无线传感器网络（Wireless Sensor Networks,WSNs）是新兴的信息获取与网络技术，被列为21世纪最有影响的世纪技术和改变世界的十大技术之一，是物联网底层的关键技术之一。随着近些年来迅猛发展的嵌入式技术、计算机技术以及无线通信技术，无线传感器网络不断向着节点微型化、低功耗和多功能的方向发展，拥有了广阔的应用空间，例如它在军事国防、环境监测、交通运输、公共卫生、智能家居等领域的应用。但是随着其应用的广度和深度日益增加，出现了网络结构需从二维平面向三维空间扩展、网络中节点能量消耗过快以及网络拓扑结构抗毁与容错性不强等新的问题。复杂网络理论作为一项新兴的研究工具，被广泛应用于各个领域，受到了越来越多的研究人员关注。本文是以复杂网络为研究工具，对无线传感器网络的拓扑结构动力学演化机制与行为进行了深入分析和研究，建立了一系列的网络自组织演化模型，并对模型的多种动力学特征进行研究和探讨，尝试解决大规模WSNs中出现的新问题。本文主要研究内容如下：（1）提出了基于能量和距离的三维无线传感器网络自适应分簇算法。基于无线传感器网络在隧道安全监测中的实际应用，针对经典的LEACH算法，提出了可以适用于三维空间，基于能量和距离的自适应分簇（3D-EDAC）算法。该算法考虑到节点的剩余能量和节点到基站的距离等因素，寻求最优簇头节点数目，并对分簇过程和通信模式进行了优化改进。实验结果表明，本文所提出的3D-EDAC算法能够较好的适用于三维空间，并且节能效果显著，从而使得网络拥有了更长的生存时间。（2）提出了一种具备可自调节吸引因子的无线传感器网络演化模型由于网络节点的能量和通信范围有限，首先将复杂网络中的局域世界模型引入到无线传感器网络演化过程中，并基于节点间的距离和节点自身的剩余能量，构成了可自调节的吸引因子，实现了对新加入的节点进行择优连接的效果。理论解析和数值仿真表明，该模型能够降低网络中关键节点的连接度，避免了关键节点由于维持过多连接而导致的能耗过大问题，从而保证了对应节点具有更长的生存时间，同时维持了网络拓扑结构的幂律特征，提高了网络的抗毁性。（3）提出了一种点强受限的无线传感器网络加权演化模型加权网络中的边权和点强，对于研究无线传感器网络中节点间数据流的大小以及网络中的关键节点和路径具有重要的意义。在经典BBV网络演化模型的基础上，引入了点强受限机制，提出了一种点强受限的无线传感器网络加权演化模型（SCW），该模型不但能保持权值的动态增长，还能对节点的点强进行限制，避免节点的点强随着网络的演化无限制的增长。理论解析和数值仿真表明，节点的点强和连接度受到了明显的限制。该模型为研究无线传感器网络节点间连接能力强弱的变化、网络拥塞以及能耗分布问题提供了新的理论途径和应用基础。