作为民航机场运输作业的核心区域,机坪感知信息受航班流驱动,呈现节点数量多且分散、数据异构性强、网络拓扑动态变化等特点,容易造成网络负载失衡、节点资源消耗快、同时网络呈现不连通与弱连接性等问题。为了改善机坪感知网络的弱连接环境,本文立足机会网络理论,从三个方面展开研究:优化不连通子域WSN以提高机会网络接入质量;研究不连通子域间的机会传输控制方法;以及解决机会传输过程中的网络拥塞问题。论文为建立机坪感知网络提供理论支持和技术参考,也是机会传输控制在民航应用方面的理论与技术创新。首先,针对机会传输信息源即不连通子域WSN网络存在的质量问题,考虑到机坪环境下可使用性能较好的有源设备作为固定簇头,因此在LEACH协议的稳定阶段,提出一种改蚁群优化(Ant colony optimization,ACO)的分簇路由算法(A-LEACH)。该方法通过调整WSN节点密度来优化机坪网络拓扑,应用ACO解决簇头汇聚时的单一路径问题,最终实现网络负载均衡优化,提高WSN质量,从而为接入机会网络奠定基础。仿真表明,该算法相比LEACH与DEEC算法,在节点数据包传输量上提高约40%,网络生命周期提高约17%,因而在均衡网络能耗上具有优越性。其次,针对机坪不连通子域间信息链路的弱连接现象,考虑机坪环境和特种车辆运行特征,研究一种基于移动智能体(M-Agent)的机会传输控制方法。该方法通过完成对机坪感知数据流的分类模型设计,并利用基于群体智能的思想实现下一跳转发节点的最优决策,优化负载均衡的数据汇集问题。最终实现M-Agent在不连通子域间信息的“存储-携带-转发”。ONE仿真表明,与经典Epidemic和Prophet算法相比,消息投递率最大提高20.6%,网络开销最多降低48.79%,通信时延最大降低约12.31%。最后,针对机会传输过程中存在副本量大、数据冗余和网络拥塞等问题,研究一种基于元胞演化规则的机坪节点缓存控制策略(ACER)。该策略基于节点拥塞度,改进Prophet算法中数据传输概率,当节点拥塞度较大时根据元胞自动机邻居节点之间的自动交互特性制定相应的丢弃策略,避免由太多相同副本引起的网络拥塞。ONE仿真表明,与传统机会网络缓存管理策略DL、DY相比,该策略可以使消息投递率提高约42%、网络开销降低约62%。