无线传感网络是一种资源有限的无线自组织网络，通常部署在恶劣环境条件下，节点的通信性能较差，其传输功率有限，感知信息难以准确可靠的传回到汇聚节点。因此，如何使资源有限的传感器节点可靠的高速传输感测信息，是无线传感网络研究的一个热点和难点。而在无线传感网络的应用中，获取高的信息数据速率是以降低传输可靠性为代价的，而这又导致节点消耗更多的能量，减小了网络寿命，因此，信息数据速率、数据传输可靠性和网络寿命之间存在一个内在的折中关系。如何在提供较高网络吞吐量的同时，保证信息传输的可靠性，并高效的使用传感器节点的能量，延长网络的寿命成为无线传感网络中一项意义重大的研究课题。本文在充分分析国内外对无线传感网络的速率、可靠性以及寿命的研究现状基础上，研究了综合考虑速率、可靠性和寿命的协同优化问题，主要研究内容和创新工作包括：（1）提出了在能量受限无线传感网络中速率-可靠性-寿命的协同优化问题模型。在该问题模型中同时考虑了链路容量约束、可靠性约束和能耗约束。通过引入折中参数，将速率、可靠性和网络寿命三个参数组合为一个效用函数，来实现三者之间的协同优化。与传统优化问题模型相比，它的创新点体现在两个方面，一方面在考虑链路容量约束的同时考虑了数据传输的可靠性约束和节点的能耗约束；另一方面效用函数不仅仅考虑了信息数据速率，同时考虑了数据传输的可靠性和网络寿命，通过调整折中参数，可以实现三者之间的折中优化。（2）研究了一致可靠性策略下的无线传感网络中速率-可靠性-寿命协同优化问题。通过引入辅助变量对目标函数进行解耦，引入不一致协调价格的概念来平衡各传感器节点的能耗，基于链路拥塞价格、可靠性价格和不一致协调价格，设计了基于次梯度对偶分解的分布式算法。通过matlab仿真验证了分布式算法的收敛性，并分析了折中参数对速率、可靠性及网络寿命的影响。仿真结果表明：本文提出的分布式算法具有收敛性，并求出了无线传感网络中速率-可靠性-寿命协同优化问题的全局最优解。该算法可以在增大网络吞吐量的同时，保证数据传输可靠性，并延长网络寿命。在实际的应用中，可以根据实际需求确定折中参数的值，从而使网络的速率效用、可靠性效用和寿命达到期望的性能。（3）研究了区分可靠性策略下的无线传感网络中速率-可靠性-寿命协同优化问题。由于每条链路对每个经过该链路的数据流采用不同的码率，这就导致建立的优化问题模型是一个不可分离的非凸问题。通过一系列数学方法最终将该优化问题转化为一个可分离的凸优化问题。推导出了其基于次梯度对偶分解的分布式算法。通过matlab仿真验证了该算法的收敛性，并分析比较了区分可靠性策略与一致可靠性策略下分布式算法的性能，仿真结果表明：与基于一致可靠性策略的分布式算法相比，基于区分可靠性策略的分布式算法收敛速度慢，但其可获得更高的网络效用。因此，基于一致可靠性策略的分布式算法更适用于网络结构简单、节点类型单一的无线传感网络，基于区分可靠性策略的分布式算法更适用于网络结构复杂、节点类型多样的无线传感网络。（4）研究了随机时变信道条件下的无线传感网络中速率-可靠性-寿命协同优化问题。建立了面向随机时变信道的速率-可靠性-寿命协同优化问题模型，并将该问题转变为一个可分离的凸问题。由于实际中不可能预先知道信道状态的概率分布，因此，设计了随机次梯度算法求解该问题。随机次梯度方法不需要预先知道系统状态的基本概率分布，只需知道目前迭代中系统状态的相关信息即可，所以，就可以在不需要知道系统状态先验信息的条件下设计分布式算法求解该问题。最后通过理论和仿真证明了该算法的收敛性，仿真结果表明：随机次梯度算法具有收敛性，能在无需系统状态先验信息的条件下得到无线传感网络中速率-可靠性-寿命协同优化问题的全局最优解。