无线传感器网络是由部署在监测区域的静止或移动的传感器节点以Ad hoc方式构成的分布式网络。在网络中,节点具有微型、廉价、低功耗等特点以及有限的感知、计算、数据处理、存储、通信等能力。覆盖是无线传感器网络研究的主要内容之一,栅栏覆盖作为覆盖的一个分支,在学术界、工业界和军事界引起极大地关注,广泛应用于边境入侵监测、安防监控等领域。为了减少节点移动距离,降低网络能耗,延长网络生命周期,弥补由静态节点或动态节点组成的网络存在的不足,本文将混合传感器节点引入栅栏覆盖领域进行研究。首先,本文引入Voronoi图划分带状监测区域,根据最小二乘法原理,以静态节点为准拟合直线,构建基准栅栏带,利用动态节点的移动性修复栅栏缺口,重新部署监测区域,提出了一种基于Voronoi图的混合节点栅栏覆盖算法V-HNBC。通过对部署区域的覆盖情况进行监测分析,判断是否满足覆盖缺口存在的条件,以此来决定是否需要移动节点修复栅栏缺口。其次,引入节点覆盖集轮换机制,将传感器节点以正态分布方式部署于监测区域,以静态节点为准拟合多项式曲线,选取基准栅栏带;在栅栏带上执行搜索算法,监测栅栏缺口。若监测到缺口,执行匈牙利算法,进行二部图最大匹配,移动动态节点修复栅栏缺口,实现栅栏覆盖的节点重新部署,提出了基于覆盖集的混合节点栅栏覆盖算法CS-HNBC。然后,将学习自动机引入传感器网络中,对监测区域的节点状态(工作或休眠)进行调度来研究栅栏覆盖问题。通过初始化学习自动机,构建覆盖集,学习更新网络,监测栅栏等步骤,对传感器节点状态进行有效调度,使部分节点工作而让其余节点处于低功耗的休眠状态以节省能耗,延长网络生命周期,提出了学习自动机下的混合节点栅栏覆盖算法LA-HNBC。最后,通过NS-3平台,对V-HNBC算法、CS-HNBC算法和LA-HNBC算法各个参数对覆盖性能的影响进行仿真。结果表明,本文算法不同程度地提高了对监测区域的覆盖质量,实现了更短的节点移动距离、更少的能量消耗、更多的栅栏数量、更高的覆盖率、更长的网络生命周期等,达到预期的覆盖目标。