无线传感器网络(Wireless Sensor Networks，简称WSNs)是由大量低成本、具有传感，数据处理和无线通信能力的传感器节点通过自组织方式形成的网络，目的是协作地采集、处理和传输网络覆盖区域中特定感知对象的信息。传感器节点大多是采用电池供电并且由于布置环境的复杂使得电池的替换非常困难甚至不可行，所以能量问题是传感器网络首要问题，传感器网络绝大部分的协议和应用是必须要考虑到能量的优化和高效使用的。　　 针对传感器网络的能量优化问题，通常有两种方案：基于节点的能量优化设计和基于网络整体的能量优化设计。对于单个节点来说，从硬件、软件和整体的结构设计都会考虑到如何优化能量。例如TinyOS，能量优化的MAC协议以及能量优化的调制技术等，这些都是从节点级别上实现能量优化的例子。对于整体网络而言，拓扑控制是一个非常有效的能量优化策略。拓扑控制就是控制节点从布撤到形成一个工作网络的过程，节点的布撒可以是人工预部署的也可以是随机大量布置的。对于人工预部署网络，由于环境条件已知，因此我们可以充分利用已知的地理位置信息，在各种约束下使用优化的布撒策略。当环境使得人工部署节点不可行时，需要采用随机的布撒方案，此时需要考虑如何进行节点休眠调度或功率调节使得在满足网络功能(如覆盖，连通要求)前提下延长网络寿命。随着传感器网络应用的发展，一些支持QoS的应用得到广泛的关注，传统的方法是通过MAC或者路由协议提供对QoS的支持，但是我们也可以通过适当的调节网络拓扑结构来提供对QoS服务的支持，从而实现跨层设计，这种拓扑调节也可以看作是拓扑管理功能的延伸和拓展。　　 在本文中，我们从拓扑控制的整体的系统观点来进行研究。即：拓扑生成研究、拓扑形成后的拓扑动态管理研究以及从应用方面研究拓扑管理对QoS应用的支持等内容。从整体来看，研究的各个部分互相依赖，以系统化的观点体现了整个拓扑研究的内容体系，主要的创新点包括：　　 (1)提出了一种基于蚁群算法的传感器网络的节点部署设计算法，建立了蚁群算法应用于无线传感器网络节点部署的设计模型—EasiDesign　　 尽管无线传感器网络最初应用背景是基于大面积随机布撒条件下的拓扑生成，但是在实际应用中，当环境条件允许时，人工节点部署是更精确可行的方案，因此在很多实际工程应用中首先面对的问题就是无线传感器节点的部署设计。本文首先提出了一种基于网格划分的节点部署模型，并在此基础上提出了蚁群算法解决基于网格k-覆盖的传感器节点部署的设计模型。为了解决已有蚁群算法在传感器网络节点部署问题中的扩展性和复杂性问题，本文提出了采用贪婪选择，额外信息素蒸发等机制来保证节点部署算法的高效可执行。并在此基础上设计并实现了无线传感器节点人工部署的设计平台一EasiDesign。为了解决实际节点部署设计应用中的数据传输问题以及环境干扰问题，提出了EasiDesign算法的扩展算法EasiDesign_Routing和EasiDesign_Barrier。最后，为了验证本文提出的节点部署方法及其扩展算法的实际可行性，我们将EasiDesign系列算法应用与实际系统中，在实际环境的应用中验证了算法以及平台的实用性和可行性。　　 (2)提出了一种在随机布撒网络中基于概率覆盖的节点休眠调度算法-EasiFCCT　　 当节点的人工部署不可行时，需要采用随机高密度的节点布撒策略，此时主要的工作就是研究如何在满足网络功能的前提下延长网络寿命。这里我们重点研究了节点的休眠调度方式。大量的已有的关于休眠调度的工作都是基于全覆盖的，而且很多工作没有考虑到调度活跃的节点对sink节点的数据连通问题。本论文首先分析了在大规模随机布撒传感器节点情况下随机调度分组工作的节点对sink节点的非连通程度，从而引出了本工作的重要意义。随后提出了一种基于概率的局部覆盖算法，该算法充分利用了随机算法调度所产生的活跃节点的均匀性(即调度活跃的节点均匀分布在监控区域中)，并且保证了调度活跃的节点可以立即将传感的数据送达sink节点(即活跃节点是实时连通到sink的)。　　 (3)提出了一种在拓扑层中实现对QoS应用支持的节点休眠调度算法-EasiTPQ　　 随着传感器网络研究与应用的深入，其应用的范围逐步扩大，虽然目前传感器网络的应用主要集中在小数据量的低速报文传送方面，但是从发展趋势来看，对高速数据源的实时传输支持也是很重要的。本论文主要集中在以支持QoS为目的的拓扑控制算法，提出构造一种在与sink节点的逻辑连接上具有梯度分布特征的节点拓扑结构，并从拓扑控制角度研究节点分布特性对QoS的支持策略和算法上的实现及仿真验证。