无线传感器网络技术是一项综合了计算机、无线通信和传感器技术的多学科技术,受到人们的高度重视,并被广泛应用于各个领域。为了满足实际应用中的分析和决策需求,如何在提高网络能量利用率的同时保障感知信息的精度是一项重要的研究课题。相关的研究涵盖拓扑控制、数据融合、节点调度、功率控制等多个方面。本文将近似融合技术与拓扑控制技术相结合,进行了相关的研究。首先,针对大多数拓扑控制算法中不考虑应用数据精确度的问题,本文提出了一种基于(ε,ζ)-近似数据融合的拓扑结构控制算法QGA-UQ(Quantum Genetic Algorithm-Unique Q)。QGA-UQ首先从应用的数据精确要求出发,确定数据融合的近似程度,并在此基础上选取部分传感器节点工作,执行数据采集、传输和融合等任务,其余节点则转入休眠状态。在选取节点时QGA-UQ考虑了节点的通信能耗,并基于MST树结构生成网络的拓扑结构,使得网络的通信能耗尽量降低。仿真实验表明,QGA-UQ可以在保证数据精度的同时,极大地减少网络的能耗。在上述工作的基础上,本文进一步对此问题进行了研究。对于许多大型传感器网络而言,其覆盖范围可看作由多个子区域构成,同一子区域中的感知数据近似,且有相同的变化规律,而不同子区域间的读数则差异较大。针对这个特性,本文提出了基于(ε,ζ)-近似数据融合的分区域拓扑控制算法SQGA-UQ(Subregional Quantum Genetic Algorithm-Unique Q)。针对应用的精确性要求,SQGA-UQ在不同子区域选取不同比率的传感器节点进行工作,并在选取节点、构造网络拓扑时,进一步考虑了节点的能耗均衡性。仿真试验表明,SQGA-UQ可以在保证数据精度的同时,进一步节省网络的能耗。