近10多年来，无线传感器网络由于其巨大的应用潜力和广阔的发展前景，始终是学术研究的热点问题。无线传感器网络与传统计算机通信网络的显著区别是其所具有的信息感知能力，从而将我们身处的物理世界信息化。无线传感器网络的基本任务是对指定空间中的指定信息与事件进行感知与检测。实现这一任务的前提是无线传感器网络有效地覆盖目标空间。因此，覆盖和检测问题是无线传感器网络设计和应用中的基础性和普遍性的问题之一。目前对无线传感器网络覆盖和检测问题的研究形成了大量的理论成果，但是在无线传感器网络的实际应用中，大量的研究成果却难以发挥良好的作用。多数研究未从无线传感器网络实际应用场景和需求出发，造成理论成果与应用需求脱节。出现这种问题主要有两个原因：1）大部分的研究主要采用二元感知模型和纯几何运算等理想化的假设方法，没有考虑环境噪声的干扰和节点自身的不确定性因素。不能认为在感知范围内的事件就一定会被传感器节点检测到，因此本文引入了考虑噪声的概率模型。2）没有考虑待测数据与传感器节点的空间特性。相邻的传感器节点都有可能接收到待测事件的信号，这些接收到的信号之间具有一定的关系，因此引入空间相关性。首先根据空间相关性原理，在考虑噪声的概率感知模型和信号在实际应用环境中的传播模型的基础上，利用统计检测理论中的Neyman-Pearson定理，针对不同的被测数据及其信号特征，本文推导了均值检测器、能量检测器、最佳检测器、协方差检测器以及增强协方差检测器的检验统计量公式和对应的检测门限值公式。然后本文在蒙特卡洛实验的基础上，对以上各种检测器的单点独立检测和两点联合检测进行了仿真实验，计算检测门限值和检测概率，在概率感知模型的基础上，实现了以上各种检测器的单位覆盖模型，并对各种检测器的性能进行了分析对比。最后，在各种检测器的单位覆盖模型的基础上，根据正六边形网格划分方法对全区域进行完全无缝覆盖，计算了以上各种检测器实现完全无缝覆盖所需要的传感器节点的数量，并分析和比较了各种检测器的性能。实验结果说明，两点联合检测器的覆盖范围与两个节点之间的距离有关，随着两个节点之间距离的减小，具有空间相关性的两点联合检测器的覆盖范围比单点独立检测器的覆盖范围更大，检测性能更好。利用正六边形网格划分方法对全区域进行完全无缝覆盖，具有空间相关性的两点联合检测器所需要的传感器节点数量比单点独立检测器所需要的节点数量要少，检测性能更好。