随着传感器、微处理器和无线通信技术的飞速发展,由大量具有感知能力、计算能力和无线网络通信能力的传感器节点构成的无线传感器网络(Wireless Sensor Networks ,WSN)逐渐成为研究热点。传感器节点一般由飞行器随机抛撒到监测区域,通过自组织方式快速形成无线网络,以便收集微观数据,从而可以在人类无法监守的极其恶劣的环境中应用网络。因此节点的合理部署与否将直接影响整个网络的覆盖能力和配置成本,是网络正常工作的基础。如何设计专门的算法来优化无线传感器网络的节点部署成为目前研究的热点问题。本文将围绕这一主题,在节点优化部署策略上展开深入研究与仿真分析。本文主要将微粒群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)应用于无线传感器网络的节点部署研究。首先构建节点的优化部署数学模型,将节点部署问题转化为优化问题。然后利用微粒群算法在处理优化问题上的优势,提出了基于微粒群模型的节点部署优化算法,采用微粒群算法求解优化模型,其最优解作为节点的最终配置位置。同时,针对静态节点部署后网络由于节点失效等引起的覆盖空洞,利用节点的移动性,提出了一种新的节点位置调节机制,以使节点在不断修复覆盖空洞的情况下最大可能的完全覆盖监测区域。最后对上述优化算法进行了仿真实验,结果表明,该算法能够有效的提高无线传感器网络的覆盖率。