无线传感网络通常具有如下特点：大规模、自组织、传感器节点能量受限、部署环境恶劣等。这些特点决定了必须设计能量有效的协议来减少传感器节点的能耗以延长无线传感网络的寿命。拓扑控制问题作为无线传感网络中的核心问题之一，对于延长网络的生存时间、减小通信干扰、提高MAC协议和路由协议的效率以及促进数据融合、提高网络的可扩展性、可靠性、安全性等其他性能等具有重要意义。因此如何进行拓扑控制以优化拓扑结构并延长传感网络的寿命已经成为重要的研究方向。 本文主要研究能量有效的拓扑控制算法：(1)应用于静态密集部署传感网络的一种基于完全图的分簇算法(2)一种在上述分簇算法基础上加入移动节点担当网关的算法(3)应用于稀疏移动传感网络的传输功率控制算法(4)应用于大规模部署移动传感网络的分簇算法。 无线传感网络的某些应用，例如生态监护、军事侦察等，为了能够准确的对数据进行收集并保持覆盖性，通常会在监测区域部署大量冗余的静态节点。在这种情况下，为了能够延长传感网络的寿命，通常选取一定的节点保持活动，由它们构成数据传输的主干网，而其他节点在没有任务时可以进入睡眠状态，这正是层次分簇算法所应用的场合。针对分簇算法过程中的重新分簇所带来的高负载问题，本文提出了一种基于完全图的能量有效的分簇算法CGCA(Complete Graph based Clustering Algorithm)。CGCA利用完全图中节点之间互相等价的性质，只在系统启动的时刻执行分簇算法，而在以后的重新分簇阶段，簇头只需要在每个簇的内部节点间进行轮换，而不像以前的分簇算法需要进行全局性的触发来选举新的簇头。因此CGCA从根本上消除了重新分簇所带来的“涟漪”效应。仿真试验表明：在节点密集部署的情况下，CGCA产生的消息交换个数远小于HEED(Hybrid Energy Efficient Distributed clustering)分簇算法。最后簇头均匀分布方面，CGCA也明显优于LEACH(Low—Energy Adaptive Clustering Hierarchy)分簇算法。 在一个分簇算法中，一个网关节点(gateway)除了要完成负责基本的感知数据之外，还要在相邻的簇之间承担起数据转发的任务。由于簇之间的数据流量相对较大，因此相对于普通节点来说，网关节点更容易耗尽自己的能量，因此这些网关节点容易成为系统的瓶颈(bottleneck)，从而严重影响传感网络系统的性能表现。本文在CGCA分簇算法的基础上的加入了一些资源和配置丰富的移动节点来担当簇之间的网关，以把普通节点从转发簇间数据的繁重任务中解放出来，籍此达到延长传感网络寿命的目的。除此之外，由移动节点来担当网关可以显著的提高系统的稳定性和容错性，这是因为由配置丰富的移动节点代替能量受限的普通节点来担当网关可以减少系统出现故障的概率，从而可以进一步的提升系统的整体性能表现。实验表明，在密集部署传感器节点的网络中，本算法产生的消息交换个数只是传统的基于最小标号分簇算法LIC(Low Identifier Clustering)的20％左右。另外，本算法所取得的系统时间也是LEACH算法的两倍左右。 无线传感网络在军事和紧急搜救的应用促使了移动传感网络的兴起。由于这些被监控对象本身所具有的移动性，使得底层的拓扑在不断的发生变化，因此很难应用传统的拓扑控制算法或者简单的对它们改进使之适用于移动传感网络。本文提出了在给定移动网络模型VRMN(Variant Rate Mobile Network)下的一种基于传输功率控制的拓扑控制算法，并分别给出了它的集中式和分布式版本。本算法首先求出每个节点的一跳邻居集合，然后利用类似于XTC的方法把可由较近邻居节点中继到达的最远邻居节点删除，这样在不损失连通性的前提下就可以减少节点的发射功率，从而达到节省节点能量以延长传感网络寿命的目的。理论证明，本算法是高效的，它具有O(n3)的多项式复杂度时间。实验结果表明，本算法在减少节点传输功率和保持网络连通性方面也取得了较好的性能。 在一个大规模移动传感网络中，由于分簇算法能够形成一个层次结构以及能够较好的支持网络的可扩展性并在节点移动时能够较好的维护拓扑结构的稳定性，这就使得分簇算法比较适合于对这种大规模密集移动传感网络进行拓扑控制。本文分簇算法首先将部署区域划分成小的单元格，在每个单元格的中心位置事先指定一个节点担当簇头，其他的移动节点只需要监听簇头的”Hello”消息并通过比较消息的信号强弱就可以加入到相应的簇头中。在簇形成阶段，本文分簇算法的时间复杂度和消息复杂度均为O(N)，从而较大的节省了节点的能耗并取得了较好的能量有效性。而在簇维护阶段，簇的维护是由事件触发并且异步进行，不会产生“涟漪”效应，因此本文算法能够取得一个较为稳定的簇结构以适应节点的移动和底层拓扑的变化。仿真实验表明，本文算法能够产生了较少的消息个数和较长的系统寿命。 本文的主要贡献和创新点如下： 1)针对重新分簇所带来的大量计算和通信负载以及“涟漪”效应，本文提出了一种基于完全图的分簇算法CGCA，使得重新分簇只是异步的局部触发，从而维持了簇结构的稳定性以延长系统生命期。 2)在上述分簇算法的基础上，通过加入资源丰富的移动节点来担当转发簇间数据的网关，从而使得普通节点能够集中到收集或者探测等任务上，这能够进一步的节省能量从而延长整个传感网络的工作寿命。 3)在一个给定的移动网络模型VRMN下，提出了一种多项式时间的基于功率控制的拓扑控制算法，本算法能够在保持网络连通性的前提下，减少了节点的发射功率，从而达到节省节点能量的目的。 4)在一个大规模移动传感网络中，提出了一种能量有效的分簇算法，它具有简单的簇形成和维护过程，使得节点移动可能对簇结构的影响局限在一个较小的范围内，从而形成了一个较为稳定的簇结构。