随着物联网和无线传感器网络技术的不断进步,无线控制网络在互联网领域扮演着愈加重要的角色。无线控制网络具有自组织、部署简捷和可密集分布等特点,几乎涉及到社会经济活动中的各个领域。其中智能物流仓储作为无线控制网络的一个典型应用,在近年来一直受到持续关注。传统的物流仓储单方面靠人工来运作是远远不够的。仓库内的货位划分不清晰、堆放不整齐错放乱放等等带来的工作效率低下以及货物损坏和人员安全问题都会给企业带来巨大的额外成本。智能的无人仓库储运系统就有效地解决了该问题。本文通过对智能物流仓储场景下的无线控制网络的需求进行分析和提取,面向时延、网络容量等网络性能指标进行优化并设计了网络的整体解决方案。在PHY层,本文主要根据IEEE 802.11ax的OFDMA特性建立了带宽分割模型,并通过分析网络中节点数据的传输过程,构建了一个端到端时延模型和面向时延优化的用户资源调度的优化模型;利用该优化模型提出了一种基于递归的用户资源调度算法和在MU-MIMO下的高效的用户分组算法。为了处理用户密集程度过高给网络带来的不良影响,本文实现并评估了IEEE 802.11ax标准中的网络扩容技术。它主要是通过对基础服务集颜色比特的识别和基于网络分配向量以及动态调整灵敏度阈值与发射功率来忽略来自覆盖基础服务集的节点的流量,进而达到减少数据冲突和干扰、增加网络容量的目的。此外,由于本文所使用的NS-3网络仿真平台并不完全支持IEEE 802.11ax的PHY层和MAC层的某些特性,所以本文的另一项工作是对该网络仿真平台进行相关功能模块的适配和扩展。实验证明,基于递归的用户资源调度算法与传统Besteffort、贪婪算法相比,性能分别高出25%和33%;应用上述网络扩容技术的802.11ax网络与默认配置下的802.11ac网络相比,在提升了吞吐量的同时,还大大减少了由于密集用户带来的数据冲突和干扰,使得网络中所有BSS的吞吐量更加均衡。