普适计算是一种让人们随时随地都能获得信息服务的一种计算模式。它强调以人为本,关注的是人们的注意力以及人们对计算的满意程度。作为一个新兴的研究领域,普适计算受到越来越广泛的关注,它将对计算机、信息学科的发展产生广泛而深远的影响。无线传感器网络作为实现普适计算的一种支撑技术,是由部署在监测区域内大量的廉价微型传感器节点组成,通过无线方式形成的一个多跳的自组织网络系统,其目的是协作的感知、采集和处理网络覆盖区域中感知对象的信息,并发送给观测者。无线传感器网络综合了传感器技术、嵌入式计算技术、分布式信息处理技术和通信技术,具有广阔的应用前景,主要表现在军事、环境、健康、家庭和其他商业领域。同时,在空间探索和灾难拯救等特殊的领域,传感器网络也有其得天独厚的技术优势。本文面向控制学科的前沿研究方向——无线传感器网络所涉及的理论与技术,以静态节点随机高密度部署环境下的无线传感器网络为研究对象,遵循无线传感器网络能量优先的设计要求,针对降低网络功耗和实现网络能量均衡等相关热点问题进行研究,并提出相应的控制算法,为进一步的研究和应用奠定基础。作为一项具有创新性意义的工作,论文在研究方法与思路上力求有所突破,其主要研究成果包括如下几个方面:①对无线传感器网络及其核心问题进行了综述,分析和讨论了无线传感器网络的概念和特性,重点探讨了无线传感器网络所涉及的关键技术,并对目前一些具有代表性的国内外相关工作进行了简述。②对无线传感器网络拓扑控制提出了层次划分方法,将无线传感器网络拓扑控制划分为密度控制、覆盖控制和连通覆盖控制三个层次。目前的拓扑控制算法,大多基于二元感知模型,而在实际的应用环境中概率感知模型能够更准确地定义网络覆盖能力。本文基于一般的概率感知模型,分别提出了基于概率感知模型的两种密度控制算法(DCA)、两种覆盖控制算法(CCA)、两种连通覆盖控制算法(CCCA)。密度控制算法在保证目标区域足够的覆盖概率条件下,将一部分节点投入低功耗的睡眠状态,只将一部分的节点投入活跃的工作状态,减少了网络的总能量消耗。覆盖控制和连通覆盖控制的主要思想是周期性的选取少量的剩余能量较高的节点组成网络覆盖集和连通覆盖集。一个覆盖集工作一个时间周期后,再重新确定下一个周期的覆盖集。不同周期的覆盖集尽可能用不同的节点组成,从而实现降低功耗和均衡节点能量的目的。③最坏与最佳情况覆盖考察的是目标穿越无线传感器网络时被检测或是没有被检测的情况。对于穿越网络的目标而言,最坏情况是指考察所有穿越路径中不被网络传感器节点检测的概率最小情况;对应的最佳情况是指考察所有穿越路径中被网络传感器节点发现的概率最大情况。本文提出了基于概率感知模型的无线传感器网络最坏与最佳情况覆盖算法(WCA/BCA)。④针对无线传感器网络中,单个节点能量有限,而网络寿命要尽可能长的问题,提出了一种基于概率感知模型的无线传感器网络节点调度算法(NSA)。算法允许节点依据节点密度和目标区域覆盖概率要求自行确定其工作时刻表,实行轮换周期工作机制,从而实现降低能耗和均衡节点能量的目的。⑤最大连通度算法是传感器网络分簇算法中重要的一种算法,该算法选择连通度最大的节点作为簇头,其目标是尽量减少簇的数目,但簇之间存在重叠度较高、网络能量不均衡的现象。本文针对这个现象提出了基于节点连通度的自维护分簇算法(SCA),算法通过簇头迁移和簇的自维护达到降低簇之间的重叠度、均衡网络能量的目的。本文深入的开展了无线传感器网络能量均衡策略与控制算法的研究,研究提出了几种相关算法,仿真结果充分证明了各算法的有效性。进一步研究将从提升性能与增强实用性两方面优化提出的算法。