无线传感器网络由于低成本、自组织、大规模、易部署等优良特性使其在环境监测、精准农业、智慧医疗、智能交通、目标跟踪等众多领域有着广泛的应用。由于存在网络应用环境恶劣、监测数据量大、节点失效以及网络突发拥塞等原因,导致监测数据在网络中的传输可靠性得不到保证。本文以事件驱动型分簇结构的无线传感器网络为研究对象深入分析了影响数据传输可靠性的两类问题,即监测数据可靠上传和网络节点拥塞,并提出了相应解决方案。(1)针对采集数据上传可靠性问题,采用区分服务的思想,先区分出普通数据与紧急数据,对普通数据簇首将选取最优单条链路进行上传,对紧急数据则按照紧急程度的不同通过提高簇间传输链路的数量来保证其上传的可靠性。另外在划分数据阈值时采用k-means算法调整不同情景下的阈值设定,并提出了一种基于黎曼判决准则的紧急事件检测方法以实现监测事件的准确感知。(2)针对网络突发拥塞问题,首先建立GM(1,1)灰色模型分析流经各簇首的当前流量,预测簇首未来的拥塞程度,并在NSS采集方案下以调整簇内节点数据采集频率的方法减小簇首的数据传输压力,从而达到控制网络拥塞的目的。仿真实验表明,在数据可靠上传方面,当链路通信质量极低时本文提出的新算法的传输可靠性比传统LEACH协议有明显提升,且并没有增加过多的开销。在网络拥塞控制策略方面,采用的GM(1,1)预测模型有较好的流量预测精度,对即将到来的网络拥塞能够提前处置,且在网络繁忙时能够有效缓解链路压力,比CODA算法有更好的稳定性和能耗特性。