覆盖控制是传感器网络在目标监测应用中的一个基本问题和研究热点。以往的传感器网络中,对覆盖控制的研究已经取得了一系列的成果。随着新型传感器节点的出现,其具有新型的感知模型和新的特点,现有方法的应用受到限制。这就要求提出一些新的覆盖控制方法。本文围绕具有有向感知模型和转动模型的视频传感器节点展开深入研究,着重研究了有向传感器网络的区域覆盖和栅栏覆盖两个方面,提出了可行的新型算法,并进行了大量仿真。本文的主要内容如下。提出了一种基于voronoi图的有向传感器网络的覆盖增强算法(CVT)。该方法基于节点位置固定传感方向可调的有向感知模型,利用到图论和几何的方法,是一种区域覆盖增强算法。首先,将节点感知区域质点化,把需要解决的问题转化为质点均匀分布的问题;其次,将有向传感器节点的转动用质点以节点为圆心作圆周运动来代替;再次,以质心建立voronoi图,并逐步调整质心位置使voronoi图达到准质心voronoi结构,从而消除网络中的覆盖重叠区和盲区;最后,通过MATLAB仿真表明,与PFCEA算法比较,该算法可以提高网络的覆盖率,并且收敛性较快。另外,本论文还对有向传感器网络的最大突破路径修补算法进行了改进。该算法通过比较v边的权重值,对处于v图两条边或多条边两侧的质心进行有控的调整,解决了需要进行两次或多次调整的质心的调整策略问题,MATLAB仿真表明,该改进的修补算法较以往的修补算法更加有效的降低了网络最大突破率,从而提高了网络监测性能。