在过去的二十年里,无线传感器网络依靠低成本、低功耗、自组织等优势得到了迅猛的发展,成为业界研究和开发的主流。在无线传感器网络中,部署的传感器节点数量往往远大于实现完全覆盖所需要的节点数量,以避免节点因为自身能量耗尽或外力破坏而无法继续执行监控任务。如何设计覆盖算法在保证网络覆盖质量的同时,尽可能的降低网络中传感器数量就显得尤为重要。网络的覆盖能力成为评价无线传感器网络服务质量的重要性能指标。对覆盖问题进行研究具有重要的理论意义和应用价值。在分析和总结现有研究的基础上,重点研究了图模型下的最优化覆盖问题。具体提出了两种覆盖集构造算法：基于鲁洛三角形的区域覆盖算法和异质网络中凸感知和凸通信模型下的目标覆盖算法,并证明了算法的正确性。最后通过仿真对比实验,验证了算法的有效性。全文共分五章。第一章简单介绍了无线传感器网络及其应用、课题研究的背景和意义。第二章介绍了两类常用的覆盖模型,并对覆盖相关的研究进行了总结分析。第三章针对最优化区域覆盖问题提出了基于覆盖贡献区的集中式和分布式算法。在文中首先证明了有限宽度的区域必然存在覆盖贡献区,在此基础上推导出了完全覆盖一个区域的活跃节点密度下界。在集中式算法(SCRT-PCAk和DCRT-PCAk)中,整个监控区域被划分成重叠的鲁洛三角形区域集合,基站根据区域划分的信息和传感器的位置信息,从覆盖贡献区中选择活跃节点集合覆盖鲁洛三角形区域,进而实现整个区域的完全覆盖。DCRT-PCA,在节点选择过程中动态更新节点的实际覆盖面积,覆盖面积大的节点优先加入覆盖集。其构造的覆盖集规模是最小的,算法本身是最优化的。分布式算法(DIRT-PCAk)中,通过将感知区域划分为鲁洛三角形区域集合,在覆盖贡献区内构造鲁洛三角形区域的完全覆盖集。DIRT-PCAk同时考虑了网络的连通性问题,覆盖集合构造完成后,冗余节点根据邻居间的连通信息确定自身是否加入覆盖集以构造一个连通网络。第四章中研究了目标覆盖问题。考虑了非规则凸感知和凸通信模型下的目标覆盖集。非规则性导致算法难以设计,为此引入最大内切圆,将凸模型的最大内切圆的半径作为异质网络下节点的感知半径和通信半径。降低了算法设计的复杂度。在节点选择上优先选择能量值高的、覆盖目标数目多的和覆盖尚未被其他工作节点覆盖的目标数目多的传感器节点。从理论上证明了算法构造的覆盖集能够完全覆盖所有目标,并且整个网络是连通的。同时,仿真实验验证了理论分析的结果。第五章总结全文。