随着无线通信、嵌入式和传感器技术的不断发展和进步,无线传感器网络作为一种特殊形式的计算机网络,在军事、安全监视、生态环境监测、医疗健康等领域具有广泛的应用前景。覆盖控制作为无线传感器网络(WSN)中的一个基本问题,可以使无线传感器网络的空间资源得到优化分配,进而更好地完成环境感知、信息获取和有效传输的任务。本文首先研究了无线传感器网络的特点,综述了网络覆盖控制问题的研究现状;在此基础上,提出了一种基于感知概率的覆盖控制算法;接着考虑了不均匀覆盖导致的“覆盖洞”问题,提出了基于移动节点的“虚拟力”方法。具体工作如下:(1)研究了无线传感器网络的特点,综述了无线传感器网络覆盖控制问题的研究现状,分析并指出了覆盖控制研究需要考虑的问题——单重覆盖中网络的服务质量仅仅依赖于单个节点的监测结果,如果个别节点失效可能会导致单点失败的现象,单个节点单重覆盖往往很难满足应用的需求,为此重点介绍了几类典型的k重覆盖算法,并指出了各自方法的特点和当前研究存在的问题。(2)提出了一种新的无线传感器网络覆盖控制算法——基于感知概率模型的k重覆盖算法。该算法依据节点感知能力的强弱,将监测区域中的任一点被该节点监测的情况赋值为某一概率,通过节点间相互交换信息,考虑节点能量大小,进行k组不同工作节点的选择。该方法在有效地保证k重覆盖的前提下,可减少网络工作节点的数目和延长网络的使用寿命。通过定性分析表明,该方法具有较低的数据传输开销和较少的时间耗费。(3)提出了保证覆盖的移动节点优化部署方法。该方法有机结合了动态规划算法和启发式的虚拟力算法,由动态规划算法来保证最佳的连通性,而虚拟力算法考虑合理地移动相应节点。该方法有效地提高了无线传感器网络的连通性和覆盖区域面积,可解决因节点分布局部过于稀疏的先天不足,或因能耗不均匀部分节点过早死亡等导致的“覆盖洞”问题。最后,在NS2网络仿真环境下,设计实现了基于感知概率模型的k重覆盖和移动节点优化部署的仿真程序,仿真实验表明了所提方法的有效性。