无线传感器网络是集信息采集、处理与传输为一体的自组织网络，在工业、农业、军事、生物医疗和环境监测等领域有着非常广阔的应用前景。覆盖控制是无线传感器网络服务质量的基本问题之一，其目的是通过部署传感器节点监测目标区域，以实现信息获取的准确性和完整性。然而，传感器节点具有位置不确定、感知能力有限和能量不足等特点，给覆盖控制的研究带来了巨大的挑战。　　首先，本文研究了覆盖控制的两种重要方式:静态节点调度和动态节点部署。总结了两种方式下覆盖控制的几种典型算法，并对其优缺点进行了对比分析和仿真实验，指出了静态节点调度周期性执行的问题和动态节点部署移动步长的问题。　　其次，针对静态节点调度周期性执行的问题，设计了一种基于Voronoi图和复合泊松过程的分布式算法。利用Voronoi图的性质，传感器节点能够同时进行冗余判定和感知半径调节来消除覆盖冗余;利用休眠节点的复合泊松探测过程，能够及时发现工作节点的失效并弥补网络的覆盖漏洞，使网络由单纯的完成监测任务变为动态调整拓扑以适应环境变化。仿真结果表明网络能准确调度节点状态，并且对工作节点失效具有很好的鲁棒性。　　最后，针对动态节点部署移动步长的问题，对并行分布式算法PDND的步长范围进行了优化。深入分析基于势能函数的PDND算法，对其改进梯度投影法过程进行了重新推导，利用无向图的对称性，给出了一个更为宽松的步长范围，并且证明了在该步长范围下算法的收敛性。仿真结果表明在该步长范围下，算法的收敛速度得到有效提高。