随着无线网络中智能设备的普及,网络节点被赋予智能自主功能以决策其通信行为。在智能无线网络中,网络节点将本能地展示出自私行为而非无私的合作行为。例如,当以牺牲自己有限的资源为代价来转发其它节点的数据包时,网络节点期望满足其个人的目标,也就是最大化其传输速率或者最小化其资源的消耗。基于此,将由展示出自私行为的网络节点所组成的无线网络称为自私无线网络。在该网络场景中,网络节点的自私行为,被称为“节点自私性”,会降低网络节点的吞吐量或者网络节点间的合作性,从而降低了整个网络的通信性能,即网络连通性、路由和数据传输的可靠性,以及资源利用的有效性。在本论文中,主要探究了节点自私性对这些网络性能的影响。1.研究了在由自私节点组成的自私无线网络中的节点自私性对网络连通性的影响。节点的自私度是将其所拥有能量资源和以增强其转发数据意愿的激励因子对通信行为的影响特征化。根据网络节点的自私度和存在的干扰因子,确定了自私节点收到信号的信干噪比,量化了节点自私性对网络连通性的影响,并最终确定了临界节点自私度的上界和下界。当网络节点的自私度低于确定的下界时自私无线网络是连通的,而当网络节点的自私度高于确定的上界时自私无线网络是非连通的。根据临界节点自私度的上、下界确定了自私无线网络的渐进临界节点自私度。此外,建立了一个受能量约束的节点自私模型以描述节点剩余能量和其自私度之间的关系。基于该模型和渐近临界节点自私度,确定了在维持网络连通性的条件下节点所需的剩余能量。这些理论结果也通过仿真进行了验证。2.研究了分布式自私无线网络中源节点和目的节点之间的多业务传输问题,其中自私中继节点展示出了自私行为。首先,构建了一个分布式的节点自私性管理框架:根据网络节点的可用资源、采用的激励机制及多业务服务质量的需求管理网络节点自己的自私性信息;根据其他网络节点的历史行为信息和被推荐的自私性信息管理其他中继节点的自私性信息。中继节点的节点自私性信息包括了其节点自私度,内在自私度以及外在自私度。在该分布式节点自私性管理框架下,依据与节点可用资源相关的内在自私度信息,提出了选出最可靠和最短路径的路径选择准则。同时,源节点确定出促使多业务数据在所选路径上有效传输的最佳的激励因子。最后,仿真结果展示出该管理框架对节点自私性信息的有效管理,确定了最优的路径选择和最佳的激励决策策略。3.研究了在节点自私性动态变化情况下无线网络中跨层资源优化问题。中继节点的内在自私度和外在自私度分别定义为其拥有的剩余能量和激励机制中激励因子对其通信行为的影响度。建立了一个双时间尺度的节点自私性动态模型以描述中继节点的内在自私度和外在自私度随时间变化的特性。继而,以双时间尺度的节点自私性动态模型为基础,提出了一个双时间尺度资源优化动态算法来控制网络节点的发射功率及终端用户注入数据流的速率,并利用李雅普诺夫理论分析了该动态算法的稳定性和跟踪误差。最后,仿真结果证实了该动态算法是稳定的而且具有微小的跟踪误差。4.探讨了在不确定节点自私性模型的情况下数据包在自私无线网络的一个特定路径中的传输问题,其中该路径包含自私的中继节点。根据节点自私度与其拥有的通信资源及由源节点控制的激励因子的关系,建立了一个节点自私性的理论模型。继而,利用神经网络的学习能力,逼近出节点自私性模型中未能确定的函数、最大化源节点的长期收益函数、及最佳的激励因子,以实现路径可靠性和激励成本之间的折中。最后,仿真结果证实了该方案的有效性。