无线多媒体传感器网络是由一组具有计算、存储和通信能力的音频、视频、图像传感器节点通过自组织的方式形成的分布式感知网络,具有协作地感知、采集、处理和传输网络覆盖区域中多媒体信息的能力。无线多媒体传感器网络不仅加强了传统传感器网络的应用,在军事、民用和商业领域中同样具有广阔的应用前景。覆盖控制和网络部署是研究无线多媒体传感器网络的基本问题,反映了网络对物理世界的感知范围,并直接影响着整个网络的服务质量。在传统传感器网络中,覆盖控制和部署技术已经积累了较多的研究成果,但大多数研究集中在二维平面上,为传感器设计全向感知模型的覆盖控制方法。近年来,随着无线多媒体传感器网络的出现,由于其节点的感知范围具有视角和方向性,现有覆盖控制方法已经不能适用多媒体传感器网络,所以迫切的需要设计新的感知模型和覆盖控制方法。无线多媒体传感器网络节点随机部署后,由于传感器网络部署的随机性,容易造成网络部署的不合理,不能完全覆盖或者最大化的覆盖整个区域。例如,有些区域中节点分布过于稀疏形成感知盲区,或者有些区域中传感器节点分布过密形成感知重叠区。因此,在多媒体传感器网络初始随机部署后,需要采用覆盖增强策略来提高网络覆盖质量,进而优化网络服务质量。无线多媒体传感器网络节点具有方向性和移动性的特点,因此,传统无线传感器网络的覆盖增强算法已经不能应用于多媒体传感器网络的覆盖控制中。由于传感器网络初始随机部署后节点的分布常常不合理和不均匀,本文假设传感器节点之间存在着引力或者斥力的虚拟力的作用,通过大小不等的虚拟力来调整传感器节点的位置,使网络中的节点分布合理和均匀,防止初始部署后节点分布过密或稀疏。通过粒子群优化算法调整有向传感器节点的工作方向来达到覆盖的最大化,用最少的传感器节点达到网络的最大化覆盖。通过实验仿真,在有向传感器节点随机部署的方式下,对比了初始部署和基于虚拟力和粒子群优化的覆盖情况,同时分析了有向传感器节点的半径和节点数变化对覆盖性能的影响,通过实验表明基于虚拟力和粒子群算法的覆盖增强算法对提高网络的覆盖率具有很好效果。