无线传感器网络是在传感器技术、通信技术和计算机技术三者的基础发展起来的，是当今计算机领域的研究热点之一。拓扑控制是无线传感器网络研究的关键技术之一，而作为拓扑控制的一个重要组成部分，节点布局的好坏直接影响到无线传感器网络的服务性能。 汇聚节点的布局研究是一个新兴的研究点，相关的布局理论很罕见。同时，由于节点布局是关于选址的问题，因此汇聚节点的布局困境可以通过选址类模型的指导而解决。本文提出了利用经典的 GPMP 模型和 MEXCLP 模型，对汇聚节点的布局问题进行研究。 基于本文提出的节点布局研究方法论，作者首先分析了 GPMP 和 MEXCLP 模型的数学和物理意义，接着将汇聚节点的这两种布局转化为计算机求解的问题，再对汇聚节点的布局分别进行理论分析，最后实现布局并进行实验分析以验证理论规律。汇聚节点的 GPMP 布局是为了达到汇聚节点与传感器节点之间的总加权距离最小的目标。本文用枚举法和启发式算法实现了汇聚节点的 GPMP 布局，并通过理论及实验分析得到两点结论：增加汇聚节点的数量，可以改善网络的服务性能；最小平均距离可用作汇聚节点的布局参考。汇聚节点的 MEXCLP 布局保证了在一定的距离范围内、被服务的传感器节点的请求数最多。本文分别采用枚举法和两种启发式算法实现了对汇聚节点的 MEXCLP布局。实验结果表明：在一定的失败率区间内，利用 MEXCLP 模型布局效果佳：扩大覆盖半径、增加汇聚节点的数量都能提高无线传感器网络的服务能力；可以根据覆盖成功率的要求选择合适的布局方案。