近年来,指数级增长的网络终端和有限的频谱资源之间的矛盾冲突日益严重,对无线网络部署提出了更高的挑战。在大规模高密度网络中,由于节点随机密集分布且移动性强、信道环境动态变化等因素的影响,采用集中式的网络部署无法满足要求。在分布式多信道网络中,并行传输有效提升网络的吞吐量,合理的信道接入能够降低干扰程度,并且通过汇聚技术能实现收发双方通信链路的建立,因此分布式多信道网络被认为是解决大规模高密度网络问题的最重要的技术之一。本文主要围绕高密度无线网络中的信道分配和接入性能优化展开研究,根据实际的网络环境,例如信道异质性、节点移动性、能量受限等,采用多样的MAC层接入控制协议,包括信道自适应、独立信道检测和感知、节点对的汇聚来实现分布式数据收集和点对点传输。具体工作和意义包括:首先,针对高密度无线网络中的信道异质性和节点对服务质量的需求,提出了一种基于信道质量排序的算法,根据带宽、信干噪比、相干带宽、相干时间、频点、能量消耗六个因素对信道质量从高至低进行排序,生成基于排序的可用信道列表。其次,在此基础上,提出了一种基于强化学习的信道分配策略。协议中,节点具有计算和决策能力,通过学习历史接入经验并加以利用来指导当前的接入行为。与带宽自适应技术相结合,节点能够根据信道环境自适应采用一个或者多个子信道互不干扰地并行传输。考虑到节点的移动性,节点能够自适应地动态调整接入的信道以及接入的信道带宽,进而提升信道利用率并保证安全传输。信道选择与信道质量排序算法的结合,满足每个节点的服务质量需求,同时降低干扰实现并行传输。接着,针对高密度无线网络中的能量限制因素,提出了时域和频域的联合节能设计以延长节点的存活时间。首先,在频域上提出了一种启发式的信道分配算法。考虑到节点在各个信道能量消耗不均的现实情况,通过信道跳变概率的设计使节点接入到能耗小的信道上进行传输。另一方面,信道分配算法能够保证处在干扰范围内的节点互不干扰地并行传输,从而避免在抗干扰和重传等方面不必要的能量消耗。在时域上,提出了一种基于休眠/监听的时隙优化算法,该算法能够根据节点剩余能量和信道状态自适应调整休眠和信道感知时间,将问题建模为能量消耗约束下的容量最大化的优化问题,并求解休眠和感知时间的最优化组合。最后,与相关的休眠/监听研究相对比,证明算法能够在能耗节约的同时保证数据传输速率。算法易于实现,不受中心节点、节点间的信息交互以及全网同步等限制,每一个节点通过自我优化进行节能控制。最后,以高密度无线网络中节点对的传输为目标,提出了基于信道分配的盲汇聚算法。启发式的信道分配技术基于传输节点对展开,不需要中心节点控制、公共控制信道协商和全网同步等额外开销。在减小开销的同时能够快速地完成节点对的信道分配,保证干扰范围内的节点对能够互不干扰地并行传输,并且自适应于节点的入网请求和恶意节点攻击等。采用盲汇聚算法使得发送节点与接收节点能够汇聚在分配的信道上。最后本文理论推导了信道分配完成的时间,并采用马尔可夫链的模型对网络的吞吐量进行对比分析。分布式信道分配和盲汇聚算法的结合,联合发挥了信道分配在降低干扰和盲汇聚算法在动态建立链路的优势,使其在动态变化的网络中具有较强的自适应能力。