无人机(Unmanned Aerial Vehicle，UAV)由于其灵活性、易部署、低成本和可扩展性等特点已经被广泛地应用于不同的场景中，但是单架UAV系统受到功能简单、覆盖范围有限的限制使它们不能扩展到更多的应用中。为了克服单架UAV系统的不足，利用不同UAV之间的协作建立ad hoc模式的网络，称为飞行器自组织网络(Flying Ad Hoc Networks，FANETs)，来扩展应用范围。在FANETs中，每架UAV可以通过单跳或者多跳方式与地面基站(Ground Base，GB) 进行通信，同时每架UAV既可以作为源节点也可以作为中继节点帮助其他UAV传递数据包。与单架UAV系统相比，FANETs具有更好的灵活性和可扩展性，它允许UAV根据实际需求选择不同的通信模式同时也允许UAV在一定范围内自由地飞行以扩大监测范围。
　　虽然FANETs有许多优势，但是UAV的高速移动性导致所建立的网络拓扑快速地变化，使得源UAV和GB之间的路径很快的失效从而导致中继节点频繁地与其邻居节点交换消息以确保链路的连通性，这种情况不仅降低了带宽利用率也增加了单跳传输的延迟。另外，UAV 之间传输的信号易受到外界的干扰，这些干扰信号能够在一定程度上影响单跳传输的可靠性。动态的拓扑结构增加了每个节点收集全局信息的成本，然而没有完整的全局信息不能有效地减少干扰信号和降低链路上的拥塞程度。因此，设计既适用于动态拓扑结构又满足功率和延迟约束要求的数据传输方法是 FANETs 的核心和难点问题。本文研究了FANETs中延迟约束的数据传输方法，主要包括四个问题：实时路由问题、能量效率最大化问题、干扰控制问题和拥塞控制问题。
　　1．提出了一种延迟约束的随机路由算法。针对适应动态拓扑结构的实时路由问题，提出了一种延迟约束的随机路由算法，在缺少端到端延迟信息的情况下使数据包能够在延迟阈值内到达 GB，同时提高网络吞吐量和减少网络资源的消耗。该算法要求每个发送节点根据其邻居节点的位置和信道状态选择一个可用中继集合，并结合数据包的剩余延迟与中继节点到GB的距离为中继集合中的每个节点计算转移概率。根据得到的转移概率和局部信道状态，发送节点把数据包传递给中继节点。对算法的收敛性进行了证明并通过仿真验证它的性能。
　　2．提出了一种能量有效和延迟感知的传输算法。针对满足实时传输要求的能量效率最大化问题，提出了一种能量有效和延迟感知的传输算法，在缺少全局信息的情况下能够有效地减少整个网络的能量消耗，同时使每个数据包能够满足延迟约束的要求。该方法把节点的能量消耗、平均延迟和到GB的距离作为优化目标，利用对偶分解技术消除数据流间的耦合约束，并基于梯度法得到问题的解。在确定最优传输路径的前提下，每个中继节点利用协作传输和得到的解把数据包传递到 GB。对算法的时间复杂度和最优性进行了分析并通过仿真验证它的性能。
　　3．提出了一个延迟约束的干扰控制算法。针对端到端延迟约束的干扰控制问题，提出了一个延迟约束的干扰控制算法，在缺少全局信道状态的前提下减少每条链路上的干扰信号，同时保证数据传输的可靠性和实时性。该算法通过计算每条链路上的平均累积干扰值来减少节点间交换的消息量，同时根据数据包的剩余延迟和节点间的距离为每一条链路评估单跳延迟并将其作为局部延迟约束，并结合对偶分解方法消除数据流间的耦合关系。中继节点基于局部信道状态得到问题的解并把数据包传递到 GB。对算法的性能进行了分析并证明了它的收敛性。
　　4．提出了一种延迟约束的拥塞控制算法。针对满足端到端传输性能要求的拥塞控制问题，提出了一种基于异步更新机制的拥塞控制算法，在节点缺少端到端拥塞信息的情况下降低每条链路上的拥塞程度，同时满足延迟约束的要求和提高网络吞吐量。该算法为每条路径上的链路引入一个延迟比例因子作为延迟阈值按比例分配给每条链路的权重，将其与对偶方法相结合消除数据流间的耦合约束。由于信道状态的变化导致每条链路上的延迟不同，源节点和中继节点根据接收到的局部信息异步地更新数据产生速率和对偶参数，并利用得到的最优值把数据包传递到 GB。对算法的性能进行了分析并证明了它的收敛性。