摘要：无线传感器网络是在微机电系统、片上系统、无线通信和低功耗嵌入式技术发展的基础上建立起来的。因为其功耗低、成本低、分布式和自组织的特点,无线传感器网络被广泛应用到军事、航空、救灾、环境、医疗等多个领域中。在构建无线传感器网络时,网络覆盖是无线传感器网络的基本问题之一,即如何部署传感器节点,使网络覆盖的范围最大化。根据覆盖区域的特殊性和覆盖环境的恶劣程度,在进行节点部署时,需要采用动态覆盖模式,将节点随机抛洒后通过自组织的形式,依据被监测区域的无线传感器网络覆盖情况采用相应的覆盖控制算法调整节点部署,从而完成网络覆盖的工作。本文首先介绍了基于粒子群和差分进化的无线传感器网络覆盖控制算法的基本原理,并对两种控制算法的应用效果进行了比较。基于粒子群的控制算法收敛速度较快,但容易陷入早熟,而差分进化控制算法的收敛速度相对较慢,但其最终覆盖率比较高。基于对两种算法的优劣势的分析,提出了基于蝙蝠算法的无线传感器网络覆盖控制算法。详细阐述了该算法的基本原理和执行流程,并将其应用效果与粒子群算法和差分进化算法进行了比较。基于蝙蝠算法的无线传感器网络覆盖控制算法有效地提高了网络覆盖率,在收敛速度方面其明显优于差分进化算法,但比粒子群的收敛速度慢。为了进一步提高收敛速度,将虚拟力算法的理念作为影响因子,引入到基于蝙蝠算法的覆盖控制算法中,形成了基于虚拟力引导的蝙蝠算法(VF-B)。虚拟力因子是根据传感器节点之间的距离直接引导节点移动的距离和方向,加速了节点的均匀分布。从实际仿真结果可以看出,算法的收敛速度有了明显的提高。传感器节点体积小,供电能力有限,一旦能量耗尽,无线传感器网络就会出现覆盖空洞,影响覆盖效果。在动态覆盖问题中,传感器节点的能量消耗包含通信消耗和移动消耗,其中移动消耗能量与节点的移动距离直接相关。考虑到节点能量耗尽对于网络覆盖性能的影响,提出了基于能量受限改进的VF-B算法。算法对节点的移动距离进行限制,减小了节点的能量损耗。通过仿真分析,实验数据表明基于能量受限改进的VF-B算法比原算法的覆盖性能更好,有效地延长了网络生存时间,保证了覆盖任务的完成。综上,通过引入蝙蝠算法的理念,不断改进无线传感器网络覆盖控制算法,提出了基于能量受限改进的VF-B算法。该算法收敛速度较快,有效地提高了网络的覆盖率,延长了网络生存时间,达到了优化覆盖的目的。最后,总结全文的工作,对未来工作进行展望。