无线传感器网络作为新兴的网络测控技术,是能够自主实现数据采集、融合和传输应用的智能网络应用系统。无线传感器网络使逻辑上的信息世界与真实的物理世界紧密结合,从而真正实现“无处不在的计算”模式。无线传感器网络无论是在国防,还是在国民经济的各个领域均有着广阔的应用前景。无线传感器网络由大量无处不在的、具有通信与计算能力的微小传感器节点构成,它们密集布设在无人值守的监控区域,是一种能够根据环境自主完成指定任务的“智能”自治测控网络系统。做为一种超大规模、无人值守、资源严格受限的全分布系统,无线传感器网络采用多跳对等的通信方式,其网络拓扑可以动态变化,具有自组织、自适应等智能属性。用于大规模数据收集的无线传感器网络需要在逻辑上具有自适应能力和在拓扑结构上能够应对“多对一”数据流的能力。提取网络的拓扑信息是管理和控制网络的必需且有效的方法。对于能量和带宽有限的无线传感器网络来说,设计合适且高效节能的拓扑控制算法尤为重要。由于在不同的应用环境下,同一拓扑控制算法在性能上会有很大差异,因此设计通用于各种环境的拓扑控制算法不是明智的选择。文中针对应用于新疆煤田火灾监测的无线传感器网络节能性和拓扑易变性等特点,认为GAF算法可以基本符合监测网的要求,但是需要对其进行改进。由于原有GAF算法的平面属性,对实际网络中节点之间距离的邻近但不代表节点之间可以直接通信的问题缺乏考虑,文中在GAF算法中加入了分簇算法,引入了GAF算法层次化的概念,并且提出了新节点补充的解决办法,使得GAF算法在节能的同时扩大了覆盖范围,更加适合大面积的监测和动态的拓扑需求。本文还提出了基于GAF的拓扑控制协议(ITOC),设计了更节能和更稳定的无线传感器网络的拓扑控制算法,并用MATLAB仿真工具进行了模拟,结果证明该算法在节能性与稳定性等方面比原算法有所提高,而且与目前应用广泛应用的LEACH算法相比在覆盖率上也有所扩大,能够适应新疆煤田火灾自燃监测网的大面积监测和监测精度的需求。在论文的最后给出了GAF拓扑控制算法的未来研究目标。