不同于传统的通信网络,无线传感器网络成本低廉、体积小、部署灵活,并且节点之间可通过无线通信方式形成一个多跳自组织的网络系统,已成为当下无线通信领域的热门研究方向之一。在无线传感器网络中,由于节点通信范围小、通信负载不均衡、容易受外界干扰攻击的影响,因此,需要通过对网络传输性能优化的研究,来提高无线传感器网络的实用价值。同时,无线传感器节点能量小,如何在满足节点信息传输速率的条件下,降低节点能耗,提升节点的能量利用效率也是一个重要的问题。针对以上传输效率和能耗有效性问题,本文进行了以下研究,首先采用小世界网络模型研究无线传感器网络的拓扑结构与抗干扰攻击能力,建立采用全局效率与局部效率描述无线传感器网络拓扑性能的指标模型；其次针对无线传感器网络节点能耗有效性问题,提出了一种基于认知特性的多维多子载波能量效率分布式优化算法。本文的研究内容与创新主要包括以下三个部分：1、在第一部分中,主要研究具有小世界特性的无线传感器网络的拓扑结构。通过在网络中加入超级节点,采用小世界模型中的重连概率刻画超级节点特性,建立了具有小世界特性的无线传感器网络模型。进一步,通过优化最优重连概率和最佳长程连接边权重,提高了网络的全局效率,达到提升无线传感器网络的性能的目的。同时,本文提出一种基于超级节点数目优化的改善无线传感器网络性能方法,推导得到最佳的超级节点数目,通过仿真证明引入少量合适的超级节点可以明显减小网络平均路径长度,降低网络时延,显著提高能量利用率。2、在第二部分中,本文利用小世界模型研究无线传感器网络的抗干扰攻击特性。在小世界模型中,对网络的干扰攻击可以等效为网络拓扑中节点和边的移除,而干扰攻击的强度则可以使用边与节点的移除概率来进一步表征。本文主要研究三种干扰攻击,即对长程连接边的攻击、对最大边介数边的攻击、对最大点介数点的攻击,优化网络的重连概率和平均连接度提高网络抗干扰攻击特性。研究结果表明,所提方法能够网络在干扰攻击条件下的鲁棒性,为受攻击时重建网络拓扑提供有效的理论基础。3、第三部分主要研究了无线传感器网络能耗有效性问题。在本文的研究中,假设传感器节点具有认知功能,且采用多载波传输机制,在每个时隙上允许单个传感器节点可使用多个子载波进行数据通信。针对该模型,本文进行网络节点能效优化,最大化单位消耗功率下的节点传输速率。由于该问题是一个非凸问题,首先将其转化成凸问题,并证明转化后凸问题的最优解与原问题最优解的等价性,然后针对转化后的凸问题,提出了具有分布式特点的功率分配算法进行求解。仿真结果证明,所提算法能够有效提高节点的能耗有效性,并且收敛速度快,且性能可以很好地逼近现有集中式算法。