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Ad hoc网络是一个由具有无线通信功能的节点组成的多跳无线网络，由于其独有的自组织特性，使得Ad hoc网络适合需要临时架构网络的场所，在军事和民用等领域具有很大发展前景。Ad hoc网络的性能与网络的拓扑结构密切相关。拓扑控制是优化Ad hoc网络性能的一个重要方法，一般通过网络稀疏化来优化网络结构、提升网络性能。但是，网络的稀疏化将可能增加网络中瓶颈节点数量，瓶颈节点会危及网络连通，并且限制网络性能的提升。现有解决方法大都采用负载感知路由方法来缓解瓶颈节点处的网络负载，以延长瓶颈节点生存期。但是，瓶颈节点处的网络负载的缓解程度依赖于拓扑结构的好坏。因此，如何权衡稀疏化与拓扑结构好坏成为优化网络干扰和提升网络性能的关键。本文以拓扑控制为基础，建立拓扑结构干扰模型及拓扑控制算法，提出一种分布式瓶颈节点优化策略。主要工作包括：(1)考察已有干扰优化拓扑控制算法的相关工作和研究现状，将已有的干扰优化拓扑控制算法进行分类并给出典型算法的详细分析。通过基于JAVA语言搭建的干扰优化拓扑控制算法模拟器，讨论拓扑控制在稀疏化网络的同时对网络瓶颈节点带来的影响，证实随着网络密度的增加，现有的干扰优化拓扑控制算法会增加网络中瓶颈节点数量。由于网络瓶颈节点是网络性能提升的一个重要因素，因此在干扰优化拓扑控制算法中加入瓶颈节点考虑是必不可少的。(2)提出准瓶颈节点干扰模型和准瓶颈节点优化策略。通过在干扰优化拓扑控制算法中加入准瓶颈节点优化策略，提出QIA(Quasi-bottleneckInterference-optimized Algorithm)和AQIA(Adaptive Quasi-bottleneckInterference-optimized Algorithm)两种拓扑控制算法。仿真分析结果表明，QIA算法在网络负载较小的时候能很好的减少网络准瓶颈节点数量、降低网络干扰，提升网络传输性能；改进后的AQIA能够根据当前网络数据流负载状况自适应的进行准瓶颈节点优化策略，进一步提升拓扑控制的灵活性。(3)利用OPNET网络仿真平台提供的EMA接口，扩展OPNET的仿真功能以使其适应大规模网络的拓扑控制算法仿真。本文利用OPNET全面支持协议编程的特性对mac层和路由层核心代码进行修改，使其可以支持AQIA算法的仿真。