无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN)是物联网广泛应用的重要组成部分,常工作在较为特殊的环境中。随着当前当前技术的快速发展,由于WSN中节点面临着频谱(信道)资源日益短缺、能量受限等一系列缺陷,极易使网络抗干扰性、时延性、可靠性等性能受到影响。同时网络节点之间的通信干扰会造成信息的重传,造成能量浪费,降低节点生命期。由于部分节点死亡会造成网络级联失效,严重会造成网络瘫痪。因此,提高节点能量的利用率,降低网络节点之间通信干扰,对延长网络生命期具有重要的意义。本课题基于马尔可夫链模型建立节点生命期模型拓扑控制算法,具体研究工作如下:(1)对WSN的组织架构进行了描述,同时对其在拓扑控制算法中研究中的背景及意义进行阐述。分析本课题现阶段国内外发展现状,并针对现有算法存在的问题进行探究,为下文对WSN拓扑控制算法研究提供理论依据。(2)针对节点不同状态能耗的差异,依据马尔可夫链理论对其进行了深入的分析,并由此建立关于节点状态转移模型以及能耗矩阵模型,通过对节点能耗的分析为延长节点生命期研究提供理论依据。(3)针对WSN中节点由于频谱资源日益短缺及环境恶劣而造成网络干扰严重、节点能耗增大、网络抗干扰差的问题,本文提出一种基于马尔可夫模型优化节点抗干扰、延长生命期的拓扑控制算法(MPLM)。此算法通过节点信噪比建立其状态转移概率,将信噪比大小作为节点抗干扰性强弱的指标。并通过构建节点的状态转移能耗模型以及对节点的状态转移次数的定义,对节点在不同功率条件下生命期进行求解,由信噪比、转移次数得到最优功率来降低网络抗干扰性、延长网络节点的生命期。