1、A VANET Routing based on the Real-timeRoad Vehicle Density in the City Environment, Hyun Yu , Joon Yoo , Sanghyun Ahn. ICUFN 2013.
在这个VANET路由协议中，每辆车利用beacon信息和road imformation table计算某条路上的实时车辆密度信息。基于实时的车辆密度信息，每辆车都能建立起用于包发送的可靠路由。具体地说，每辆车都会周期性地发送beacons包，beacons包括了它本身移动的方向、反向移动的车辆的数目（total number of reverse cars）、它的位置和标识符。于是，每辆车都会将从beacons计算得到的车辆密度信息保存在road information（RI）里面。每次进入一条新的路，RI被创建；当收到新的beacon时，RI被更新。TRC值的计算方式是这样的：TRC=MC*Rd/Cd，Mc是已经统计了的反向的车的值，Cd是进入某条路后移动的距离，Rd是路的长度。每次一收到beacon，Reverse Cars field加一。所以，总的车辆密度是DCn=RTRC + STRC。其中是RTRC是反方向的车辆的密度，STRC是beacon中的TRC的值。在路由时，主要是request messages(RREQs)和reply messages((RREPs)起作用。RREQ消息有三个域，分别是RoadList、RoadHop、MinDensity。最终目的地比较来自不同方向的路由结果，选择MinDensity最大的那条路。
在GPSR的基础上，做了一些改进工作，主要多考虑了节点的快速移动的特性以及转发效率。具体做法是，根据车辆的位置信息，节点的速度、未来的位置都能计算。作者的想法比较简单，没有考虑车辆之间相互影响这类因素。首先，根据计算得到的邻居节点的速度和方向，来排除掉那些和本车反方向的车作为转发节点的可能性。再依据车辆的速度和运动方向，预测未来自己和邻居车辆的位置，筛除掉那些离目的地太远的节点。最后，假设存在一些节点，和源节点的距离差不多，这就需要比较速度来选择相应的车。
3、Directed Information Dissemination in VANET, A.K.M. Mahtab Hossain etc. AINTEC’11
改进了MPR算法，使之能够适用于车辆后面MPR节点的识别(back MPR identification alogorithm)。
4、Routing in Vehicular Ad Hoc Networks: A Survey. Fan Li and Yu Wang. IEEE VEHICULAR TECHNOLOGY MAGAZINE | JUNE 2007
一篇关于VANETS中Routing的Survey，它将VANETS中的routing的工作分为了几类：Ad Hoc Routing(AODV, DSR), Position-Based Routing, Cluster-Based Routing, Broadcast Routing, Geocast Routing。并且，在论文后面给出了一张比较各种路由协议的表。
5、An adaptive approach for information dissemination in Vehicular Ad hoc Networks
主要介绍了一个非集中式的和自适应的信息分发的方法。除此之外，这篇论文还对广播类的信息分发协议做了一个总结。