当今信息技术蓬勃发展,越来越多的数据被收集、汇聚、分析和利用,感知和互联成为了现代信息化的重要主题。随着信息化技术的高速进步,无线传感器网络正得到越来越广泛的应用。作为无线传感器网络的外延形式和拓展应用,水下无线传感器网络(Underwater Wireless Sensor Networks,UWSNs)在海洋勘探、水文监测、远洋开发等领域具有重要的应用价值。拓扑优化是水下无线传感器网络研究的重要课题,它主要分为覆盖优化可连通优化两方面。搭载水下无线传感器模块的AUV(autonomous underwater vehicle,自主水下航行器)的存储、处理能力强,能够自主移动,相比传统静态UWSNs节点具有无可比拟的优势。本文提出了两种基于AUV移动的拓扑优化算法,分别实现了对水下无线传感器网络的覆盖优化和连通优化。本文提出的基于AUV移动的覆盖优化算法中,首先将要覆盖的区域网格化,然后以适当的策略遍历各个小格,从而实现盲区的覆盖修复。该算法克服了水下环境复杂未知、覆盖场景多样化而难以可靠覆盖的问题,同时使得AUV路径移动消耗最小化。文中还对3D场景和多AUVs协同等情况进行了分析和探讨。仿真实验表明该算法在覆盖盲区规则、不规则或不连续等场景下均有较好的表现。另外,本文还提出了一种基于AUV移动的水下无线传感器网络连通优化算法。首先,水下无线传感器网络节点根据之前的能耗情况,估算出自己因能量耗尽而失效的大致时间,在能量即将耗尽时,通过水下无线传感器网络网络向AUV发送信息报告附近的拓扑状态,若认定该区域需要新节点补充,则将有AUV移动至失效节点附近位置,优化网络的拓扑结构和连通性,平衡网络整体能耗。该算法具有分布式、复杂度低、数据量小等特点。仿真实验表明,算法能够帮助水下无线传感器网络修复拓扑脆弱区域、提高网络连通性、延长网络生命期。