移动传感器网络可以在监视区域对目标实施不间断的探测。传感器节点配备震动、声响、磁敏、红外、图像等传感器，能对人员、轮式车辆、履带车辆，甚至低空目标进行实时探测，同时，各个传感器节点以自组织的方式动态组网，将感知到的目标信息实时传输到控制端，提供精确的目标信息。传感器节点既可采取背负的方式，在确保网络连通的情况下动态监视（节点基于移动模型受控移动），也可预先布设在既设地域，借助节点的移动能力确保目标感知的全域覆盖（节点可规划路径自主移动）。为此，论文围绕受控移动传感器网络的连通性覆盖和自主移动传感器网络的感知性覆盖展开研究，主要工作和创新性成果包括以下内容：　　①针对受控移动传感器网络，本文基于渐进空间分布理论，提出了随机路点移动模型确保网络连通的最小传输距离和节点数量间的约束性条件。首先证明了保证网络连通的最小传输距离等于最小生成树最长边的长度，进一步发现求解最小传输距离只需求解网络移动模型下渐进空间分布的最小值，然后得出随机路点移动模型的渐进空间分布最小值为一个常数，取决于节点停顿时间和移动速度，从而最终求得确保网络连通的最小传输距离和节点个数之间的约束性关系。　　②针对自主移动传感器网络的覆盖问题，结合经典的虚拟力方法，提出基于粒子均衡的传感器网络覆盖算法。算法引入了密度因子（定义为每个节点的本地密度和预期密度的比值）来加速节点布设的处理流程，并利用振荡检查和稳态检查两种模式来确保节点的收敛性。为了确保算法在异构网络中的性能，将相邻区域的概念由同构网络中的两倍感知范围扩展为相邻节点联合感知范围，使得节点在维护其相邻节点最低限度通信链路的基础上远离相邻节点。　　③针对自主移动传感器网络的覆盖问题，本文综合运用分簇和点对点两种模式，提出了基于模式判决的自适应覆盖算法。每个节点以分布式、自适应的方式，根据其本地环境信息，包括本地节点的密度和剩余能量水平等，自行决定采用分簇模式还是点对点模式。如果本地密度接近于预期密度，则选择分簇模式，否则采用点对点模式。对已经具有合理密度的区域来说，内部的节点无需过多的移动来改善覆盖度和节点均匀度，其移动取决于相邻节点的相对剩余能量。　　④针对自主移动传感器网络的覆盖问题，本文将Voronoi图解以一种能量高效的方式应用在无线传感器节点布设问题中，提出了基于最佳能量效用点的覆盖算法。节点效用度量表示节点在其生命周期内是否很好的在有效区域内实现感知，用于判断每个节点达成能量高效的网络覆盖的程度高低。最佳能量效用点通过比较节点可能移动到的不同位置的效用增益来确定，这是因为节点从当前位置移动到不同位置会引发不同的能量消耗，最终的节点拓扑可能会影响通信能耗。本算法中，最佳能量效用点的搜索以分布式方式执行，一直执行到本地Voronoi图解的主控区域和感知区域的重叠区域达到某个预设的门限值为止。　　⑤本文横向比较了自主移动传感器网络的三种覆盖算法，发现了三个有价值的结论：一是任何一种算法都不会在所有场景中得到所有覆盖性能度量的最佳值，而是各有优劣，在实际应用中应该根据具体需求，分析对每个覆盖性能度量指标的要求，根据需求来选择合适的算法；二是综合而言，基于模式判决的算法更容易满足传感器网络的覆盖性能要求，也就是说，覆盖控制模式的自适应选择对覆盖性能的贡献度要大于算法改良所得到的贡献度；三是在不同的节点密度下，基于模式判决的算法在所需能耗和移动距离方面都几乎是常数，因此基于模式判决的算法所需的能耗对网络密度不敏感，根据该结论，对于大规模的传感器网络布设可以考虑该算法来合理规划网络部署。