随着物联网设备爆发式增长,物联网中无线链路呈现出“大规模连接、异构协议共存、所处环境动态”的新特点。在新发展阶段,物联网无线链路面临着更有挑战的高干扰问题。本文主要研究物联网中高干扰无线链路的可靠传输方法,主要贡献包括以下几个方面:（1）提出了针对传输碰撞干扰的并行解码方法。当多个无线设备同时向一个接收端发送数据包时会在接收端产生严重的碰撞干扰问题,使得无线链路可靠性降低,对于大规模连接的LoRa网络尤为严重。连接到同一网关的LoRa设备如果以相同参数配置向网关传输数据包,网关则无法解码任何数据包。虽然现有的碰撞解码方法可以解码大部分碰撞情况,但其基本局限性是依赖于不同碰撞符号对应的频域峰值的精确分离,因此只能解决频率不相邻的符号碰撞问题。随着LoRa设备连接规模的不断增大,发生相邻符号碰撞的概率急剧增加,一种有效的解码方法不能忽略相邻碰撞问题。为了弥补空白,本文提出了基于并行对齐的LoRa碰撞解码方法Paralign,通过并行对齐实现了包含相邻碰撞的数据包解码。Paralign的关键是根据冲突包的边界将解调窗口与每个包的符号并行对齐,然后将这些平行排列窗口的峰与目标窗口的峰进行匹配,并通过频谱相交和相差提取候选目标符号。针对混淆符号的旁瓣引起的多个候选峰问题,Paralign采用周期截断方法。实验结果表明,在传输碰撞干扰下,与现有的并行解码方法相比,Paralign具有更高的吞吐量。（2）提出了针对跨技术干扰的信道跳变方法。众多异构无线网络协议的共存必然会导致跨技术干扰（Cross Technical Interference,CTI）,严重降低了网络可靠性,尤其是ZigBee网络。在共存环境下,由于功率不对称,高功率的WiFi会严重干扰低功率ZigBee设备的无线传输。跳频是一种有前途的提高可靠性的方法。与现有的跳频技术以二进制判断信道可用性的方法不同,本文发现由于共存的WiFi干扰的频谱功率密度不均匀,繁忙的ZigBee信道的相邻信道可能具有不同的信道质量甚至相反的信道状态。为了利用这些未被探索的信道机会,本文提出一种基于量化相关性的信道跳变方法CoHop。CoHop通过建立信道质量相关性量化模型来捕获信道可用机会,并使用帕累托模型优化探测序列,实现在没有实际探测的情况下预测信道质量,以减少探测开销。实验结果表明,与现有的方法相比,CoHop能够在跨技术干扰下具有更高的数据包接收率。（3）提出了针对时变物理姿态干扰的信道接入方法。由于低功耗无线设备的局限性以及水域环境的高动态性,漂浮物联网设备的无线链路可靠性提升面临着严重挑战,制约着物联网向水域环境的迁移。传统基于探测的无线信道感知方法因节点摆动产生的信道可靠性波动使得其无法利用历史探测信息准确表征和预测未来的信道状态而失效。本文发现不断变化的空间姿态引起的高动态天线极化匹配状态是浮动网络可靠性退化的根本原因。为了探究极化匹配状态与链路质量的关系,本文提出了一种基于姿态感知的链路质量模型。基于此模型,本文提出了一种新的用于浮动物联网设备的信道接入方法PolarTracker。PolarTracker可以跟踪节点动态的姿态对齐状态,并将数据包调度到对齐的周期传输,以获得更好的链路质量。实验评估以LoRa技术为例。实验结果表明,与使用ALOHA的LoRaWAN相比,PolarTracker在时变物理姿态干扰下具有更高的可靠性。综上,本文对新发展阶段物联网中无线链路的高干扰问题进行了探索,设计了一系列高干扰无线链路的可靠传输方法,并通过理论分析和真实环境实验验证了它们的有效性,为物联网中高干扰无线链路可靠传输方法未来的发展提供了理论依据和技术支撑。