无线传感器网络在整个部署、运行过程中都无人值守，要求传感器节点必须通过本地信息以自组织的形式完成网络拓扑构建，并以无线多跳的方式将监测数据发回控制节点。同时，节点失效、新节点加入、无线信道易受环境影响等问题都使无线传感器网络面临着频繁、不可预见的拓扑结构变化。拓扑控制技术所要解决的正是传感器节点如何自组织地构建网络拓扑，何种拓扑结构能够更有效地应对节点失效，何种拓扑结构更有利于完成特定的监测任务等问题。除此之外，拓扑控制还是降低节点能耗、减小节点间通信干扰、延长网络寿命的主要手段之一。最后，稳定的拓扑结构还是路由协议正常、高效运行的基础；适当的拓扑结构对提高媒体访问控制协议效率也有很大帮助。本文在充分考虑传感器节点能量高度受限、部署密度高等特点的情况下，针对不同应用需求和设计目标，提出了多种拓扑控制算法，主要工作与创新点如下：1）对基于图和基于物理层的干扰定义方法进行分析与对比，得出基于图的干扰定义与真实干扰情况有所出入，基于物理层的干扰定义使用复杂度高的结论。为此，在基于链路覆盖的干扰定义基础上加入对累积干扰的考虑，提出“考虑累积效应的链路干扰定义”。实验结果证明在考虑累积效应后，干扰更接近真实情况，同时还保留了基于图的干扰定义复杂度低的优点。2）对无线传感器网络的基本任务进行讨论，归纳出命令广播与数据采集两种最基本的通信方式，以及两类通信对拓扑结构的不同需求。针对现有拓扑控制算法在设计中未能考虑不同通信类型对拓扑结构不同需求的问题，分别设计了“快速消息分发树”和“平衡数据采集树”两种树状拓扑控制算法。并通过“双向可增链路”增强“平衡数据采集树”的鲁棒性，以便更好的完成数据采集任务。实验结果表明平衡数据采集树较好地兼顾了节点能耗、数据采集时延、节点负载均衡、容错能力等设计目标。3）对簇状拓扑结构的一般流程、步骤进行总结，归纳出现有分簇拓扑控制算法中存在的问题：簇头选举需要多次迭代，低剩余能量节点被选举为簇头，拓扑维护过程中全局拓扑重构频率高、开销大，拓扑构建中簇头节点能耗不均衡，单节点簇处理方法开销大。针对上述问题，提出以下解决方法：“带能量限制的簇头选举”，“利用休眠节点降低全局拓扑重构频率”，“动态簇半径控制”和“层次式成簇”。并运用上述方法提出了“能量高效的自适应分簇拓扑控制”与“层次式动态分簇拓扑控制”两种分簇拓扑控制算法。实验结果证明两种算法都具备能量高效的特点；前者通过限制全局拓扑重构频率，有效延长了网络寿命；后者均衡了簇头间能耗，解决了“漏斗”效应带来的簇头节点负载不均衡，网络连通性容易被破坏等问题。