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针对确定性部署问题,提出了一种基于数据融合的部署策略,采用Neyman-Pearson值融合感知模型,通过理论推导确定等边三角形部署和正方形部署网格的最小检测概率点位置,进而得出不同覆盖质量要求和环境参数时两种部署模式下的最大网格边长。基于退避机制的GFA（Grid Fusion Algorithm）融合算法将数据融合的范围控制在部署网格内,减少了协作能耗。仿真结果表明,新策略下等边三角形部署的覆盖效率略优于正方形部署,协作能耗对整网能耗的影响很小。