无线传感器网络中的重传阈值对于网络中数据传递的延迟至关重要。 但是，有关传感器网络中数据传输的现有工作并未考虑重传阈值的优化，他们只是预先为所有传感器节点设置了相同的重传阈值。 该方法没有考虑链路质量和延迟要求，这降低了数据包在给定期限内通过其传递路径的可能性。 本文研究了沿着传感器网络中的传递路径找到中继节点的最佳重传阈值的问题。 优化重传阈值的目的是使数据包及时被成功传送到下一个中​​继节点或目的节点的概率的总和最大化。 提出了一种基于动态规划的分布式算法，用于沿着传感器网络中的传递路径找到

基于链路质量给出了路径满足实时性概率的上界，并证明了计算其上界的时间复杂度为指数级。另外在考虑链路质量的基础上，提出了一种在给定的延迟阈值下最大化端到端数据分组发送成功概率的贪心算法(RROP)。根据给定的延迟阈值和链路质量，RROP算法通过设置每跳链路的最大重传次数来优化端到端数据分组发送成功的概率。证明该算法能够在多项式时间内找到最优解并且通过该最优解获得路径满足实时性概率的一个近似最优的下界。实验结果表明给出的路径延迟分析上界和下界是准确的，并且提出的RROP算法在节省能量和满足实时性上比