无线传感器网络作为物联网重要的基础支撑技术之一,是由大量微型传感器节点组成的多跳无线自组织网络。它融合了多学科技术包括传感器技术、嵌入式处理技术、无线通信技术、分布式计算技术等,使逻辑上的信息紧密结合实际的物理世界,从而实现真正的“普适计算”模式。无线传感器网络的拓扑生成机制及其自组织演化算法,是无线传感器网络关键技术研究如覆盖与连通、拓扑控制、位置路由等方面的重要基础。将复杂网络理论应用于大规模无线传感器网络的拓扑结构动态特性研究已经成为该领域的一个热点课题。本文首先阐述了复杂网络的几种基本拓扑模型及其主要的统计特征参数,分析了无线传感器网络的拓扑特性及其复杂网络特征,概述了复杂网络理论在无线传感器网络拓扑结构研究中的应用。本文基于复杂网络理论的原理和概念的基础上,研究无线传感器网络拓扑结构中的各种生成机制和自组织演化模型,进一步描述和优化无线传感器网络的拓扑结构。本文的主要研究成果如下：(1)提出了一种能量感知的传感器网络优胜劣汰演化模型。节点能量是影响无线传感器网络的拓扑结构的重要因素。本文依据无线传感器网络拓扑的动态演化与节点的能量密切关系,引入能量择优增长和反择优删除生成机制,提出了一种大规模传感器网络的能量感知、节点和链路有增有减的优胜劣汰演化模型。利用连续场理论推导出此模型具有幂律无标度的特征,并通过仿真实验验证了理论分析的正确性。仿真分析了在网络中节点能量异构分布函数的不同情况对网络拓扑内在连接特征和网络性能的影响,结果发现网络中节点能量分布不同对度分布影响很少,且网络中节点能量越为异构,网络连接集聚性越高,在数据传输方面具有更好的性能。该模型可以提高人们对传感器网络演化机理的认识。(2)提出一种基于能量感知的局域世界动态演化模型。由于在传感器网络中,传感器节点本身通信能量与功率有限,传感器节点仅与其邻域中的相邻节点进行合作与通信,这说明网络在演化过程中符合局域世界演化概念。从无线传感器网络局域世界演化角度出发,提出一种能量感知的局域世界动态演化模型。利用平均场理论分析并仿真验证了该模型的度分布介于随机网络和无标度网络之间。同时,采用仿真实验分析了所提出模型的各种基本统计特征参数与局域世界规模的关系,得出适当增加节点的局域世界可以大大提高网络数据传输的效率。并且仿真分析了该模型对节点随机故障和恶意攻击的鲁棒性和脆弱性同样介于随机网络和无标度网络之间。该模型更有效地逼近了传感器网络真实状况,为传感器网络的节能应用提供有益的探索。(3)提出一种能量有效的异构无线传感器网络拓扑自组织算法。节点能量异构特征在无线传感器网络中普遍存在。在异构无线传感器网络中,如何均衡能耗,从而延长网络的生存周期是无线传感器网络的关键问题。本文基于节点对局域能量信息感知的策略,提出一种能量有效的异构传感器网络自组织算法。在网络拓扑的建立和运行维护阶段,传感器节点基于节点自身的能量以及其邻域节点的剩余能量信息调整自己的通信半径,形成了网络节点通信半径各不相同的异构网络拓扑。与节点取相同的通信半径的同构网络相比,实验仿真分析该网络模型的各种复杂网络统计特性及其鲁棒性,发现此异构网络模型具有无标度特性,并且比对应的同构模型在数据传输方面具有更高的效率、对在节点的随机错误时具有更强的鲁棒性和具有更长的生存周期。(4)提出了一种基于小世界效应的无线传感器网络拓扑模型。针对无线传感器网络存在的能量消耗问题,在基于复杂网络小世界特征基础上,通过在无线传感器网络中增加超级节点,进而引入超级链路的方法,提出一种具有小世界效应的无线传感器网络模型。从复杂网络的视角分析了在传感器网络中配置超级节点对网络能量效率的影响。仿真研究显示,在无线传感器网络中适当增设少量的超级节点,明显改善了网络传输性能并提高了网络能量效率。