覆盖问题是无线传感器网络中的一个重要问题。覆盖能力指网络中的传感器对目标对象的覆盖程度,它直接反应了网络的感知服务质量。因此,覆盖能力是衡量一种覆盖算法优劣的首要标准。单个传感器覆盖能力有限,一般需要大规模传感器的相互协作才能达到应用要求。由于网络中传感器节点数成千上万,将所有的传感器节点均处于工作状态会大大的减少网络的使用寿命。所以我们要设计一个有效的覆盖算法,从中选取小部分的传感器节点处于工作状态,让其余节点处于低能耗的休眠状态来节约节点的能耗进而延长网络的使用寿命,这种过程即为节点调度。本文首先针对已有的覆盖的研究成果进行了分析和总结。然后又为能量有效的覆盖和连通问题提出了两个新算法,并证明了算法的正确性。最后又通过仿真工具和画图工具将我们的算法和其他算法相比较,证明了我们的算法的优越性。本文的具体研究内容如下：在第三章,我们针对区域覆盖问题提出了一个基于欧几里得距离的局部式k-覆盖算法(CWSC)。从存储在连通骨干集中的每个节点的超近邻居集中选择k-1个节点来保证k-覆盖。同时,只要当节点的感知半径小于它的通信半径时,我们的算法就能保证形成的网络是连通的。我们为k-覆盖定义了两个集合,连通骨干集、超近邻居集。当要求的覆盖度为1时,生成的覆盖集仅包含连通骨干集中的传感器。当要求的覆盖度大于1时,生成的覆盖集包括连通骨干集中的传感器以及超近邻居集中的传感器。一开始,节点随机部署在一个大的感知区域中。算法将该区域平均分成几个小的子区域,并为每个子区域分配一个基站。基站独立地执行算法,算法结束后,每个子区域都产生一个覆盖集,这些覆盖集合在一起可以覆盖整个监控区域。在第四章,我们提出了一种算法来解决考虑边界的区域覆盖问题。算法将区域覆盖转换成目标覆盖。通过覆盖传感器间的交点以及传感器与边界间的交点来实现区域的全覆盖。这样,问题就由覆盖监控区域中所有的点转换成覆盖区域中的一小部分点。针对转换后的目标覆盖问题,我们提出了两种动态方案来产生覆盖集,这些覆盖集可以完全覆盖这些交点。最后,令传感器节点的通信半径大于等于其感知半径的2倍来说明由覆盖集中的传感器节点组成的网络是连通的。这两种方案也适用于解决一般的目标覆盖问题。