随着信息技术的高速发展，车联网和穿戴网在各自领域的研究已不能满足人们日益增长的对智能

生活的需求。车联网和穿戴网的融合将开辟全新的应用领域。但是，两网融合在通信干扰、网络攻击、数据碰撞等影响数据可靠性的领域将面临全新的技术挑战。鉴于此，本项目基于网络信息论、计算机科学、概率论等基础理论，首先研究基于区间时序逻辑的形式化验证技术进行各类协议和应用程序的正确性验证，从逻辑层面上保障数据的可靠性；其次，研究跳频等技术应对通信干扰，构建基于动态优先级的数据分发和动态的、自适应的信道接入机制保障数据通过底层的通信协议在车联网和穿戴网融合网络中的可靠转发；最后，构建基于贝叶斯网和隐马尔科夫模型的错误检测和数据修复方法对错误和丢失数据进行检测和修复，进一步确保数据的可靠性；这些技术可为车联网和穿戴网融合的数据可靠性的研究打下必要的理论基础，并为其在智能交通、智慧医疗等方面的广泛应用提供理论和技术支持。