在无线传感器网络的节点部署中，由于传感器节点的分布通常具有随机性和密集性，监测区域会出现覆盖盲区或多重覆盖，这将直接影响到网络中的节点能量、通信带宽、处理能力等受限资源的优化分配。因此，无线传感器网络的覆盖部署是无线传感器网络中基本且必须解决的问题。本文考虑无线传感器网络在水下的应用，研究面向低能耗的三维无线传感器网络节点部署方法。本文的主要研究工作如下：(1)针对三维空间传感器网络静态节点随机部署特点，考虑在满足最优覆盖节点集的基础上，提出了基于半径可调的节点部署方法，并最终减少网络能耗。该方法根据节点具有可调节传感半径的属性，利用遗传算法优化节点半径组合，最终寻求一组节点数少、能耗低，以及网络覆盖率高的最优节点集合。仿真结果与初始节点部署相比，覆盖率由78%提高到92.15%。节点休眠率由60%提高到71.25%。能耗系数由0.155降低到0.130。基于以上成果，考虑单目标遗传算法对子目标相冲突的优化问题存在局限性，研究一种基于多目标遗传算法（NSGAII）的覆盖方法。以三维网络中的覆盖率、工作节点数和网络能耗均衡系数为优化目标，然后利用多目标遗传算法进行优化。仿真得到的pareto最优解集表明，覆盖率最大可以达到93.35%，节点休眠率最大达到76.25%，最小能耗系数可以降低到0.2033，且pareto解集优于NSGA算法。(2)针对三维动态传感器网络，考虑基本粒子群算法在优化中的缺点，研究一种基于量子粒子群三维网络的动态覆盖。将量子理论和粒子群算法相结合，避免了粒子群算法容易陷入早熟收敛的问题。仿真结果显示，粒子群算法的覆盖率从7%提高到9%，而量子粒子群算法从7%提高到了10%。量子粒子群的平均移动距离为22.12m，粒子群的平均移动距离为24.73m。针对以上成果，紧接着考虑实际应用中的情况，针对节点在水下环境中只能垂直移动的特殊性，从提高覆盖率和保持网络连通性角度考虑，研究了一种适用于水下无线传感器网络的分布式覆盖控制算法，并利用量子粒子群优化节点分簇。仿真结果表明，在相同节点数目情况下，该算法比随机部署方法最大可以提高40%的覆盖率，相同的节点感知半径情况下，最大可以提高30%的覆盖率。