移动AdHoc网络(MANET)是一种具有特殊结构的无线通信系统，它的通信不依赖于任何固定设施，而是依靠节点之间的相互协作以多跳方式完成，具有自组织、分布性、动态性等特点。但由于AdHoc网络中的无线节点一般是由具有有限能量的电池供电的，而电池容量很难在短期内有大幅度的提高，因此如何通过功率控制有效利用节点能量是移动AdHoc网络在向实用化方向迈进所需要着重研究的问题。粒子群优化算法是一种基于种群搜索策略的自适应随机优化算法，作为群智能的典型代表，它具有原理简单、参数少、收敛速度较快等特点。文中提出了一种引入交叉和变异算子的粒子群优化算法，即每次粒子更新后按照一定的概率对种群中的粒子进行特定的交叉和变异操作，以增强算法跳出局部最优的能力。 论文对移动AdHoc网络的MAC层和网络层的功率控制机制进行研究，提出了一种功率控制跨层模型，并将改进的粒子群算法引入到功率控制模型中。在网络层中根据网络中各节点的位置，利用改进的粒子群算法计算每个节点的发射功率，在链路层完成发射功率的调节，控制网络的拓扑结构，解决了多约束和多目标条件下的功率控制问题。仿真结果表明，在AdHoc网络中，该功率控制协议不但有效的减少节点能量消耗，延长网络中节点的生存时间，而且还提高了网络吞吐量。