1.一种基于博弈模型的车联网的节点激励方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：建立车联网网络的相邻节点的单阶段博弈模型，后延伸建立无限重复博弈模型；

步骤2：在步骤1中重复博弈模型，以及针锋相对策略的基础之上，节点之间采用容错性的策略；

步骤3：以节点的信誉值为基础，对贡献度高的节点进行奖励，对贡献度低的节点进行惩罚，改善了节点之间贡献度不一致的问题，使得所有节点的积极性得到提高；

所述步骤1中，整个车联网网络G(V,E)由N个理性节点构成，G表示任意连通图,V表示节点的集合，E表示链路集合；系统时间由一个个离散时隙t构成的，在每个时隙中，节点都可以做出理性的选择；所述无限重复博弈模型具体为，使每一个节点之间进行多次交互，互相合作进行数据包转发，从而提高车联网的整体网络性能；

所述步骤2中容错性策略具体为：对于车联网中存在一对相邻节点A和B，对其中任一节点采取策略如下：初始阶段：节点A和节点B的态度都是友好的，即采取合作的态度，积极转发对方的数据包；

容忍阶段：当第k个时隙，节点A采取不合作的态度，那么在一定时间内，设容忍时间为T，节点B采取容忍的态度，即依然为节点A转发数据包；

判断阶段：如果容忍阶段过后，节点A的态度仍然不友好，即选择不合作行为，那么节点B会将节点A广播出去，告知其他节点，然后节点A进入惩罚期，设为P；

惩罚阶段：在惩罚期内，其他节点都会拒绝转发节点A发送的数据包，并且节点A在惩罚期内必须帮助其邻居节点无偿转发数据包；

遗忘阶段：当惩罚阶段结束，节点A可以重新进入网络，其不合作历史也会被遗忘；

容忍时间T和惩罚期P的值具体按照以下规则确定：

首先确定容忍时间T，容忍时间T内，节点B始终选择合作策略，但是邻居节点A采取不合作的态度，根据博弈论的知识，容忍阶段中，节点B的收益fB如下式：其中δ为贴现因子，其取值范围为(0,1),它被视为节点合作的耐心程度，δ值越大，则节点表现的越耐心，β表示节点转发数据产生的消耗；

在此期间，节点B一直无偿地为节点A转发数据，但是自身的数据并没有被转发，要使得T成立，则需要使节点B的期望收益UB大于等于零，即：也就是说，容忍时间T的值就是使上式成立的值，α为节点发送数据被邻居节点转发而获得的收益；

最后确定惩罚期P的值，由于节点A从第k个时隙开始，经历了容忍时间之后，仍然不合作，所以对节点A施加惩罚，如果容忍阶段获得的利益小于惩罚期的消耗，由于节点都是理性的，所以从下一个阶段开始，为了最大化自身的利益，节点的态度会从不合作转为合作，见下式：满足上式，对应的就是惩罚期P的值；

所述步骤3中的基于信誉值的奖励和惩罚机制具体为：

初始化阶段，每个节点自身都包含一张权值表，将权值的初始值初始化为0，当节点每参与转发一次，权值加1；

每个时隙t内，表都会更新一次，并且将各节点按照权值的大小排序；

当节点B和节点C都要求节点A转发各自的数据包时，节点A会根据权值表中权值的大小，优先转发权值大的节点的数据包，之后再转发权值小的节点的数据包；

计算所述节点的预期的总收益的方法为：

其中， 代表节点i在时隙t单阶段博弈的收益，δ为贴现因子，其取值范围为(0，1)，它被视为节点合作的耐心程度，δ值越大，则节点表现的越耐心，也越重视长期利益；反之，则节点越注重眼前的利益。