随着移动互联网技术的发展以及科学技术的不断进步，由传感器节点组成的无线传感器网络越来越被广泛地应用到实际中，网络也逐渐实现了低成本、低功耗和高效率的目标。然而，在无线传感器网络中，网络资源利用的最大化仍然是需要亟待解决的问题。传感器网络覆盖控制，就是利用各种节点调度算法以及节点自身的自我调节，最终使传感器网络资源得到优化分配，使得覆盖面积增大，网络寿命延长。因此，形成最低消耗下最大程度的目标有效覆盖，使得各类资源得到充分利用，必将成为该领域研究工作中的一大重点课题。本文充分调研了现有国内外关于无线传感器网络的文献，着重研究了覆盖控制相关领域的研究成果，并进行归纳总结，在此基础上，对现有算法提出了改进，主要改进方法如下：（1）首先，将概率模型引入基于虚拟势场的有向传感器网络覆盖增强算法中，概率模型对质心位置的改变会造成影响；其次，对于边界覆盖，通过考虑了边界斥力的经典算法的仿真发现，边角处的覆盖率比整体覆盖率要低的多，因此在边角处增加一个顶点作用力，在一定程度上减小两者的差距；最后，根据节点随机部署的实际情况，提出一种根据覆盖影响因子决定传感器节点运动方式的算法PRMCA (Probability model based Rotate or Movealong fixed direction Coverage-enhancing Algorithm)。（2）在基于移动目标的路径覆盖增强算法MTPCA（Moving Target based PathCoverage-enhancing Algorithm）中，传感器节点探测目标实时的位置信息，将目标移动的路径进行离散化，通过调整传感器节点的传感角度将路径曲线上的点尽可能的完全覆盖，同时对于传感重叠区域，根据节点选择标准，使部分节点处于活跃状态，达到节约能源的目的。最后，本文通过一系列的仿真实验，分别验证了PRMCA算法和MTPCA算法的有效性和实用性。