移动自组织网络(MobileAdhocNetwork，MANET)由一组无线收发装置组成，其无需基础设施支持。在数字化战场、紧急救助和传感器网络等领域具有广泛的应用。然而，当前大多数无线网络均是尽力而为式的体系架构，往往不能充分保证通信质量;另一方面，依赖于电池供电，能量和吞吐量受限等因素对通信延时提出了较高的要求。如何高效的对系统资源进行有效调度与分配，从而降低通信延时，成为MANET通信系统亟待解决的问题之一。围绕MANET通信延时降低策略问题，本文通过跨层设计，联合物理层和数据链路层的参数来寻找最优传输策略。主要研究工作如下:　　第一，由于跨层模型设计可以实现不同层之间参数的信息交互，因此合理可靠的跨层设计是MANET通信延时降低策略的关键技术。结合本文设计的通信模型特点，分别研究了物理层的信道状态、数据链路层的缓冲队列状态以及系统级的电源管理状态，并由此建立适合本文的跨层设计模型。　　第二，为实现跨层模型与环境状态的交互，设计一种低复杂度的启发式评估后决策状态(HeuristicEvaluationPost-decisionState，HE-PDS)学习算法，从而对目标函数进行快速计算，以求得最优策略。该算法可充分利用系统已知状态信息来加快动作的选择，并使用启发函数和评估函数对动作进行启发和评估，进而实现对动作“探索”和“利用”的平衡。　　第三，考虑通信设备能量受限给延时敏感数据在无线信道传输时所造成的影响，为降低通信中的延时开销和能量消耗，结合具体的通信模型，利用第一和第二点研究结果设计出最优的延时降低策略，并通过仿真分析验证设计策略的有效性。　　第四，MANET通信应用对吞吐量大小的要求，也同样影响着延时性能。在能量和吞吐量的双重约束下，分别建立能量最小化模型、吞吐量最大化模型和延时最小化模型，并针对该多目标优化问题，利用拉格朗日乘子将其转化成Markov决策过程，进而利用HE-PDS算法求解出最优策略，通过仿真分析进一步验证所提出算法的可靠性。