近年来,随着微电加工技术和嵌入式系统的发展,移动传感器和智能移动设备变得越来越流行。相应地,移动传感器网络（Mobile Sensor Network,简称MSN）和移动群智感知网络（Mobile Crowdsensing Network,简称MCSN）也得到了广大科研工作者的重视。在移动传感器网络中,可移动传感器可以用于扫描覆盖目标、填补覆盖漏洞、维持连通性等方面。具备移动性的传感器可以在网络中发挥不可替代的作用。此外,在移动群智感知网络中,人们能够通过随身携带的智能移动设备中的传感器来监测感知对象,由大量移动用户协助完成感知任务。本文将移动传感器网络和移动群智感知网络统称为移动感知网络（Mobile Perceptive Network,简称MPN）。在移动感知网络中,覆盖问题是指如何合理规划感知设备,从而有效覆盖感知对象。该问题是移动感知网络的关键问题,决定了网络性能和传感器能效,具有重要的研究意义。本文在不同的应用场景下,主要基于近似算法设计技术,研究了移动感知网络的覆盖问题。具体的研究问题如下所列。一、移动传感器网络的点覆盖问题。无法直接投放传感器时,可以从不同基站分派可移动传感器,到达预定位置,覆盖所有监控目标。如何选取传感器的目的地,怎样规划传感器的路径,决定了传感器的移动距离和能量消耗。为了节省传感器能量,本文基于移动与划分等技术,设计近似算法,最小化传感器的移动距离。二、移动传感器网络的扫描覆盖问题。在传感器数量不足时,可以利用传感器的移动性,使传感器围绕覆盖目标集合运动,周期性覆盖所有目标。如何对覆盖目标分组和对传感器路径进行规划,决定了网络的生存时间和传感器的能量利用效率。本文考虑了传感器感知半径对移动路径的影响,并基于二分搜索和贪心等技术,提出算法,最小化路径长度。三、移动群智感知网络的路径覆盖问题。用户在设定了目的地和到达时间后,可能希望在路途中顺便覆盖和处理感知任务,并需要选择一条可以最大化用户奖励的路线。本文考虑了用户设备的资源消耗限制、感知任务的地理位置和时间窗口限制,基于拓扑排序和动态规划等技术设计了近似算法,向用户推荐奖励较多的线路。四、移动群智感知网络的平衡覆盖问题。平台在分配感知任务时,有可能希望保持不同用户设备的负载相对平衡,以提高用户体验。本文考虑了不同用户对同一任务资源消耗不同的情况,并基于动态规划、线性松弛与组合舍入以及局部搜索技术,提出了三个不同的算法,维持用户设备的负载平衡。总的来说,本文为移动感知网络的覆盖问题提供了有效的解决方案,在改善网络性能上具有重要的理论指导意义和技术参考价值。