无线传感器网络是由低成本、低功耗、具备感知、数据处理、存储和无线通信能力的微型传感器节点通过自组织方式形成的网络，它在军事、环境科学、医疗健康和其他商业领域都有着广阔的应用前景。网络覆盖和能量消耗是无线传感器网络的两个核心问题。网络覆盖决定了无线传感器网络对物理世界的监测能力，能量消耗则决定了无线传感器网络的生存时间。网络覆盖与能量消耗密切相关，网络拓扑控制则是影响网络覆盖的重要因素。本文主要针对无线传感器网络拓扑控制问题和传感器网络的能量高效的覆盖控制问题进行了深入研究。 研究了传感器网络拓扑控制问题。在传感器网络的形成过程中，通过网络的拓扑发现和节点位置的获取，借助于具有移动能力的感知节点对网络拓扑结构的调整能力，可以有效地消除探测区域内的阴影和盲点，保证网络的最优覆盖，有利于信息的有效采集并提高网络生存时间。基于已有的拓扑发现和节点定位技术，提出了一种基于遗传算法的传感器网络节点拓扑控制。仿真实验表明，算法在低(高)密度节点部署环境下均工作良好，具有较好的适应性及较好的优化分布特性。算法能够针对特定的目标区域获得较好的节点分布，提高传感器网络的整体信息感知范围并有利于节点间的信息传递。 针对传感器网络的区域覆盖问题，研究了节点高密度分布条件下传感器工作节点集的选取问题，我们研究的目标有：在保证网络充分覆盖的前提下，减少冗余工作节点数目，同时降低网络覆盖的能量消耗。提出了一种基于遗传算法的感知半径可调的覆盖控制机制，即在每个单独节点集工作的同时，各工作集节点具有不同的感知半径，每个节点基于自己的坐标位置对自己的感知半径进行有效的调节，从而减少覆盖的冗余，提高网络的有效性。该算法具有良好的适应性，在节点高密度部署环境下，能尽量减少工作节点的数目，使尽可能多的节点进入休眠状态；当节点密度下降，则通过节点之间感知半径的调整，保证网络的充分覆盖。