数据信息时代的迅速发展,获取准确可靠的信息显得尤为重要,无线传感器网络作为获取信息的主要技术手段,与其相关的研究越来越备受关注。在无线传感器网络研究中,覆盖优化问题是传感器网络研究中的根本研究,传感器网络的有效覆盖是传感器网络完成监测任务的首要前提。相比于静态的全向传感器网络不同的是,在有向移动传感器网络中,节点感知方向可以进行旋转、节点位置可以进行移动,使得有向移动传感器网络相关研究变得更加复杂。本文主要围绕有向移动传感器网络的区域覆盖优化问题进行讨论研究,从节点感知模型和区域覆盖优化算法的方向展开研究。首先对传统的虚拟力模型进行了改进,本文设计了分割式虚拟负质心模型,提出了分割式虚拟负质心的有向传感器网络覆盖算法。该模型对传感器节点中虚拟负质心的设置方式进行改进,利用传感器节点感知方向可调性,有效地调节了传感器网络中覆盖盲区对节点产生的虚拟引力,增强了覆盖盲区所产生的引力对传感器网络覆盖率提升的影响。其次,本文提出了虚拟力与粒子群优化协同作用下的有向传感器网络覆盖优化算法。该算法根据粒子群全局寻优和随机性的特点,将分割式虚拟负质心模型和粒子群优化算法相结合,在其协同作用下共同指导网络中传感器节点的感知方向进行有效调整。为了提高粒子群寻优的效率,进一步对粒子群算法中的惯性权重策略进行了改进,并在粒子寻优过程中局部寻优增强时加入高斯扰动,避免粒子陷入局部最优区域,使传感器网络快速达到最优分布,实现覆盖优化。最后,针对有向移动传感器网络的区域覆盖优化问题研究,将网络覆盖率问题看作是传感器的位置参数和感知方向参数的组合优化以使得网络覆盖面积最大化。本文提出了有向移动传感器网络覆盖优化算法,该算法从节点的位置优化和方向调整两个方面同时对网络中的传感器节点进行优化,增加了目标监测区域内的有效覆盖面积,提升网络覆盖率。文中进行一系列相关实验对本文提出的区域覆盖优化算法进行了实验验证,实验结果验证了本文提出的区域覆盖优化算法的有效性。