随着物联网技术的兴起和发展,无线传感器网络在节点数量、用户数量以及新的应用方式上将呈现爆炸式增长的态势。在无线传感器网络即将进入大规模应用的趋势之下,物联网网关与核心网将面临无线传感器网络海量数据的冲击,对无线传感器网络进行具有前瞻性的流分析与流控制基础理论研究能够优化网络资源、提高网络性能对海量数据的适应性。论文研究先从流分析技术角度验证分析了网络流特性与自相似网络流造成的影响,然后从流控制技术角度提出了基于资源调度的解决方案。论文的主要创新点如下：1)建立了无线传感器网络流的自相似特性分析体系,提出了无线传感器网络自相似特性产生的原因：根据无线传感器网络流特性的发展趋势,结合Internet和通信网网络流特性分析研究方法,对流到达时间间隔的分布特性进行了拟合分析,并验证了网络流量在多尺度下的突发特性；采用V-T法和R/S分析法分别对流到达时间间隔和网络流量的自相似特性进行了认定；在总结分析现有网络自相似特性产生自相似原因的基础上,指出了无线传感器网络流表现出自相似特性的根本原因是流到达时间间隔的重尾分布。2)提出了周期工作模式下无线传感器网络流到达时间间隔模型以及基于流到达时间间隔的流量合成方法,指出了无线传感器网络自相似流量对网关性能的影响：在充分考虑了无线传感器网络自相似特性的基础上,结合无线传感器网络周期工作模式特征,首先提出了一种新的流到达时间间隔模型——基于IAT-H的累加组合模型,该模型首先根据IAT-H参数估计产生两个聚类,然后通过累加组合方式建立流到达时间间隔模型,模型产生的仿真数据与真实数据具有相近的期望、方差和自相似特性,仿真数据的分布与真实数据的分布吻合度高；然后基于流到达时间间隔IAT-H的累加组合模型提出了ATBH流量合成方法,得到了无线传感器网络不同工作模式下不同数据类型的网络流量,并分析了其对网络自相似特性的影响；最后研究了基于ATBH方法流量输入条件下,无线传感器网络流量对网关性能的影响,指出在大缓存节能工作模式下的网关其缓存数据量的自相似特性比输入流量的自相似特性更加明显,因此网关系统极易崩溃。3)为解决无线传感器网络自相似流量的突发与不稳定问题,从协调节点内部资源的角度出发,采用跨层资源优化方法实现对无线传感器网络的流控制,提出一种基于网络效用与寿命的跨层资源优化算法：综合物理层功率控制、MAC层接入控制、传输层流量控制模型,以网络效用和寿命最大为优化目标,建立了以拥塞代价与能量代价为基础的网络协同优化机制,采用垂直分解理论实现优化目标的逐层分解,推导出基于节点的功耗、链路接入概率和速率的更新公式,实现了分布式的优化解决方案,仿真结果表明各指标能够在较短时间内收敛。4)为解决无线传感器网络自相似流量的突发与不稳定问题,从协调网络内部节点资源的角度出发,采用动态路由方法实现对无线传感器网络的流控制,提出一种基于稳定性路由的负载均衡算法：建立了适用于有限内存、可变路由条件的网络单服务排队模型,提出了基于李雅普诺夫稳定的LSR路由算法,和以LSR算法为核心的分簇路由策略和算法的分布式实现方式,仿真结果表明该路由机制解决了无线传感器网络的稳定性问题,消除了自相似流量的突发性,网络节点流量能在较短时间收敛,同时也实现了网络节点的负载均衡。