网络编码(Network Coding)是通信网络中,尤其是无线网中改善数据传输性能,如提高吞吐率、增强可靠性等的最新途径之一。本论文研究多种数据传输环境中的机会网络编码问题,提出了新的数据包缓存反馈机制,设计了基于马尔科夫决策过程(Markov Decision Process,MDP)理论的机会网络编码算法,为数据恢复中的最大编码效率问题提供了有效的解决途径。本文主要研究内容与成果概括如下。(1)针对单播传输场景,本文提出一种新的编码数据包缓存反馈机制。依据该机制,接收节点在收到不可解编码数据包时,不仅存储这些数据包,而且向源节点反馈相应的缓存确认信息。基于此机制,本文设计的新编码算法允许对编码数据包和原始数据包进行混合编码,以利用传统单播传输中因部分接收节点处不可解码而被忽略或丢弃数据包中的编码机会,实现源节点对不可解编码数据包的二次使用。仿真结果表明,在多单播数据流传输场景中,采用新的重传算法能够减少8%~21%的重传次数。(2)针对多播传输场景,本文建立一个新的网络编码优化模型。依据该模型,数据重传过程建模为序贯决策过程。基于此机制,本文设计出一个基于MDP的机会网络编码算法,将最优编码决策问题转化为动态规划问题。进一步地,为减少迭代次数以及每次迭代的计算量,提高算法实时性,构造一种基于前向搜索的在线规划算法。仿真结果表明,在单源多播传输场景中,采用新算法能够减少5%~14%的重传次数。(3)针对不完美反馈场景,本文提出一种新的网络编码机会评估机制。借助于部分可观察马尔科夫过程(Partial Observable MDP,POMDP)理论,本文对不完美反馈下的重传过程进行了模型分析和构建,并采用置信状态(Belief State)来估计网络编码机会。基于此机制,本文设计出一种基于单步前瞻的机会网络编码算法。该算法根据估计信息,通过量化不同编码组合对编码机会的影响以决定最佳数据包组合方式。仿真结果表明,相比传统网络编码算法,采用新算法能够在反馈信息受限的多播传输网络中减少1%~7%的重传次数。(4)针对单源单多播混合传输场景,本文提出一种新的数据恢复机制。该新机制可使源节点在一定条件下使用网络编码方法来同时恢复单播节点和多播节点丢失的数据,以弥补无网络编码应用时需独立处理单播和多播重传而导致重传次数陡增的缺陷。仿真结果表明,通过有效使用单播与多播数据流间的编码机会,能够在单源多播传输场景中减少20%-45%的重传次数。本文针对不同的无线单播与多播传输场景,对网络编码进行了深入研究,建立了以减少重传次数为目标的优化模型,并提出了多种的数据重传机制和相应的网络编码算法。本文中的研究成果,能够为无线单播与多播网络中减少重传次数、降低传输时延和提高传输可靠性等问题的完善和解决提供重要的理论分析基础和算法实现途径。