无线传感器网络涉及传感器技术、微机电技术、现代网络和无线通信等众多技术,是目前IT领域研究热点之一。传感器节点体积小,具有信息采集、处数据和无线通信等多种功能,在军事国防、生物医疗、环境监测、智能家居、防洪救灾、空间探索等方面具有十分广阔的应用前景。目前,无线传感器网络的许多相关技术仍处于探索阶段,覆盖算法就是无线传感器网络研究的基本问题之一,好的覆盖算法可以为传感器网络的MAC协议和路由协议研究提供可靠的支持,并能从不同程度上提高这些协议的工作效率、节省能量。论文从无线传感器网络覆盖度的角度出发,设计了网络的覆盖算法。覆盖是指利用网络中的传感器节点对整个目标区域进行监测,从而达到信息采集的目的。为了反映无线传感器网络覆盖的质量,覆盖度通常是评价网络覆盖能力的QoS指标之一。论文以静态无线传感器网络作为设计目标,提出一种网格模板扫描算法GTSA(Grid Template Scan Algorithm)求解无线传感器网络覆盖度,并克服传统算法中可变的节点感知半径以及节点覆盖圆边界效应的影响,更好地满足实际应用需求。无线传感器网络中,为节约能耗仅将高密度随机分布的传感器节点中尽可能少的节点投入活跃工作状态。如何满足目标区域覆盖度且工作节点个数最少的节点集合,是一个NP难问题。论文设计了一种基于遗传算法的覆盖度优化算法。在算法中,节点的覆盖度作为权值设计目标函数,引入GTSA算法的思想,克服了网络中复杂覆盖情况的影响如边界效应、同坐标节点、节点不同感知半径等。仿真表明,算法能在节点数量和覆盖度中做出合理权衡,得到更适应实际应用要求的最小覆盖集。