在无线传感器网络的分析和设计中，如何高效地利用传感器有限的能源是最为关键的课题之一。通过适当减少各个传感器的传输功率，拓扑控制算法在保证网络连通性的前提下，能够减少能量消耗并增加网络吞吐量。这些年来，业界已提出不少优秀的拓扑控制算法。不过，由于无线传感器网络应用的多样性和通讯环境的复杂性，该领域仍有许多尚待解决的难题。本文从以下两个方面探讨无线传感器网络的拓扑控制问题：　　①基于移动接收器的大规模无线传感器网络的拓扑控制，其目标是网络负荷的平衡和网络寿命的最大化。在无线传感器网络中，所有传感器采集的数据都汇聚到接收器，距离接收器远的传感器采用多跳传输的方式上传数据，这使传感器之间的能量消耗严重不均衡，从而导致网络寿命的显著缩短。在本文中，我们研究了基于移动接收器的大规模无线传感器网络如何延长其寿命的问题。在该网络中，移动接收器沿着预定的线路定期在网络中收集数据，而各个传感器通过一跳或多跳将数据上传给该移动接收器。与使用静态接收器的无线传感器中的同类问题相比，该问题更具挑战性。针对该问题，我们提出了相应的启发式算法。通过综合运用贪心算法、动态规划和平摊分析，本文所提出的算法的时间复杂度仅为O(n(m+nlgn))（其中n和m分别为网络中节点和边的数量）。另外，我们进一步讨论了如何改进算法以满足实际环境要求，如分布式计算、传输及时性等。模拟实验证明我们的算法比该领域当前的几种算法更能延长网络寿命。　　②不可靠无线传感器网络的拓扑控制。传统的拓扑控制算法通常假设传感器的无线信号有一个传输范围，在传输范围内通讯是完全可靠的。而在实际环境中，在可靠通讯区域外存在很大范围的不可靠通讯区域。如果对不可靠链路也加以利用，则可节约更多的能量从而延长网络寿命。对于不可靠链路，需要进行数据重传，而数据重传又会导致额外的能量消耗和明显的传输延迟。为此，在考虑重传产生的能量和时间代价的情况下，我们扩展了传统网络中的受限最短路径问题，重新定义了不可靠无线传感器网络中的点到点延迟受限最短路径问题。由于特有的平行边冲突现象，我们证明该问题为强NP难问题。平行边冲突现象是指两相邻节点之间不同传输功率对应的链路处于不同点对的受限最短路径中。我们提出了两种独立的启发式算法来化解平行边冲突现象并尽可能保留节能高效的链路。模拟结果显示，我们的算法在严格的传输延迟限制下有较好的节能效果。