature enough yet for networks. For instance, network entry procedures and the non-emergency/service channel selection mechanisms are not explicitly defined in the draft version of the standard. This automatically indicates that there are some design gaps which could be supported by the findings of research carried out in this field especially with the cross–layer support. Hence, in this dissertation, a novel cross–layer predictive channel selection mechanism is proposed for networks in order to minimize the average number of collisions. Both and layers are incorporated into the cross–layer design. At layer, first a novel, fractional rate sensing mechanism is proposed, which reduces the total number of computations in order to obtain sufficient statistics for the decision. Next, the necessary condition for the optimum predictive sensing strategy is derived and validated by the empirical data obtained by field measurements. It is also shown that any linear predictive strategy outperforms the general Markovian–based prediction schemes under various traffic load scenarios in case the derived necessary condition is satisfied. Finally, a protocol which is developed based on master–slave architecture along with a nomination procedure operating on a single universal broadcast channel is proposed at the layer. The proposed protocol is fed with the output of the layer predictive channel selection mechanism and completes the network entry procedure for networks.