在信息化高速发展的今天,各种智能感知设备和人工智能应用都在逐步被普及到社会各个角落,人们的生活离不开智能感知技术。作为物联网设备间通信的底层支撑技术,无线传感器网络受到重点关注和广泛应用,所以传感器技术和无线网络通信技术的研究就显得意义重大。无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN)是由大量廉价且低功耗的传感器节点通过自组织的连接方式所形成的无线网络,通常被部署在环境恶劣、地势险阻等人类无法到达的区域来感知和采集各种监测对象的信息。而与一般传统的无线网络不同的是,传感器节点多采用容量较小的电池供电并且不易更换。因此,在节点能量受限的前提下,如何降低节点的能耗、提高能量的利用率从而延长网络的生命周期成为无线传感器网络在实际应用中需要迫切解决的关键问题,也便是当前该领域研究的热点问题。针对于无线传感器网络中节点协同工作时能量受限的问题,经过深入的研究与分析,本文从拓扑控制的两个不同角度出发,阐释了应用非合作博弈理论构建节能模型的合理性和可行性。具体研究内容如下:对于平面型的网络拓扑结构,本文提出了一种基于势博弈的节点功率控制算法。该算法将网络中各节点的功率控制问题抽象成非合作博弈理论中的势博弈模型,通过设计合理的效益函数来有效地协调各节点间的工作机制。在效益函数的设计中,算法综合考虑了节点的发射功率、各节点间的通信干扰、节点的当前剩余能量和网络的连通性等因素,节点通过最优响应策略的方式调整当前功率,从而最终使得网络可以收敛到最优发射功率的纳什均衡点。仿真实验结果表明,基于势博弈的节点功率控制算法可以在保证网络连通性和鲁棒性的前提下有效降低节点的发射功率,均衡节点间负载,提升了网络的能量效率,延长了网络的生命周期。对于层次型的网络拓扑结构,本文提出了一种基于混合策略博弈的能耗均衡分簇算法。该算法采用周期性簇头轮换机制,在簇头选举阶段充分考虑了节点的当前剩余能量和到邻节点的平均距离来定义任意节点声明为簇头时的收益和损耗,所有节点根据各自计算的均衡概率来决定是否声明成为簇头,最终使得剩余能量较多且损耗成本较小的节点成为簇头的概率更大,从而保证簇头的选举策略更为合理。同时,为了避免在簇头选举过程中出现多个邻节点同时被选为簇头的情况,引入两轮簇头选举机制,通过一种迭代算法来从潜在簇头集合中选举出真正簇头。仿真实验结果表明,该算法能够优化网络分簇结构,平衡网络中节点的负载,从而保证整体网络的能耗更加均衡,有效改善了网络中过早出现能量空洞的问题,使网络的生存时间得以延长。