移动自组织网络(Mobile Ad Hoc Network,MANET)通过节点间自组织的方式组网即可实现通信,具有组网灵活、部署迅速及分布式控制等诸多优点,极大地拓展了无线网络的应用范围。但传统MANET中的信息传输往往需要事先建立信息源到目的节点之间的可靠的通信链路。事实上,由于节点移动、网络稀疏、环境干扰及信号衰减等因素的影响,稳定的连通路径往往难以得到保障,这极大地限制了MANET的应用。为此,研究人员提出了延迟容忍网络的概念,它通过存储-携带-转发的信息传输模式来克服网络分割的问题,进一步扩展了无线网络的使用范围。因此,受到了空前的研究和关注。信息传输技术作为无线网络应用的基本支撑,具有重要研究价值。在存储-携带-转发的传输模式中,节点往往不维护到其它节点的路由表,而是把信息暂时存储在当前节点上,且随着节点移动以寻求合适的机会进行发送。显然,该模式受到多种因素的制约(节点行为,运动规律等),从而使得延迟容忍网络中的信息传输面临多种挑战。本文结合国际上目前最新研究成果,基于随机过程及最优控制的相关理论,探讨了延迟容忍网络中信息传输的性能分析与优化控制问题。本文的主要工作和贡献包含5点,下面分别进行介绍。首先,提出了衡量节点自私行为及兴趣变化对传输性能影响的理论模型。存储-携带-转发的传输模式密切依赖与节点行为。例如,当一个节点得到信息后,由于自私行为而不愿意发送信息到其它节点,则传输性能会受到极大影响。而节点自私行为与节点社会关系紧密相关。已有文献往往按照社会关系把节点划分为两个社区(community)。但是,网络中的节点有时可能会分成多个社区。为此,本文基于微分方程组(Ordinary Differential Equations,ODE)提出了面向多社区的衡量节点自私行为对信息传输性能影响的理论分析模型。该模型首次考虑了节点兴趣的影响。此外,一些文献发现某些网络中的社会关系可能利用概率进行描述更加合适(例如,节点朋友数目可能服从度分布)。为此,本文进一步提出了面向概率社会关系的衡量节点自私行为影响的理论分析模型。模型的精确性通过仿真实验进行了验证。其次,探讨了能量约束对信息传输性能的影响。延迟容忍网络往往通过产生一条信息的多个副本来提高传输效率,泛洪算法(Epidemic routing,ER)是其中最典型的例子。但在网络中分布过多副本需要消耗大量能量,这对于无线应用来说是极大的问题。限制信息传输步长的L-hop limited ER算法可以有效地降低能量消耗,但同时传输性能也会受到影响。因此,如何确定合理的步长使得降低能量消耗的同时保证传输性能在可接受范围内非常重要,这需要精确的能够衡量步长与性能关系的理论模型。为了克服该问题,本文首先提出了L-hop limited ER算法的理论分析模型。进一步,考虑到L-hop limited ER算法能量消耗不均衡的问题,提出了节点最大发送次数受限的L-count limited ER算法及相应的理论分析模型,该算法通过限制发送次数可以有效缓解能量消耗不均衡的问题。此外,通过对比发现,在相同的能量消耗下,L-count limited ER算法具有更好的信息传输性能。之后,本文把L-count limited ER算法扩展到了节点能量分布异构的情形,即不同节点的最大发送次数L可能不同的情形,并提出了相应的理论分析模型。通过仿真实验,本文证明了上述模型的精确性。再次,提出了多片段信息传输性能分析模型。延迟容忍网络中的节点只有在运动到彼此的通信范围内(即相遇)才能相互交换信息。考虑到相遇持续时间及通信带宽的限制,每次相遇所能传输的数据量有限。为此,一条信息往往被划分为多个片段分别进行传输。本文首次提出了片段间的顺序调度策略,在此基础上提出了精确的传输性能评估模型。仿真实验证明了模型的精确性。数值结果说明当信息较大时基于顺序调度策略的传输性能很差,这说明了设计更加合理的调度策略的必要性。接着,探讨了信息传输过程的最优控制问题。能量约束及节点自私行为都会对信息传输性能带来极大影响。因此,在特定的约束条件下,如何最大化信息传输效率非常重要。本文首先研究了有限能量约束下,节点的最优发送与探测策略,且利用庞特里亚金极大值定理来解决该优化问题,进一步证明了最优发送和探测策略均服从阈值形式。之后,探讨了自私节点的最优激励机制。由于自私性的影响,信息源为了激励节点合作,往往需要支付一定的报酬,而该报酬可能随时间不断变化。本文探讨了总报酬一定的条件下,节点的最优激励措施。同样利用庞特里亚金极大值定理来解决该优化问题,且证明当自私节点所要求报酬满足某些条件时(非负,非递减),最优策略服从阈值形式。最后,探讨了动态信息的最优管理策略。存储-携带-转发的信息传输模式需要中转节点的合作。为了提高效率,往往部署多个副本到中转节点上。目前,诸如天气预报、路况等动态信息在现实生活中普遍存在。对于动态信息,往往版本越新,用处越大(用效用值Utility来描述)。因此,如何保持其新鲜度,从而使得副本的总效用值最大是十分重要的研究内容。本文首先提出了携带信息节点的最优丢弃策略(Destination-control)。在该策略中,信息源始终发送最新版本到其它节点,为了限制副本数量,携带信息的节点主动丢弃一部分老的信息。对应地以往针对信息源的控制方法称为信息源控制策略(Source-control)。通过理论分析,本文分别得出了上述两种策略的最优策略,且证明了最优策略均服从阈值形式。仿真结果证明了模型的精确性。数值结果表明,本文提出的Destination-control策略具有更好的性能。接着,本文研究了面向随机更新信息的最优Destination-control策略。由于信息产生的不确定性,除信息源之外的其它节点很难知道当前自己所携带信息的真实版本。在这种情况下,本文考虑了2种决策机制,第一种是节点仅仅根据本地信息估计自己携带信息的版本进行决策(Local policy),第二种是假设节点知道自己携带信息的真实版本的情况下进行决策(Global policy)。在此基础上分别得出了相应的最优控制策略。综上,本文对延迟容忍网络中的若干开放性问题进行了探讨,为进一步提升信息传输性能提供了理论依据和支撑,对进一步推动延迟容忍网络信息传输的研究和应用具有一定的理论和现实意义。