在物联网（IoT）对于高时效信息需求的驱动下,大量的实时应用产生了巨量的实时数据,并通过网络发送给处理器进行分析以做出决策。基于实时物联网应用产生的数据不仅形式多样而且体量庞大,同时消息一旦变得陈旧,其价值便会贬损。因此制定消息的传输方案时必须围绕时效性这一根本需求。传统指标无法实现实时应用对于时效性的衡量要求,这刺激了信息年龄（AoI）这一新指标的出现。迄今为止,在相关理论研究与实践应用中,信息年龄作为一个关键性能指标的潜力已经得到认可,并展现出逐步替代传统指标的趋势。然而,信息年龄复杂的理论分析与较高的实践能耗限制了该指标的进一步发展及应用。本文在提高物联网通信时效性的前提下,以简易节能地衡量系统时效性作为目标,开展了以下三个方面的创新性工作:（1）针对无线物联网实时应用中的节点能量限制与通信时效性问题分别设计了两类传输方案:基于随机感知的连续传输方案和基于及时到达的离散传输方案。第一类方案服务于可牺牲更新速率以换取整体新鲜度的数据（例如业务类消息）;第二类方案服务于需要保证可靠性、及时性到达的数据（例如控制类消息）。此外,通过进一步构建这两类方案的系统模型,抽象出对应的排队模型,推导出了两类方案的信息年龄闭式表达式,最终通过实验验证了理论分析的正确性。（2）针对信息年龄理论分析困难并且实践代价高昂的问题,结合矩理论和实际通信需求,提出了一类基于有限阶矩获取信息年龄的无线通信时效性估计方法,并将该方法成功应用于基于随机感知的连续传输方案和基于及时到达的离散传输方案的时效性估计。值得一提的是,该方法理论假设简洁,也不需要各个数据包携带时间戳,解决了传统的AoI分析及实践中的主要问题。该方法不仅适用于提出的两类方案,还可用于点对点网络、多源节点网络、多服务器网络等各类网络的时效性估计。（3）针对基于有限阶矩的无线通信时效性估计方法,分析了该方法的估计误差界限,得到了对应的误差上下限。结果表明,在给定期望值的前提下,当到达间隔或服务时间服从退化分布时,估计方法的估计效果最好;当到达间隔或服务时间服从取值位于左右边界上的两点分布时,估计方法的估计效果最差。而即便在最差的情况下,估计方法的效果依旧可观。