移动容延／容断网络(Delay Tolerant Network, DTN)是继移动自组织网络(Mobile Ad hoc Network, MANET)之后受到广泛重视的新型网络,在通信环境恶劣、信道不稳定或链路连接快速变化等情况下,是能够维持基本通信和实现重要数据传输的有效手段。节点移动性增强,传输延迟增大,节点能量受限或通信信道变化等均能引起网络分割和链路中断,无法保证在数据的传输过程中存在端到端的路径。因此,在网络出现暂时中断或链路延迟增大时,节点需要保存数据,并在下一次有通信机会时将数据转发出去。路由问题是DTN的首要问题,本文主要针对DTN的两种典型应用场景：水下传感器网络(UnderWater Sensor Network, UWSN)和移动机会网络,从网络层的角度,解决如何利用当前的网络状态建立有效的路由,保证数据有效传输的问题。首先针对由信道变化引起的网络分割问题,研究了基于信道探测的链路质量预测和路由选择维护方法。当通信信道不稳定时,信号的传输路径经常受到中断链路的干扰,进而由于传播时延过长、存储空间溢出等因素导致数据传输失败。如果能够利用信道特征,提前估计链路状态,则可以及时采取有效措施避开中断链路。本文采用基于Kalman滤波器的预测方法,以水下声通信传感网为研究对象,根据探测得到的链路特性,估计链路的中断以及中断持续的时间,以更好地指导节点进行路由选择。在确定链路中断时,给出一种路由的分解和重构方法,实现路由的重新选择。通过仿真,验证了该方法的可行性和有效性。在此基础上,针对由于节点的移动导致的通信中断问题,进一步研究了面向移动机会网络的高效数据传输机制,利用节点之间的接触机会进行有效的数据传输。所研究的问题可以通过如下的优化模型解决,即以给定的传输概率作为约束条件,考虑数据包的有效时限,得到一个最优化的传输矩阵,以最小化所需的传输开销。通过节点之间的历史相遇事件,得到成功数据传输的概率分布函数,即时延分布。然后,分别得到基于该时延分布的数据传输概率和传输开销,带入优化模型得到最优化的传输矩阵。另外,为了降低算法的复杂度和收敛性,提出了分布式的计算方法,可以应用于大规模网络的信息传输。为了验证本协议的可行性和高效性,将该分布式算法在平板电脑上移植和实现,进行了实验验证。同时,仿真验证也证实了所提的分布式算法能够在降低通信和计算复杂度的前提下,得到与集中式算法相似的协议性能,并能满足优化模型的要求。最后,针对DTN网络中资源竞争和配额受限的信息传输问题,研究了基于竞争和时延约束的多副本协作数据传输方法,和分布式优化决策方法。利用节点之间的竞争和合作,提高移动机会网络的传输性能。首先从全局的角度进行建模,提出了一种解决该优化问题的动态规划算法。该集中式算法虽然可以得到该优化问题的解,但由于通信成本和计算量很高。为此,提出了两种分布式的方法。第一种是基于单元的分布式算法,采用分而治之的思想,将整个网络划分为机会Voronoi单元,在每个独立的单元中分别运行优化算法。第二种是基于任务分割的分布式算法,采用任务划分,原优化问题的节点招募责任逐渐被分配给新加入的节点中。将基于任务划分的算法在安卓设备上进行了实现,并用25台平板电脑运行了时长为24天的现场实验。另外,提取了原型实验中的代码,并用于仿真实现,以研究不同网络设置下的算法性能。实验和仿真结果均证实了所提算法的可行性和有效性,并且依据不同的网络设置和节点资源条件,采用不同的算法,将有不同的协议性能。